技术能力

在数据获取领域，已熟练掌握爬虫相关技能，能够高效、精准地从各类网络平台提取所需信息。​
在工具与技术运用方面，精通 Python 编程语言及相关爬虫库，如 Requests 可实现 HTTP 请求的发送与响应处理，BeautifulSoup 能对 HTML/XML 文档进行解析和数据提取，Scrapy 框架则可用于构建大规模、高效的爬虫项目，实现数据的自动化爬取、处理与存储。​
数据处理与存储能力也是一大亮点，爬取到原始数据后，能够运用 Pandas 等工具进行清洗、去重、格式转换等处理，剔除无效信息，保证数据的准确性和可用性。并能根据需求将处理后的数据存储到 MySQL、MongoDB 等数据库中，或导出为 CSV、Excel 等常见格式，方便后续的数据分析与应用。​
在反爬应对方面，具备丰富的经验。能应对常见的反爬机制，如通过设置合理的请求头、控制爬取频率来模拟正常用户行为，避开网站的反爬检测；对于需要登录验证的网站，可实现 Cookie 处理、Session 管理等操作以获取权限；面对 IP 封禁问题，会运用代理 IP 池等方式解决，保障爬虫的持续稳定运行。​
此外，还了解网络协议相关知识，清楚 HTTP/HTTPS 协议的工作原理，能够分析网络请求与响应，为爬虫的开发和调试提供有力支持。凭借这些技能，可快速响应不同场景下的数据获取需求，为数据分析、业务决策等工作提供坚实的数据支撑

项目经验

豆瓣 Top250 电影信息爬取项目​
项目目标：获取豆瓣电影 Top250 榜单中的电影基础信息（含名称、评分、评价人数、导演、主演、上映年份等），为影视爱好者提供观影参考，同时为影视市场相关数据分析提供原始数据。​
执行过程：基于 Python 语言搭建爬虫框架，使用 Requests 库发送 GET 请求获取目标网页 HTML 数据，通过 BeautifulSoup 解析页面结构，定位并提取电影相关字段。针对豆瓣的反爬机制，设置随机 User - Agent 请求头模拟浏览器访问，并控制爬取间隔（每 3 秒请求 1 次），避免触发 IP 限制。爬取后用 Pandas 对数据进行清洗，剔除格式异常的记录，最终将数据存储为 Excel 表格，包含 250 条完整电影信息。​
技术应用：运用 Requests 实现网络请求、BeautifulSoup 进行数据解析、Pandas 处理数据，结合反爬策略保障爬取稳定性。​
项目成果：成功获取豆瓣 Top250 电影的全量有效数据，数据完整度达 100%，表格数据可直接用于筛选高分电影或开展统计分析（如不同年份电影评分分布、热门类型占比等）。​
软科大学排名信息爬取项目​
项目目标：抓取软科中国大学排名榜单中的高校排名、总分、办学层次、学科实力等核心数据，为学生志愿填报、高校发展研究提供数据支持。​
执行过程：采用 Scrapy 框架构建分布式爬虫，实现多页面自动爬取（覆盖全部排名页面）。由于部分排名数据通过 JavaScript 动态加载，引入 Selenium 工具模拟浏览器渲染，确保数据完整提取。爬取过程中通过 MongoDB 临时存储原始数据，后续用 Pandas 进行去重、格式统一等清洗操作，最终生成结构化 CSV 文件。同时配置代理 IP 池应对网站 IP 封禁风险，保障爬取连续进行。​
技术应用：借助 Scrapy 实现大规模爬取、Selenium 处理动态页面、MongoDB 存储数据，结合代理 IP 池解决反爬问题。​
项目成果：获取当年度软科排名前 500 所高校的完整数据，数据准确率超 99%。生成的 CSV 文件可直接导入数据分析工具，支持按排名、总分等维度筛选高校，为用户提供直观的数据参考。

团队情况