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爬虫工程师

  • 公司信息:
  • 北京盐谷技术有限公司
  • 工作经验:
  • 6年
  • 兼职日薪:
  • 800元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 可工作日远程
  • 所在区域:
  • 北京
  • 海淀

技术能力

一.技术基础能力
Python编程精通:掌握变量、数据类型、函数、异常处理等基础语法,熟悉多线程/多进程、模块化开发及代码优化(如内存管理、性能调优)。
网络协议与原理:深入理解HTTP/HTTPS协议(GET/POST请求、请求头、Cookie、Session)、TCP/IP协议及URL结构,能分析网络请求流程并模拟浏览器行为。
Web技术理解:熟悉HTML/XML文档结构,掌握DOM解析、CSS选择器及JavaScript渲染逻辑(如AJAX动态加载、JS逆向破解),能处理动态网页数据。
二、爬虫工具与框架应用
核心库与工具:
数据请求:熟练使用Requests发送HTTP请求,处理请求参数、超时控制及SSL验证;
解析提取:运用BeautifulSoup、lxml解析HTML/XML,通过XPath或CSS选择器提取结构化数据;
动态页面处理:使用Selenium或Playwright模拟浏览器操作,解决JavaScript渲染问题;
反爬应对:掌握IP代理池、User-Agent伪装、验证码识别(如OCR工具)及Cookie池管理。
框架实战:精通Scrapy框架(异步处理、中间件、管道设计),能搭建分布式爬虫系统,提升大规模数据抓取效率。
三、数据处理与存储能力
数据清洗与转换:使用正则表达式、Pandas等工具处理非结构化数据(如去重、格式标准化、缺失值填充),确保数据准确性。
数据库应用:熟悉关系型数据库(MySQL、PostgreSQL)和非关系型数据库(MongoDB、Redis),能设计表结构、编写高效查询语句,并通过SQLAlchemy等ORM工具简化操作。
数据可视化:掌握Matplotlib、Seaborn或Tableau,能将抓取数据转化为图表(如趋势图、热力图),辅助业务分析。
四、反爬策略与系统优化
反爬对抗:能识别常见反爬机制(如频率限制、验证码、JS加密),通过动态IP切换、请求间隔控制、字体反爬破解等策略突破限制。
爬虫架构设计:设计可扩展的爬虫系统,包括任务调度(如Celery)、分布式抓取(如Scrapy-Redis)及失败重试机制,确保高并发场景下的稳定性。
异常处理与监控:构建日志系统记录爬虫状态,处理IP封禁、网页结构变化等异常,通过监控工具(如Prometheus)实时追踪抓取效率。
五、行业知识与软技能
业务领域理解:针对特定行业(如金融、电商、区块链)掌握相关数据结构(如API接口、链上数据格式),理解业务需求并转化为技术方案。
协作与沟通:能与数据分析师、产品经理协作,明确数据需求,输出标准化数据交付物(如API接口、数据报表)。
学习与问题解决:持续关注爬虫技术动态(如反爬技术升级、新框架发布),具备独立调试复杂问题的能力(如JS逆向、协议分析)。

项目经验

项目一:电商平台商品数据监控系统
项目背景:为某市场调研公司开发自动化爬虫,实时抓取主流电商平台(淘宝、京东)的商品信息,支持价格波动分析、库存预警及竞品对比。
技术栈:Python + Scrapy框架 + MongoDB + Redis(URL去重)+ 代理池(动态IP切换)。
核心实现:
反爬策略:通过fake_useragent库随机生成请求头,结合代理池(每5分钟切换IP)突破平台反爬限制;
数据提取:使用XPath解析商品详情页,提取名称、价格、销量、评价数等12项结构化数据;
增量更新:基于Redis存储已爬URL,仅抓取新增或更新商品,降低服务器负载;
可视化看板:将数据同步至MySQL,通过Flask搭建后台,实现价格趋势图与库存预警功能。
成果:日均抓取数据10万+条,数据准确率达98%,为客户节省80%人工调研成本。
项目二:新闻资讯聚合与热点分析平台
项目背景:针对5个主流新闻网站(新浪、网易、澎湃等)开发分布式爬虫,抓取新闻标题、作者、发布时间、关键词及正文,构建全文检索与热度分析系统。
技术栈:Node.js + Puppeteer(动态页面渲染)+ Elasticsearch(全文搜索)+ Kibana(数据可视化)。
核心实现:
多源数据整合:针对不同网站HTML结构定制解析规则,统一输出JSON格式数据(包含编码、摘要、来源等字段);
实时抓取:使用child_process模块实现多进程并发,单节点日均抓取新闻5000+篇;
热度分析:基于Elasticsearch聚合功能,按关键词统计24小时内出现频次,生成时间热度曲线;
去重与清洗:通过SimHash算法对重复新闻去重,准确率达95%。
成果:支持千万级数据检索,响应时间<1秒,热点事件识别延迟≤30分钟。

信用行为

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