精通 Python 爬虫全栈技术,熟练掌握 requests、BeautifulSoup、Scrapy 等主流框架,能高效实现静态 / 动态网页数据采集;深入理解多线程、异步协程(aiohttp、asyncio)及分布式爬虫架构,可应对高并发、大规模数据采集场景。
熟练运用 Selenium、Playwright 等自动化工具处理 JavaScript 渲染页面;熟悉 MySQL、MongoDB 等数据库存储与优化,掌握 Redis 实现增量爬取与去重;具备反反爬策略设计能力,包括 IP 代理池管理、User-Agent 伪装、请求频率控制等。
同时具备数据清洗、结构化处理及可视化分析能力,可将爬取数据转化为可落地的业务洞察,为决策提供支撑。
电商平台商品数据采集与分析项目
负责搭建分布式爬虫系统,针对主流电商平台的商品信息、价格波动、用户评价等数据进行实时采集。采用 Scrapy 框架结合 Redis 实现分布式任务调度,通过 IP 代理池与请求频率控制规避反爬限制,日均采集数据量超百万条。运用 Pandas 进行数据清洗与结构化处理,构建可视化分析看板,为客户提供竞品价格策略、用户偏好洞察等决策支持,项目上线后使客户市场响应效率提升 40%。
社交媒体舆情监控系统
基于 Python 异步协程技术,开发针对社交媒体平台的舆情监控爬虫,实现热点话题、关键词提及量及情感倾向的实时追踪。通过 Selenium 处理动态加载内容,结合情感分析模型对用户评论进行正负向分类,生成舆情日报与预警报告。该系统成功识别多起潜在品牌危机事件,帮助客户提前介入处理,有效降低舆情负面影响。