nan
高级python工程师 · 5年经验 · 腾讯
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技术能力
熟练掌握 Python3 核心编程（5年以上实战经验），精通面向对象、函数式编程、装饰器、生成器、上下文管理器、异步编程（asyncio + async/await）、多线程/多进程/协程并发模型。
Web开发方面：精通 Flask 框架，熟悉其路由、蓝图、Jinja2模板、WTForms、Flask-RESTful/Flask-RESTX、SQLAlchemy ORM、Flask-Migrate、JWT认证、CORS跨域等生态；了解 FastAPI 和 Django 部分核心思想。
数据处理与分析：熟练使用 Pandas、NumPy、Openpyxl 进行 ETL、数据清洗、透视表、批量Excel/CSV处理；掌握 SQL 编写与优化（MySQL/PostgreSQL）。
爬虫与自动化：精通 requests + BeautifulSoup4 / lxml / XPath / re 正则解析，熟悉 Scrapy 框架、Selenium 动态渲染、Playwright、Pyppeteer headless 浏览器、mitmproxy 抓包、Appium 移动端自动化；具备常见反爬应对经验（IP池、UA伪装、验证码识别、js逆向基础）。
运维与工具：熟练使用 Git 版本控制、Linux 常用命令与 Shell 脚本编写、Docker 容器化部署、Supervisor / Gunicorn + Nginx 生产环境部署；熟悉 Celery 分布式任务队列、Redis 缓存/队列、Prometheus + Grafana 简单监控。
具备较强的代码规范意识、模块化设计能力、接口文档编写习惯（Swagger/Postman）、问题定位与性能优化经验。能够独立完成从需求分析到上线运维的全流程开发工作。
Web开发方面：精通 Flask 框架，熟悉其路由、蓝图、Jinja2模板、WTForms、Flask-RESTful/Flask-RESTX、SQLAlchemy ORM、Flask-Migrate、JWT认证、CORS跨域等生态；了解 FastAPI 和 Django 部分核心思想。
数据处理与分析：熟练使用 Pandas、NumPy、Openpyxl 进行 ETL、数据清洗、透视表、批量Excel/CSV处理；掌握 SQL 编写与优化（MySQL/PostgreSQL）。
爬虫与自动化：精通 requests + BeautifulSoup4 / lxml / XPath / re 正则解析，熟悉 Scrapy 框架、Selenium 动态渲染、Playwright、Pyppeteer headless 浏览器、mitmproxy 抓包、Appium 移动端自动化；具备常见反爬应对经验（IP池、UA伪装、验证码识别、js逆向基础）。
运维与工具：熟练使用 Git 版本控制、Linux 常用命令与 Shell 脚本编写、Docker 容器化部署、Supervisor / Gunicorn + Nginx 生产环境部署；熟悉 Celery 分布式任务队列、Redis 缓存/队列、Prometheus + Grafana 简单监控。
具备较强的代码规范意识、模块化设计能力、接口文档编写习惯（Swagger/Postman）、问题定位与性能优化经验。能够独立完成从需求分析到上线运维的全流程开发工作。
项目经验
企业级内部管理系统（Flask + Vue前后端分离）
负责完整后端开发，使用 Flask + Blueprint 构建模块化架构，集成 JWT + RBAC 权限控制、SQLAlchemy 多表关联、动态菜单与权限校验。实现文件上传分片续传、Excel批量导入导出（结合 Pandas + Openpyxl）、动态报表生成、操作日志审计等核心功能。优化接口响应速度（Redis缓存热点数据 + SQL索引），单接口平均响应从1.2s降至180ms以内。
自动化数据采集与处理平台
主导开发一套多源数据自动化采集系统，后端基于 Flask + Celery + Redis 实现定时/手动任务调度。集成 requests/Scrapy/Selenium/Playwright 四种采集引擎，支持代理池自动切换、浏览器指纹伪装、验证码识别接口调用。每日稳定采集处理30+万条异构数据，经过 Pandas 清洗、格式标准化后入库MySQL，并自动生成多维度分析报表（Excel/PDF）。减少人工采集80%以上工作量，数据准确率提升至99%。
负责完整后端开发，使用 Flask + Blueprint 构建模块化架构，集成 JWT + RBAC 权限控制、SQLAlchemy 多表关联、动态菜单与权限校验。实现文件上传分片续传、Excel批量导入导出（结合 Pandas + Openpyxl）、动态报表生成、操作日志审计等核心功能。优化接口响应速度（Redis缓存热点数据 + SQL索引），单接口平均响应从1.2s降至180ms以内。
自动化数据采集与处理平台
主导开发一套多源数据自动化采集系统，后端基于 Flask + Celery + Redis 实现定时/手动任务调度。集成 requests/Scrapy/Selenium/Playwright 四种采集引擎，支持代理池自动切换、浏览器指纹伪装、验证码识别接口调用。每日稳定采集处理30+万条异构数据，经过 Pandas 清洗、格式标准化后入库MySQL，并自动生成多维度分析报表（Excel/PDF）。减少人工采集80%以上工作量，数据准确率提升至99%。
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