本人具备以Python为核心的全栈数据与自动化技术能力，能够独立完成从数据采集、清洗分析到业务系统集成、可视化交付的全链路工作。核心语言生态：精通Python 3.x，熟练运用面向对象、装饰器、迭代器及异步编程（asyncio、aiohttp），编写符合PEP8规范的模块化代码；具备独立封装SDK及自定义库的能力。数据处理与分析：深度掌握NumPy、Pandas、Polars，擅长处理GB级别结构化数据，实现数据透视、缺失值处理、时间序列重采样及高性能聚合运算；使用SQLAlchemy连接主流数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server），支持复杂查询与批量写入。可视化与报表：熟练使用Matplotlib、Seaborn、Plotly、PyEcharts制作商业级交互式看板；可快速基于Streamlit或Dash搭建数据应用原型。爬虫与自动化：掌握Requests、Scrapy、Selenium、Playwright，能够应对登录态、验证码、动态加载及反爬策略（代理IP、请求头轮换、请求频率控制）；设计定时任务（APScheduler、Airflow）实现自动化数据采集与清洗流程。Web开发与API：熟悉FastAPI、Flask、Django REST framework，能够设计RESTful API接口，开发内部数据服务或管理后台；掌握JWT、OAuth2鉴权及Pydantic数据校验。机器学习基础：了解Scikit-learn实现常用算法（回归、分类、聚类），并能通过Optuna进行超参数调优；可基于XGBoost、LightGBM构建预测模型。工程与部署：熟悉Git版本控制、Docker容器化、Linux环境下的Shell脚本；使用Jenkins或GitHub Actions实现CI/CD；掌握Jupyter Notebook/Lab作为探索性分析工具。其他：能够调用OpenAI API等大模型接口实现智能文本处理或对话功能。以上技术均有多个实际项目落地验证。

电商平台“竞品价格与评论监控”爬虫系统（2024.02-2024.07）

角色：独立Python开发顾问（全流程负责）

技术栈：Scrapy + Playwright + Pandas + MySQL + FastAPI

行动与解决方案：针对某头部电商平台的反爬机制（动态token、滑块验证、IP频率封锁），设计分布式爬虫架构：使用Playwright无头浏览器模拟真实用户行为，通过代理池（住宅代理）轮换IP，并利用机器学习模型（决策树）识别验证码触发场景，自动切换至打码平台；数据清洗环节用Pandas去重、格式化价格与评论情感标签（基于SnowNLP）；清洗后数据存入MySQL，通过FastAPI提供每日自动更新的竞品价格监控接口。

成果：系统稳定运行6个月，日均采集50万+商品数据，反爬封禁率控制在3%以下；客户基于价格波动数据调整定价策略，某核心品类利润率提升12%；同时提供Streamlit可视化看板，供运营团队实时查看。