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。