精通Python开发,擅长网络爬虫(requests/BeautifulSoup/Scrapy/Selenium/Playwright)、数据清洗与处理(Pandas/NumPy)、数据可视化(Matplotlib/Pyecharts)及自动化脚本开发。熟悉Web后端开发(Flask/Django),具备RESTful API设计与开发能力。掌握数据库操作(MySQL/SQLite/MongoDB),能独立完成数据采集→清洗→分析→可视化的全流程交付。熟练使用Git版本控制,了解Linux服务器部署与定时任务配置。具备AI Agent开发经验,熟悉LLM应用集成与Prompt工程,能将AI能力嵌入自动化工作流。
项目经验(不少于60字,建议200字以上):
电商竞品价格监控系统:开发自动化爬虫脚本,定时采集多平台商品价格与库存数据,支持数据清洗、趋势分析与可视化报表输出,帮助卖家实时监控竞品动态。
批量数据处理工具:使用Pandas处理万级Excel数据,实现自动化筛选、格式转换、数据合并与统计分析,将原本数小时人工操作缩短至分钟级。
Web数据采集API服务:基于Flask开发数据采集API,支持多源数据抓取与结构化输出,提供标准JSON接口供下游系统调用。
AI自动化工作流:搭建LLM驱动的智能Agent系统,集成数据采集、文本分析、内容生成等能力,实现端到端自动化交付。
开发了一套基于Python的多平台数据采集系统,支持小红书、电商网站等多种数据源的自动化抓取。技术栈采用requests+BeautifulSoup+Playwright组合方案,针对不同平台的反爬策略设计了差异化应对方案(UA轮换、IP代理池、验证码识别、动态渲染页面处理)。系
使用Pandas+Matplotlib+Pyecharts开发的批量数据处理工具,针对837期历史数据进行统计分析、周期建模与可视化展示。实现了数据清洗、缺失值检测、频率分析、加权衰减模型、回测验证等模块,支持自动生成多维度分析报告(折线图/热力图/柱状图/饼图)。工具可处理万级