项目一：亚马逊网站数据采集
为某跨境电商代运营公司重构亚马逊竞品价格监控系统，用于实时追踪Top 100竞品的售价、排名及库存变动，支撑其每日动态调价策略。

核心挑战是目标站采用阿里系WAF，对高频请求IP做永久封禁，且商品价格接口带有动态VMP加密签名，每30秒失效一次。我通过三大手段破局：

指纹伪造：利用Playwright模拟真实浏览器指纹（Canvas/WebGL），配合隧道动态代理池，将IP被封禁率从30%降至0.5%；

JS逆向：通过AST（抽象语法树）还原混淆JS，抽离出签名算法并用Python复现，单请求耗时从2秒（浏览器模式）降至200ms（直接请求模式）；

分布式调度：搭建Scrapy-Redis集群，8个节点并发采集，引入布隆过滤器做URL去重，避免重复采集浪费配额。

项目名称：基于官方API的淘宝/拼多多实时销售看板与日报系统开发

我的攻坚与技术方案：

API数据中台搭建（requests + retry机制）：基于淘宝开放平台（TOP）和拼多多开放平台API，使用Python编写稳定的数据拉取中间层。设计指数退避重试机制与异常日志记录，处理接口限流和网络抖动，确保每日数万笔订单数据完整拉取，不丢单、不漏单。

数据清洗与融合（Pandas + 时间序列）：将API返回的JSON数据解析并存入 MySQL。利用 SQLAlchemy 做批量插入。针对“仅退款”、“退货退款”、“待发货”等不同订单状态进行标签化处理，精确计算核销收入。增加同比/环比计算，自动剔除刷单/测试订单。

可视化报表交付（PyEcharts / Plotly）：直接生成交互式HTML报表，老板用浏览器打开即可看到动态图表，包含平台销售占比、近7日销售趋势、热力图（周内几号卖得最好）、以及实时销售大屏截图直接推送至钉钉/微信群。

交付成果：数据统计零延迟，财务月初对账时间从1.5天缩减至10分钟。报表系统稳定运行至今已处理超过50万笔订单，完整经历2025年双11大促峰值考验，零故障。