大数据 爬虫/脚本 软件定制 案例

针对企业手动采集公开数据效率低、易出错的痛点，开发了这套通用合规数据采集系统。核心功能包括静态网页数据自动抓取、数据清洗去重、Excel/CSV结构化导出、批量任务调度与实时进度显示。系统全程遵守robots协议与网站访问频率限制，采用Python+Requests实现稳定请求，确保合规爬取公开数据，无需客户额外配置环境即可运行。

本系统是一套面向数据分析场景的多平台数据采集工具集，包含4个独立的数据采集模块： 1. A股数据采集模块：自动采集沪深A股股票列表、历史K线数据和实时行情。数据来源于腾讯和新浪公开API，支持多数据源自动切换，单次可采集全部4000+只股票的基础信息及实时价格。 2. B站数据采集模块：采集B站热门视频排行、UP主粉丝与播放数据、关键词搜索结果。可用于内容趋势分析、UP主商业价值评估。 3. 豆瓣Top250采集模块：采集豆瓣电影Top250和书籍Top250的完整榜单，包含评分、评价人数、简介、排名等信息，支持影评分析和好书推荐场景。 4. 链家二手房采集模块：支持北京、上海、广州、深圳、成都等10个城市的二手房数据采集，包含房价、面积、户型、区域、关注度等信息，可用于房地产分析。 所有模块输出为标准Excel格式（.xlsx），同时兼容CSV导出，方便后续数据分析和可视化。系统内置请求频率控制和指数退避重试机制，确保稳定采集。

环境及框架: SpringBoot+Spring+Maven+SpringMvc+Mybatis+Auth+Redis+Solr+Postgres+Mysql+Mongodb 项目描述: 这个项目代码缺陷检测系统是由多个项目合并开发的一款高效、全面的工具，主要用于分析和检测代码中的漏洞和缺陷以及项目开源率。系统集成了 Sonarqube 工具，能够准确分析代码文件中的问题行数，并统计 Bug、异味和重复率等指标。同时，系统还集成了美国漏洞库（如 nvd、 cve、 cpe_match），开源项目库(GitLab、GitHub、Apache)、组件(Nuget、Maven)实现与项目的 集成检测，提升代码安全性和质量。 责任描述: 1、负责安装配置 Sonarqube 工具，通过 GitHub 下载源码项目并搭建源码框架 2、开发 27 种语言的技术指标语言插件，包括 JAVA、Python、C、C#、TypeScript、Go、 Groovy、T-SQL、PL/SQL 等，对源代码进行改动并集成到 Sonarqube 系统中 3、利用自动化浏览器插件 FirefoxDrive 对 Sonarqube 数据进行翻译处理 4、编写各种编程语言的被测件，确保系统能够准确扫描到各种语言的漏洞 5、设计定时任务，定期更新漏洞库数据，并引用钉钉机器人在群里通知任务进度 6、编撰指标偏移表和用户手册，提供系统操作指引和技术支持 7、查看 Bug 管理系统分配的问题，确保问题及时修复 8、迁移和维护 dm 数据库和 Postgres 数据库的数据，保障数据完整性和安全性 9、与前端团队联调接口，开发用户管理模块，提升用户体验和系统功能性

本项目为外贸/电商企业打造了一套从数据采集到智能报表生成的自动化系统。立项背景是传统商业情报收集依赖人工浏览多个数据源（海关、1688、行业报告、社交媒体），耗时且容易遗漏关键信息。 核心功能模块： 1. 多源自动采集：对接海关总署公开数据、1688供应商报价、行业研报、社交媒体舆情等4大类数据源，每日自动增量抓取。 2. AI智能处理：大模型对采集内容进行分类（贸易数据/价格监控/行业研究/竞品动态）、可信度评分、关键信息抽取。 3. 竞品价格监控：7天价格走势图自动生成，突变超过阈值自动预警推送。 4. 舆情情感分析：社交媒体评论AI情感分类（正面/中性/负面），负面比例超10%触发告警。 5. 日报自动生成：每日9:00自动汇总前一天数据，生成结构化报表并通过飞书/Slack推送。 6. 可视化仪表盘：ECharts 图表展示KPI趋势、数据来源分布、处理统计等。

1. 支持上传 Excel 文件或输入网址，自动抓取网页数据并解析为结构化表格 2. 内置京东、淘宝、拼多多、1688、抖音、小红书等平台专用爬虫，自动识别平台并提取数据 3. 提供自定义 CSS 选择器功能，支持用户手动指定提取规则 4. 自动分析数据特征，推荐合适的可视化图表类型 5. 一键生成 HTML 数据分析报告，支持预览和下载

长江航道局水位信息爬虫，是基于Python开发的专用网络数据采集程序，主要针对长江航道局官方对外公开的各水文站点实时水位、历史水位、站点信息进行自动化抓取、解析、整理与存储。 通过模拟浏览器请求，定时采集长江沿线各水位监测站点的水情数据，替代人工手动查询、记录水位信息，实现水位数据自动化采集、实时同步、历史数据归档，为水位数据分析、水情监控、航道通航参考提供稳定数据源。

需要输入搜索字符或者对类目下的大众点评商家数据进行收集 需要的主要字段是：商家名称，商家地址，商家类目，商家卖品sku，价格等 需要对一个城市收集上面的信息 对收集到的数据进行清洗 得出在这个城市开奶茶店的预测

立项背景：电商平台商品数据分散、价格波动频繁，商家与消费者难以快速获取全面比价信息，亟需一套稳定、可扩展的自动化数据采集与分析系统。 核心功能：① 多平台商品数据定时采集（含标题、价格、库存、销量、评论）；② 数据清洗与标准化入库；③ 价格趋势可视化与竞品对比分析；④ 异常价格监控与预警通知。 业务流程：用户配置采集任务 → 系统按规则定时抓取 → 数据清洗与校验 → 存入 MySQL 数据库 → 后台可视化展示与分析 → 触发异常价格预警。

边坡稳定性是水利工程、 交通路网及露天矿山等领域的核心安全问题。 本项目基于多源监测数据，围绕边坡预警问题建立了系统的数学模型，利用python/matlab/mysql实现项目落地，建立了分级预警机制，确保了工程实践中的高效决策支持，具有较强的物理可解释性与工程适用性，可为边坡灾害精准防控提供数据支撑与决策依据

技术方案采用Python语言，使用Requests库发送HTTP请求获取网页内容，通过BeautifulSoup解析HTML DOM结构，精准提取目标字段。项目实现了自动翻页功能，通过循环遍历10个分页（每页25条）完成全部数据采集。针对豆瓣的反爬策略，配置了User-Agent伪装和1秒请求间隔（time.sleep），确保长期稳定运行。采集完成后，利用Pandas进行数据清洗和去重，最终将数据导出为Excel和CSV文件。

本项目基于客户对汽车内容数字化营销的需求，旨在高效采集汽车之家平台上的车辆品牌图文素材与宣传视频。通过自动化爬虫系统，实现对多品牌、多车型相关媒体资源的结构化抓取与归档，。核心功能模块包括动态页面解析、反爬机制绕过、多媒体资源识别与下载、数据去重及存储管理，整体业务流程涵盖任务调度、目标发现、内容提取、质量校验到本地化存储的完整链路。

1. 立项背景和目标 为满足公司对多源异构数据（如天眼查、招标公告等）的自动化采集与标准化治理需求，本项目旨在构建一套稳定可靠的数据管道。主要目标是实现从数据自动采集、清洗、入库到质量监控的全流程自动化，为上层业务分析提供高质量的数据基础。 2. 软件功能、核心功能模块的介绍 系统主要包括三大模块：1）自动化采集模块：基于Playwright等工具，实现多平台数据的定时爬取和环境迁移，成功交付超12,000条完整公告数据；2）ETL与数据治理模块：设计标准化数据表20余张，并开发智能清洗算法，将核心字段覆盖率从0.37%提升至99.58%，修复无效数据300余条；3）运维监控模块：通过Docker部署和飞书机器人，实现容器健康状态定时告警。 3. 业务流程、功能路径描述 采集脚本定时启动 → 从目标网站获取原始数据 → 进入ETL清洗层，根据预设规则进行数据抽取、清洗与标准化转换 → 清洗后的数据写入PostgreSQL标准化表 → 质量监控脚本每日检查数据覆盖率等指标 → 结果通过飞书推送给团队。整个流程无人值守，异常问题通过脚本自动修复或报警。

1. 立项背景和目标 在日常数据分析与信息监测工作中，多个垂直领域的数据（如城市交通拥堵指数、在线编程题库、政府公共资源交易公告）分散在不同平台，手工收集效率低下且难以持续。本项目旨在构建一套可扩展的多源数据采集与可视化分析系统，实现自动化抓取、结构化存储与图表化展示，为交通研究、求职备考、招投标监测等场景提供数据支撑。 2. 软件功能、核心功能模块的介绍 系统包含三大模块： 交通拥堵监测模块：通过高德地图公开API实时获取全国城市拥堵排名、拥堵延迟指数、周环比变化及畅通速度，并利用PyEcharts生成交互式柱状图，直观展示前十名城市的多维指标对比。 题库采集模块：针对牛客网平台，分别爬取“专项练习”“笔试真题”“面试真题”“在线编程”四类题目。支持按知识点ID筛选、设置试卷数量、去重存储，并获取在线编程题的高分Python3代码作为参考。 公共资源交易模块：对接广东省和福建省公共资源交易平台，支持按公告类型（工程建设/政府采购）、页数等参数筛选，破解AES加密响应，提取公告标题、发布时间、来源、公告内容等关键字段，并清洗HTML为纯文本。 3. 业务流程、功能路径描述 用户通过修改脚本头部的配置参数（如爬取页数、题目数量、知识点ID、筛选类型等）即可启动对应模块。爬虫自动请求目标接口，解析JSON或HTML响应，处理反爬机制（签名、加密），提取所需字段，最终输出为JSON或TXT文件。交通模块额外生成HTML图表，可直接在浏览器中交互查看。

1. 利用 request 请求获取政府部门多个栏目信息 2. 通过 xpath、bs4 等模块解析 html 数据 3. 通过 mysql 存储过程存储数据 4. 利用 DrissionPage、Playwright 等自动化工具 抓取数据 5. 通过数据接口抓取并存储企某查网站数据 6. 将获取的数据进行数据清洗 7. 同时负责一些数据后台网页端的功能测试项目

- Python爬虫 - Web自动化/浏览器爬虫 - 动态渲染采集 - Scrapy工程化采集 - 数据清洗与结构化存储（CSV/表格） - 反爬处理/登录态维持 - 业务背景：对商业地产行业数据进行汇总分析，需要批量获取赢商大数据平台的项目库信息，形成可分析的数据集（项目维度字段齐全、可导入Excel/BI）。 - 核心功能： - 项目列表翻页采集：按页获取项目入口链接，支持配置页数批量抓取 - 项目详情解析：进入详情页抽取关键字段并做字段名清洗与映射 - 采集稳定性：动态渲染等待、限速控制、低并发策略减少风控触发 - 数据落地：按统一字段写入 CSV，支持追加写入与断点续跑

专注 Python 量化金融领域，可定制开发多因子选股系统：支持 A 股 / 港股 / 美股多因子模型构建（估值、成长、质量、动量等因子）、因子有效性回测、选股策略自动化运行、每日量化分析报表自动生成（Excel / 可视化）；可实现股票财务数据（净利润 / PE/PB）、资金流向、日内波动率等指标的自动化抓取与分析，适配同花顺等行情软件数据，提供完整的量化策略开发、回测、优化全流程服务，同时可定制 Excel 自动化工具（含规划求解、数据透视、批量处理），满足量化投资、数据分析全场景需求。

开发爬虫程序，采集互联网数据: 1. 使用Python语言，基于Scrapy二次开发了一套适用于公司需求爬虫基础框架 2. 基于以上爬虫基础框架，开发爬虫程序采集各类互联网数据，满足公司需求 3. 基于爬虫开发经验，提供反爬建议

多源数据采集：爬取 quotes.toscrape.com 名言数据 + Hacker News API 科技资讯 智能反爬策略：请求延迟、重试机制、随机 User-Agent、错误容忍 数据清洗存储：JSON 结构化存储，Pandas DataFrame 分析 多维数据分析：作者统计、标签分布、热度排行、词频分析 可视化图表生成：柱状图、饼图、词云式标签图，自动保存为 PNG 一键全流程：python main.py run 一条命令完成采集→分析→可视化

1、立项背景核心是解决人工 / 通用工具下载图片效率低、适配性差的痛点，依托 Scrapy 的爬虫优势满足批量图片获取的行业需求； 项目目标分为业务（高效下载、灵活筛选、结构化存储）、技术（轻量化、可扩展、易用）、非功能（合规、性能、容错）三类，聚焦 “高效、可控、易扩展”； 核心价值是提升下载效率、降低成本，同时保证下载过程的稳定性和合规性。 2、通过scrapy中的类ImagesPipeline实现图片下载，同时可以通过scarpy crawl -a传参，修改下载图片的内容和下载的数量 3、通过start_requests方法获取需要下载图片的内容和数量，并构造url传给parse方法获取每张图片下载的url，然后利用scarpy传给管道，由管道利用ImagesPipeline下载图片

1、立项背景和目标： 随着电商竞争白热化，品牌方与零售商需实时掌握自身及竞品在各平台（如亚马逊、淘宝、京东国际站）的价格、库存、促销及用户评价动态，用于制定定价策略、监控渠道合规及进行市场分析。传统人工监控效率低下、覆盖面窄。本项目旨在构建一个自动化、高可用的分布式爬虫系统，实现对全球多个主流电商平台目标商品信息的7x24小时稳定采集、清洗、存储与可视化，为核心业务部门提供分钟级延迟的数据支持，辅助商业决策。 2、软件功能、核心功能模块的介绍： 调度中心模块：基于Redis，负责任务的优先级调度、去重与分发，管理爬虫节点状态。 爬虫核心模块：基于Scrapy框架，针对不同网站编写定制化Spider，负责页面下载、解析，处理反爬机制（IP代理、请求头轮换、验证码识别接口调用）。 数据管道模块：负责数据清洗（去重、格式化）、验证，并持久化存储至MongoDB，同时将异常数据与原始页面快照存储至备用库以供排查。 监控报警模块：监控爬虫运行指标（成功率、速度、错误类型），通过企业微信机器人推送异常报警。 管理后台模块：提供Web界面，用于管理监控任务、配置爬取规则、查看数据报表和导出数据。 3、业务流程、功能路径描述： 任务配置：运营人员在管理后台添加/编辑监控商品，输入商品URL或ID，并设置爬取频率（每30分钟）。 任务调度：调度中心将新任务封装为Request，推入Redis的待爬队列。爬虫节点（多台服务器）从队列中竞争获取任务。 页面抓取：爬虫节点根据任务类型选择对应的Spider，通过代理IP池发起请求，下载目标页面。若失败，根据策略重试或放入重试队列。 数据解析与清洗：下载成功的页面被Spider中编写的XPath/CSS规则解析，提取商品标题、价格、促销信息、评价数等结构化数据。数据管道对价格进行货币单位统一、去除无效字符。 数据存储与通知：清洗后的数据存入MongoDB的product_price集合，并生成一条变更记录。若价格波动超过预设阈值，系统触发企业微信通知。 监控反馈：所有抓取日志和状态指标实时汇总，展示在监控仪表盘上。