Python数据采集系统开发
2025-12-05 10:58:47
行业：工业互联网
载体：爬虫/脚本
技术：ScraperAPI、Scrapy、Selenium、Selenium WebDriver
业务和功能介绍
设计并实现基于Scrapy框架的分布式爬虫集群，完成新能源汽车电池领域的数据采集（涵盖专利文献、供应商名录、产品规格参数），开发接口，并进行自动化数据采集和清洗，节省人工时间，制定数据采集手册。
项目实现
Python数据采集系统开发
开发自动化数据收集工具链，通过Selenium破解动态加载验证，突破反爬限制，采集成功率从70%提升至92%
构建多线程任务调度系统，实现数据采集与清洗全流程自动化，节省人工处理时间20h/周
利用Python爬虫将公司积累的多年财务数据，爬取并转格式后，入账到新工具中，完成财务部门数据迁出迁入的工作量，节省人工处理时间3个月
高性能数据服务架构
主导开发RESTful API接口（FastAPI），支撑前端日均10万+次数据查询请求，采用Redis缓存热点数据，接口响应速度优化65%（1200ms → 420ms）
设计时序数据存储方案（InfluxDB），实现电池产线传感器数据毫秒级写入，支撑实时监控看板
实现采集数据到模型对接到后端对接的一条龙流程，自动化整个业务流程
数据质量与工程规范
建立自动化数据清洗管道（Pandas+PySpark），开发异常值检测规则库，数据准确率从82%提升至98.6%
搭建Jenkins持续集成环境，编写300+个单元测试用例（pytest），测试覆盖率从40%提升至85%+，生产环境Bug率下降60%
制定《数据采集代码规范手册》，推动团队采用GitLab Code Review机制，代码合并冲突减少45%
开发自动化数据收集工具链，通过Selenium破解动态加载验证，突破反爬限制，采集成功率从70%提升至92%
构建多线程任务调度系统，实现数据采集与清洗全流程自动化，节省人工处理时间20h/周
利用Python爬虫将公司积累的多年财务数据，爬取并转格式后，入账到新工具中，完成财务部门数据迁出迁入的工作量，节省人工处理时间3个月
高性能数据服务架构
主导开发RESTful API接口（FastAPI），支撑前端日均10万+次数据查询请求，采用Redis缓存热点数据，接口响应速度优化65%（1200ms → 420ms）
设计时序数据存储方案（InfluxDB），实现电池产线传感器数据毫秒级写入，支撑实时监控看板
实现采集数据到模型对接到后端对接的一条龙流程，自动化整个业务流程
数据质量与工程规范
建立自动化数据清洗管道（Pandas+PySpark），开发异常值检测规则库，数据准确率从82%提升至98.6%
搭建Jenkins持续集成环境，编写300+个单元测试用例（pytest），测试覆盖率从40%提升至85%+，生产环境Bug率下降60%
制定《数据采集代码规范手册》，推动团队采用GitLab Code Review机制，代码合并冲突减少45%
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