爬虫/脚本 软件定制 案例

立项背景和目标 在软件开发、教学和部署过程中，配置标准的Python开发环境是一项重复的任务。面对需要频繁更换测试设备、需要在多种环境中快速搭建Python开发环境的情况，手动重复执行下载Python、安装pip、配置环境变量、安装依赖包这一系列操作既耗时又乏味。本项目旨在创建一个极简的自动化工具，实现真正的“一键部署”，将原本需要10-15分钟的手动配置过程缩短至1-2分钟，显著提升环境准备效率。本项目旨在开发一个全自动、绿色化的Python环境部署工具，实现“一键部署，开箱即用”，将原本需要手动配置的过程简化为分钟级的自动化操作，显著提升环境搭建的效率和成功率。 核心功能模块 1. 智能环境检测系统：自动检测系统编码、工作目录和现有Python环境，确保部署基础稳定。 2. 多源下载管理：内置多个Python安装包、get-pip脚本及PyPI镜像源，支持自动切换，解决网络访问难题。 3. 核心环境部署引擎：负责Python解压、pip包管理器安装及关键配置文件（._pth文件）的修改，完成基础环境搭建。 4. 智能依赖安装系统：通过“三级回退策略”（离线优先 → 下载依赖 → 混合安装）自动化处理项目依赖，极大提升复杂项目环境搭建的成功率。 5. 完整的错误码与反馈系统：为每一个可能失败的操作步骤预设了明确的错误码和解决建议，便于用户排查问题。 业务流程 用户双击运行批处理脚本 → 自动检测并配置系统环境 → 检查现有环境是否就绪 → 若未就绪，则按顺序执行：下载Python便携版 → 解压至工作目录 → 下载并安装pip → 配置环境以支持第三方包 → 检查并安装requirements.txt中的项目依赖 → 部署成功，启动新的命令行环境供用户使用。

业务和功能介绍 立项背景和目标 该项目源于3dmigoto框架在游戏Mod管理中的复杂配置流程。传统方式需要用户手动配置路径、版本和参数，操作门槛高且容易出错。本项目旨在开发一个轻量化、绿色化、自动化的智能工具，简化3dmigoto的使用流程，让普通玩家也能轻松管理游戏Mod。 核心功能模块 1.多版本支持系统 - 内置3dmigoto-GIMI、SRMI、WWMI、ZZMI等多个版本的开发版和游玩版 2. 智能路径搜索 - 快速搜索（0-10秒）和全局搜索两种模式，自动定位游戏文件 3. 自动化配置引擎 - 自动配置d3dx.ini等必要文件，无需手动操作 4. 稳定性保障机制 - 防闪退设计、分段加载、网络调控等系统优化 5. 实用工具集 - 运行库安装、脚本支持、一键修复、Mod自动分类等功能 业务流程 用户下载工具 → 自动检测系统环境 → 智能搜索游戏路径 → 选择对应版本 → 自动化配置 → 一键启动使用 → Mod文件自动分类管理

本项目面向券商、投研机构、财经媒体及数据运营团队，旨在彻底告别“复制-粘贴-调格式”的低效日报模式。系统每日自动汇总沪深两市最新利好公司公告，智能提取证券代码、公司简称、公告标题、公告类型、发布日期并映射利好类型，一键生成标准化、可打印、可分享的 Excel 报表；支持中文自动换行、列宽自适应、文件名自定义，真正做到了“秒级出表、零差错、零门槛”，大幅提升日报产出效率与专业度。

目标：从登录到各种填表入账操作到退出登录的完整流程自动化 技术选型：对方没有影刀RPA高级会员，同时我也对自动化的底层实现有点兴趣，而且影刀RPA对于sap的元素识别实在不够好，好多都识别不到，于是采用直接python调用sap接口的方式实现 关于演示：实习公司的sap感觉不是很好录视频，所以就不传了

使用技术（1-4 个） Python、aiohttp、FFmpeg、正则表达式 业务和功能介绍 立项背景和目标：针对基于 M3U8 协议的网络视频，解决其批量下载与格式合成的需求，实现高效、稳定的 TS 片段下载及 MP4 格式合成，支持并发控制、失败重试，提升视频下载的成功率与效率。 软件功能、核心功能模块的介绍： M3U8 地址提取模块：从视频播放页动态提取 M3U8 链接，适配不同网站格式。 M3U8 文件处理模块：下载并解析 M3U8 文件，递归处理嵌套 M3U8（如清晰度分级场景）。 TS 片段异步下载模块：基于异步编程实现高并发下载，支持失败重试与进度展示。 视频合成模块：调用 FFmpeg 将 TS 片段无损合成为 MP4 视频。 环境初始化模块：自动创建存储目录，检查 FFmpeg 环境依赖。 业务流程、功能细节描述：用户配置视频播放页 URL 和本地保存路径后，程序自动提取 M3U8 地址→下载并解析 M3U8 文件（处理嵌套逻辑）→异步并发下载所有 TS 片段（含失败重试）→最终调用 FFmpeg 将 TS 片段合成 MP4 视频，全流程自动化完成

1. 用于采集京东视频中的达人账号下面的相关产品数据 2. 采集后的数据以产品SKU为名创建文件夹，并爬取相关的封面图片和视频 3. 使用内嵌浏览器，能够缓存登录状态，无需每次启动都重新登录 4. 主界面使用winform开发，该项目也包含了控制台版本

使用Python脚本进行开发，可以爬取许多网站，但会遵守robots协议，不做违法爬取。 也可以使用Python制作一些偏只能的东西 web前端也可以制作，反正这俩基本都能做 其他的也没有什么了，以后可能会继续学习较为困难的爬虫技术。web后端也会逐渐接触 库下载慢都用清华库

AI驱动爬虫自动抓取网页数据，智能清洗、分析，快速提炼价值信息，实现高效精准的数据洞察。支持多源异构数据融合，动态适配网站结构变化，自动生成可视化报表与决策建议，助力企业实时把握市场趋势、优化运营策略，显著提升竞争力与响应速度。

立项背景和目标​：同花顺作为金融数据服务商，需实时采集股市、基金等公开数据以支持分析决策。本项目旨在开发一个自动化数据采集系统，解决手动获取效率低、易出错的问题。目标包括：采集每日金融数据（如股价、成交量等），涨停板数据，热门概念对应股票。 后续用于自动化每日复盘以及量化交易。 ​软件功能及核心模块​：系统核心功能包括：1) ​数据爬取模块​：基于Python的Scrapy框架，定时抓取同花顺官网、财经API等源；2) ​数据清洗模块​：使用Pandas处理缺失值、去重，确保数据一致性；3) ​存储模块​：将数据写入MySQL数据库，支持JSON格式导出；4) ​监控报警模块​：日志记录失败任务。

这套硬盘管理系统主要用于对公司或个人的硬盘设备进行统一登记、借还管理与信息记录。系统提供新增、删除硬盘信息、记录借出与归还操作、备注填写、日志查询与导出 CSV 等功能。通过图形化界面，用户可直观地查看硬盘状态，防止遗失与混乱，方便管理人员追踪使用情况，提高硬盘流转效率与信息化管理水平。

项目背景和目标针对金属行业从业者 “获取行业新闻分散、手动整理效率低（单条新闻平均耗时 5 分钟）” 的痛点，开发自动化工具爬取金属信息网（http://www.metalinfo.cn）的新闻数据，解决 “信息碎片化” 问题。目标是批量获取新闻的标题、内容、发布时间、来源，为行业趋势分析、市场动态监测提供结构化数据支持。 软件功能和核心模块 列表页爬取模块：通过 POST 请求调用 API 接口（http://www.metalinfo.cn/json/search/list），支持分页参数（pageSize=20、current=1/2...），批量获取新闻基础信息（标题、发布时间、唯一标识 rid）； 详情页提取模块：根据列表页返回的 rid，通过 GET 请求调用详情 API（http://www.metalinfo.cn/json/resource/detail），提取完整正文内容和来源信息； 反爬处理模块：集成随机 User-Agent 池（模拟 Chrome/Safari/Android 浏览器）、动态延时策略（1-3 秒详情页间隔、2-4 秒分页间隔），规避网站频率限制； 数据存储模块：将结构化数据按 “标题、发布时间、来源、内容” 字段保存为 CSV 文件，支持直接导入 Excel 或数据库进行后续分析。 业务流程网站 API 接口分析→请求参数设计→反爬策略配置→列表页分页爬取→详情页关联提取→数据清洗与存储→支撑行业信息聚合应用。

业务和功能介绍 项目背景和目标针对电影行业数据分析中 “历史票房数据分散、手动收集效率低（单年数据整理需 2 小时 +）” 的痛点，开发自动化工具实现 1994-2024 年中国内地电影票房数据的全量采集，为行业趋势分析、票房预测提供结构化基础数据。 软件功能和核心模块 全量爬取模块：按年份批量抓取票房数据，包含影片排名、上映年份、电影名称、票房金额等核心字段； 反爬处理模块：通过随机切换 User-Agent（模拟多浏览器）、2-4 秒动态延时（模拟人类浏览间隔），规避目标网站的频率限制； 数据清洗模块：自动去除文本空白字符（空格、换行），过滤无效数据行（如无排名的空记录）； 存储模块：按年份结构化保存为本地文件（./aba/ 年份），支持后续 Excel / 数据库导入。 业务流程目标网站分析→反爬策略设计→爬虫脚本开发→全量数据爬取（1994-2024）→数据清洗→结构化存储→支持下游数据分析应用。

项目背景： 在数字政府建设的背景下，开发了一个研发过程全流程管理平台，旨在优化企业的研发流程。 项目目标： 通过统一研发管理工具与执行标准，提升研发质量和效率，从而增强企业的核心竞争力。

完成刷课任务,做出自动化脚本 我擅长完成各类刷课与在线学习平台的自动化任务，能够编写稳定高效的脚本，实现自动登录、观看课程、答题、提交作业等功能，大幅提升学习效率并节省人工操作时间。

1. 立项背景：初学者练手项目，目标是熟悉Python面向对象、事件循环与图形绘制。 2. 软件功能：①键盘左右移动方块；②边界碰撞检测；③计分板实时刷新；④可随时重新开始。 3. 业务流程：启动→初始化窗口→监听键盘→更新坐标→重绘画面→得分实时显示→游戏结束R键重开。

在国内网络环境下，开发者访问GitHub经常面临速度缓慢、连接不稳定甚至无法访问的问题，严重影响了代码托管、技术学习和开源项目协作的效率。传统的VPN或代理方案配置复杂且存在安全风险。本项目旨在通过本地化的hosts优化方案，为Windows用户提供简单、安全、高效的GitHub访问加速解决方案，提升开发工作效率。 1. 核心功能模块： - 多源IP获取：支持通过GitHub Meta API和全球根服务器两种方式查询IP地址 - 智能测速系统：对获取的IP地址进行本地延迟测试，自动选择最优节点 - hosts文件管理：自动备份、更新和恢复系统hosts文件 - 管理员权限检测：自动识别并提示以管理员身份运行 - 多方案支持：提供批处理脚本和DNS设置两种加速方案 2. 主要功能描述： 本项目是一个专为Windows系统设计的GitHub访问加速工具，通过自动化脚本实现GitHub相关域名的IP优选和hosts文件更新。工具能够自动从多个可靠来源获取GitHub域名的IP地址，在本地进行网络延迟测试，并选择响应最快的IP写入系统hosts文件。该方案完全在本地执行，无需依赖第三方代理服务，既保证了访问速度又确保了使用安全性，为开发者提供了稳定可靠的GitHub访问体验。

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1. 支持mysql/pg/es/api作为输入输出，以支持数据库数据统计/迁移/异构 2. 支持中间件逻辑，支持数据库筛选、聚合操作，对数据做清洗、统计 3. 支持分页参数、自定义分页+排序传输，支持，全程通过http传输 4. 支持预览处理、打印数据，方便测试 5. 支持后台UI创建规则脚本，并手动执行

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