大数据 爬虫/脚本 软件定制 案例

1、用于分析市场趋势、竞争对手动态，电商监控价格波动 ‌ 2、通过预设规则自动访问网页并处理数据，替代人工操作。例如通过爬虫批量获取电商平台的数据进行大数据分析，效率显著提升。 数据采集与处理 通过模拟浏览器请求获取网页内容，支持HTTP/HTTPS协议，可自定义请求头（如User-Agent）规避反爬机制。解析HTML页面时，使用正则表达式或DOM解析库（如BeautifulSoup）提取指定数据（如文本、图片链接、商品价格等），并将结果存储为文本、数据库或特定格式文件。

智能源码抓取引擎：​​基础抓取层​​使用定制化Requests组件发送请求，植入动态请求头（包含自动轮换的User-Agent池和Cookies策略）​​渲染层​​自动切换到Playwright无头浏览器执行智能渲染，遇到瑞数反爬等​​则通过单独编写spider进行数据爬取 智能分级清洗系统：首先进行标题的规则匹配，建立多维度匹配规则库（正则表达式+关键词权重算法），通过时间维度，关键词，排除此，联合词等规则进行权重匹配，如含有排除词考编等则直接排除，含有关键词两个如教师，招聘则通过一轮筛选；接着是公告内容解析清洗，使用XPath/CSS定位主体容器，避开干扰区块（广告/侧边栏/评论区），接着仍然使用正则和关键词权重进行确认是否为招聘信息 数据存储：在进行源码抓取以及清洗的时候进行实时数据标注,(如 JS渲染标注，反爬识别)，同时也保存url的访问状态码等信息，最后将url以及相关信息存入Redis中间件中进行hash去重，确保数据不重复，接着存入Mysql中完成最后的数据保存。

主要围绕社交网络用户行为分析数据可视化进行研究，本设计依靠着Python语言强大的功能及丰富的库来搭建一套完整的数据处理与分析体系，为了方便对数据处理流程进行妥善管理与交互使用Django框架构建了一个Web网站。该网站利用爬虫技术在微博上收集用户行为数据，其中包含用户发布的内容和互动记录等多方面信息。这些数据经过清洗和预处理之后存储到MySQL数据库中既能保障数据的安全又便于后续使用。系统采用聚类分析方法等数据挖掘算法来解析用户行为模式挖掘用户兴趣偏好、社交关系等关键信息。根据分析结果利用可视化工具将大量数据以直观、易懂的图表形式呈现在网站上，比如柱状图、折线图、网络图等，这样可以帮助用户清晰把握社交网络用户行为特征。本研究能够为社交平台完善服务体系、帮助企业把握营销策略，提供可靠的数据支撑以及有针对性的决策参考。 研究分析结果以直观的柱状图、折线图、网络图等可视化呈现，助力清晰洞察用户行为特征，为社交平台优化服务、企业精准营销提供有力的数据支撑，在实际应用中具有一定推广价值。

采集抖音、快手 点赞评论转发收藏，并且根据自定义阈值发送提醒功能。其中包括自己提醒设置、提醒上级设置，特殊流量延长监控、评论关键字提醒。可选择关联产品进行报表统计。第一次使用时添加新手引导无缝上手。 并整合了钉钉、快麦erp、金蝶等第三方api。避免数据孤岛，整个业务流程形成闭环。

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