大数据 爬虫/脚本 软件定制 案例

1.随着电商行业竞争白热化，某日化品牌客户面临竞品价格变动快、促销策略滞后、库存监控缺失等痛点。为辅助其动态定价决策，本项目立项建设一套分布式电商数据采集中台。核心目标是实现竞品SKU价格、促销活动、评论情感及库存状态的实时监控与趋势分析，将数据获取时效从人工每日核查提升至分钟级自动化采集，为运营团队提供精准的数据弹药。 2.系统包含四大核心模块：任务调度中心（支持定时/触发式采集任务配置）、多源适配器（针对不同平台封装独立解析引擎）、反爬对抗层（集成动态代理池与验证码识别服务）、数据治理管道（完成去重、格式标准化与异常预警）。各模块松耦合设计，支持水平扩展。 3. 运营人员在管理后台创建采集任务（设定目标URL、采集字段与频次）→ 调度中心下发任务至爬虫集群 → 适配器执行采集并实时对抗反爬 → 原始数据进入清洗管道 → 结构化数据存入MongoDB，同时价格波动触发钉钉告警 → 最终数据通过API同步至客户BI看板，完成从需求到决策的闭环。

立项背景：客户拥有来自多个渠道的客户信息数据（CSV/Excel），格式混乱、存在大量重复和错误数据，无法直接用于分析和营销。 核心功能： 1. 导入多个 CSV/Excel 文件，自动识别列结构和数据类型 2. 去重逻辑：基于姓名+手机号模糊匹配，合并重复记录 3. 格式标准化：统一日期格式、电话号码格式、地址补全 4. 异常值检测：自动标记超出正常范围的数据项 5. 输出清洗后数据 + 清洗报告（哪些数据被修改/删除及原因） 处理 10000 行数据仅需约 30 秒。

立项背景：客户每周需要从原始 CSV 销售数据手动制作 Excel 周报，包含汇总统计和图表，每次耗时 2~3 小时。 核心功能： 1. 拖拽 CSV 文件，自动读取数据 2. 自动计算销售额、订单量、客单价等 KPI 3. 生成柱状图（月度趋势）和折线图（日销售额） 4. 输出多 Sheet 工作簿：Dashboard 总览 + 数据明细 + 汇总分析 5. 脚本可复用，换新的 CSV 数据直接重新生成报表 交付后客户制作周报的时间从 2 小时缩短为 5 分钟。

立项背景：客户需要从多个电商网站批量获取商品信息（名称、价格、评分、库存），但手动复制粘贴效率极低且容易出错。 核心功能： 1. 输入目标网址和要抓取的数据字段 2. 自动遍历分页，逐页提取商品数据 3. 数据自动去重和格式标准化 4. 输出为 CSV/Excel/JSON 文件，可直接用 Excel 打开 5. 支持断点续传，中断后从上次位置继续 适用于电商商品监控、竞品分析、企业名录采集等场景。

数字经济持续深化，全域多渠道经营已成电商商家主流模式，淘宝、京东、拼多多、抖音、快手等平台独立搭建数据体系，各后台指标口径、字段格式、结算规则互不统一，形成大量数据孤岛。商家需跨多后台导出报表人工汇总，运营、财务对账成本高、数据滞后且误差频发，无法直观掌握全渠道营收、库存、投放 ROI 整体情况，品牌难以开展全域用户分析与竞品对标决策。伴随数据要素市场化政策落地，企业数字化经营需求持续攀升，跨平台数据打通、统一清洗、可视化分析的刚需快速释放，叠加 API 接口、大数据处理技术成熟，可一站式整合全渠道经营、竞品、流量数据的电商数据聚合平台迎来广阔发展空间，成为品牌实现全域数字化管理、精细化运营的核心基础设施

这是一个自动化的情报抓取与数据精炼节点。系统从无结构化或半结构化的网页/文本中，提取出高价值的商业、安全或金融情报，并标准化输出以赚取“利润”（系统内的虚拟概念） 主要功能模块： 全局智能发现 (Global Web Crawl)：用户输入关键词，系统通过 DuckDuckGo 隐蔽抓取相关 URL。 多级过滤与精炼管道 (Refinery Pipeline)： 阶段 1：Crawl4AI & 本地 AI 萃取。使用本地部署的 Ollama (deepseek-r1:7b) 对网页进行初步清洗，提取含有高价值情报的原话（如金融交易、安全漏洞等）。如果判定为低价值，则直接丢弃，节省成本。 阶段 2：云端 AI 精炼 (DeepSeek/OpenAI)。使用云端大模型对过滤后的内容进行高级处理：清除无关的个人隐私(PII)、统一金融货币单位为美元，并提取出高级别的“概念标签”(Smart Keywords)、“关键洞察”(Key Insights) 和“建议行动”(Recommended Actions)，最后严格格式化为 JSON。 API 密钥池管理 (Cloud Keys Pool)：系统可添加多个 DeepSeek/OpenAI API Key，系统会自动验证 Key 的有效性和获取余额，并在运行时自动轮询活跃的 Key。Key 在内存中是加密存储的。 实时看板与硬件监控 (Dashboard)：前端实时展示系统的 CPU、RAM、独显 (GPU) 负载、网卡通道状态，以及总请求数、精炼成功量、总利润等经营数据。 全局风控 (Circuit Breaker)：提供一键“紧急熔断”开关，切断所有新任务的接收，用于风控防御。 自动化报告：精炼成功后，自动在桌面生成 M2M_AI_Report_YYYYMMDD.docx 报告。

随着人才招聘市场的持续扩大，区域间岗位供需分布不均、行业招聘趋势难以直观量化等问题日益突出。传统的人工统计方式不仅效率低下，且无法实时反映招聘市场的动态变化。本项目旨在构建一套面向高校及人才服务机构的招聘数据智能采集与可视化分析平台，通过对公开招聘数据的自动化采集、结构化清洗与多维度可视化呈现，帮助用户快速掌握区域招聘态势与行业热门需求，为人才培养方案优化与就业指导决策提供数据支撑。 软件核心功能涵盖：多职业类别的自动化数据采集与增量更新；招聘信息的结构化解析与持久化存储；基于行政区划的招聘分布统计；热门专业需求的中文分词与词频分析；多图表联动的一站式可视化展示。 核心功能模块包括： 数据采集模块：基于 HTTP 协议对目标招聘平台的公开接口进行规范化请求，支持按职业大类分类采集，自动处理分页逻辑与异常中断恢复，实现数据的完整拉取。 数据清洗模块：对原始 JSON 数据进行字段过滤与格式标准化，统一行政区划名称（如将简称映射为全称），解决同源数据中的命名不一致问题，确保统计口径统一。 统计分析模块：利用 pandas 对清洗后的数据进行聚合运算，按省市维度统计岗位数量分布，生成结构化的排名数据，支持多职业类别的横向对比。 文本挖掘模块：引入 jieba 中文分词工具，对岗位专业要求进行分词处理与词频统计，提取高频需求关键词，构建行业热门技能画像。 可视化展示模块：基于 pyecharts 引擎生成交互式柱状图、词云图等多类型图表，采用 Tab 页签形式实现多图表联动展示，最终输出为独立 HTML 文件，便于跨平台浏览与分享。 业务流程描述：用户在交互界面选择目标职业类别（支持单类别与全类别批量模式）；系统根据选择触发采集任务，按分页策略拉取招聘数据并落盘为 JSON 文件；采集完成后自动进入数据清洗流程，完成行政区划名称标准化与空值过滤；清洗后的数据进入统计引擎，按省市维度聚合计算招聘人数；同时，文本挖掘引擎对专业要求字段进行分词与词频统计；最终，可视化引擎将统计结果与词频结果分别渲染为柱状图与词云图，整合至同一 HTML 页面的不同 Tab 页签中，用户通过浏览器即可查看完整的分析结果。

## 一、项目概述 本项目是一个基于 Java 的**东京奥运会（2020）赛事数据爬虫与可视化系统**，以新浪体育东京奥运专题页面（`http://2020.sina.com.cn/`）为数据来源，自动抓取奥运**新闻资讯**和**中国代表团各项目奖牌数据**，持久化存储至本地 MySQL 数据库，并通过图形化桌面界面（Java Swing）进行数据展示与查询。 --- ## 二、业务背景 东京奥运会于 2021 年 7 月 23 日至 8 月 8 日举行（因疫情延期一年）。新浪体育为此开设了专题页面，提供实时新闻报道和各项目奖牌查询 API。本项目通过爬虫技术对上述数据进行采集，服务于以下业务场景： - **赛事跟踪**：快速聚合奥运新闻，方便集中浏览。 - **奖牌统计**：自动汇总中国代表团在射击、乒乓球、举重、跳水等 13 个重点项目的金/银/铜牌数量。 - **数据查询**：支持按关键词检索新闻标题和赛事名称，实现快速定位。 --- ## 三、系统功能介绍 ### 3.1 主界面 — 爬虫启动 | 功能 | 说明 | |------|------| | **一键爬取** | 点击"开始爬取"按钮，系统自动清空旧数据并重新采集 | | **新闻采集** | 抓取新浪奥运首页的新闻链接，逐条进入详情页提取完整内容 | | **奖牌采集** | 依次调用新浪奥运奖牌 API，获取 13 个运动项目的实时奖牌数据 | | **进度反馈** | 控制台打印"....."进度提示；采集完成后弹出"爬取成功"对话框 | | **自动跳转** | 成功后自动关闭启动窗口，打开"奥运数据一览"展示窗口 | ### 3.2 数据展示界面 — 奥运数据一览 #### Tab 1：新闻信息 | 功能 | 说明 | |------|------| | **列表展示** | 以表格展示所有新闻的标题、发布时间、发布者、正文内容 | | **关键词搜索** | 在搜索框输入新闻标题关键词，点击"查询"进行模糊匹配过滤 | | **实时刷新** | 界面加载时自动从数据库读取最新数据 | #### Tab 2：奖牌信息 | 功能 | 说明 | |------|------| | **列表展示** | 以表格展示 13 个运动项目的金牌、银牌、铜牌合计数 | | **关键词搜索** | 支持按赛事名称（如"乒乓球"）进行模糊查询 | | **实时刷新** | 组件渲染时自动加载数据库记录 | **涵盖的 13 个赛事项目：** > 射击、篮球、三对三篮球、田径、游泳、乒乓球、羽毛球、举重、跳水、蹦床、竞技体操、艺术体操、赛艇

【立项背景与目标】 随着电商平台竞争加剧，企业对竞品价格监控、市场趋势分析和用户评论洞察的需求日益迫切。传统人工采集方式效率低下、覆盖不全、数据滞后。本系统旨在构建一套自动化、分布式的电商数据采集与分析平台，实现对主流电商平台（淘宝、京东、拼多多、抖音）商品数据的全天候自动采集与智能分析，为企业提供实时、准确的市场情报和决策支持。 【核心功能模块】 1. 分布式采集引擎：基于Scrapy+Redis构建，支持多节点并行采集，内置代理IP池自动切换、Cookie管理、验证码识别等反爬对抗模块，日均采集能力超过120万条商品数据。 2. 任务调度中心：提供可视化任务配置界面，支持Cron定时调度、实时流式采集与手动触发三种模式，可自定义目标平台、商品品类、采集字段（标题、价格、销量、评价、店铺信息等）。 3. 数据清洗与存储管道：自动完成数据去重、格式标准化、异常值过滤，结构化存入MySQL集群，同时同步至Elasticsearch实现毫秒级全文检索。 4. 智能分析模块：提供价格波动趋势分析、竞品销量排名、用户评论情感分析（好评/中评/差评自动分类），通过ECharts大屏实时可视化呈现。 5. 异常告警系统：支持价格突变、商品下架、评论异常等场景的阈值告警，通过钉钉/邮件/飞书实时推送。 【业务流程】 用户配置采集任务（选择平台→品类→字段→调度策略）→系统自动分发至Celery任务队列→Redis去重后分配给各Worker节点→Scrapy/Playwright执行页面抓取→数据经清洗管道处理后入库→前端Dashboard实时展示采集进度与数据分析结果→异常数据触发告警通知。

1、主要用来采集用户输入车架号vin17/后8位 进行指定品牌数据采集整理并完成自动化清洗入库。 2、使用web 页面进行每日数据采集的走势，可以监控每日数据采集量 3、提供API 接口可供其他前后端调用 4、自动登录，验证码识别，动态js 指纹解密，自动整理数据脚本，自动化入库处理 5、使用到使用是python +flask+js+mysql 处理、隐藏navigator.webdriver爬虫标识等等

针对工业互联网场景下设备数据采集与生产环境信息同步的需求，开发了这套C++高性能分布式数据采集与处理服务。系统支持从多源工业网站、API接口异步采集设备运行数据、生产指标与行业资讯，实现数据清洗、结构化解析与实时入库。采用Boost.Asio异步IO架构，单节点并发采集能力达1000+/秒，同时支持断点续采、异常重试与IP池轮换，有效保障数据采集的稳定性与完整性，为工业数据分析与决策提供可靠的数据支撑。

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