电商 爬虫/脚本 软件定制 案例

本项目针对中小电商店铺在评价管理上的痛点，提供一套自动化的评论采集与整理方案。核心功能包括：① 按关键词和日期自动采集指定商品页面的公开评论；② 对采集到的数据进行去重、清洗和分类汇总；③ 自动生成 Excel 报表，包含好评率、高频关键词、差评原因归类等统计项。业务流程为：配置目标链接和采集规则 → 运行脚本自动抓取 → 数据清洗后导出报表。整个流程无需人工逐条复制，原本需要数小时的手工整理可压缩到几分钟完成。

1. 竞品数据采集：通过分析目标平台前端交互逻辑，识别并复现数据接口，自动采集竞品库存、销量、价格等核心经营数据，替代高成本第三方数据服务。 2. 数据解密与解析：针对平台接口的AES加密机制，提取前端硬编码密钥并复现加密逻辑，实现数据的稳定获取与解析。 3. 竞品对比分析：将采集到的多维度数据进行横向对比，直观呈现自身与主要竞品在库存、销量等关键指标上的差异，辅助经营决策。 4. 市场机会识别：基于持续采集的数据，及时发现竞品库存不足、补货滞后等市场窗口期，为团队抢占市场份额提供决策依据。

项目背景与目标：电商运营每天需要盯竞品价格和销量，靠人工逐个平台抄价，一个人一天只能覆盖几十个商品，数据滞后还容易抄错，大促期间完全跟不上节奏。本项目目标是搭建一套数据采集与自动化报表平台，把「配置规则 → 定时采集 → 清洗入库 → 自动出报表」全流程自动化，让运营每天早上打开邮件就能看到最新的价格与销量分析。 核心功能：(1) 可视化规则配置，在页面上框选字段即可生成采集规则，无需写代码；(2) 灵活的定时调度，支持 Cron 表达式、按分钟/小时/天执行，可一键手动触发；(3) 反爬对抗能力，内置代理池轮换、UA 随机、请求限速、Cookie 池、验证码识别与失败重试；(4) 自动清洗去重，按业务主键和快照指纹过滤重复数据，并做完整率与异常值校验；(5) 多平台聚合报表，自动生成价格趋势、价格异动明细与销量排行；(6) 报表自动推送，支持定时邮件、企业微信告警和明细导出。 业务流程：在规则配置台拾取字段并试运行 → 发布规则并设置调度频率 → 调度器按周期触发任务 → 执行器集群多线程采集并自动处理反爬 → 解析清洗去重后入库 → 报表中心生成分析报表 → 按设定时间自动推送给业务方。

主导构建覆盖抖音、小红书等 8+平台的 RPA+AI 数据采集与清洗中台和RPA 高可用集群：设计多账号轮询、异常重试的分布式采集脚本，实现动态等待与模拟真人操作，搜集业务所需数据。基于LangChain 实现多模态内容理解，为美的、海尔等客户提供竞品洞察基础设施。

为电商卖家提供价格竞争情报：竞品价格天天变动，人工盯价既慢又容易漏。本系统按设定频率自动采集竞品商城多个SKU的价格与促销信息，沉淀成时间序列数据，自动计算价格波动幅度与最低价出现时间，一旦降幅超过设定阈值（例如8%）立即生成预警清单并给出调价或加赠建议，支持邮件或企业微信推送。演示覆盖12个SKU、14天的巡检数据，自动识别出多款竞品的降价行为并生成建议动作，帮助卖家在价格战中第一时间反应，避免因反应迟缓丢掉流量与订单。

面向电商/零售团队的后台数据整理场景：运营每天从平台后台导出订单明细，人工核对耗时长、格式混乱易出错。本系统自动读取导出的原始订单文件，完成字段清洗与规范化（统一订单号、时间格式、商品名称空格、金额精度），自动剔除重复订单、丢弃时间非法与数量异常记录、按商品标准价补齐缺失单价，并自动生成每日经营日报，内容包括销售额走势、每日订单量与客单价、商品销售TOP榜、渠道占比，输出结构化数据文件与可视化运行报告，可直接用于日报汇报。演示中把原来1-2小时的人工整理压缩到数秒完成。

本项目是一套面向跨境电商卖家的商品分析与智能选品系统，主要用于解决商品筛选过程中数据分散、人工分析耗时、利润判断困难以及竞争情况难以快速评估等问题。 系统围绕商品的市场潜力、利润空间、竞争程度、经营风险和视觉表现建立综合评价模型，对候选商品进行结构化分析并生成综合评分，帮助用户快速筛选具有潜力的商品，降低试错成本。 主要功能包括： 1. 商品数据录入与管理：支持商品基础信息、价格、成本、销量等数据的整理和统一管理。 2. 商品分析：根据商品数据对市场需求、竞争程度、潜在利润及经营风险进行综合评估。 3. 利润估算：结合商品售价、采购成本及相关经营成本，对潜在利润空间进行估算。 4. 综合评分：按照市场、利润、竞争、风险和视觉等多个维度生成商品综合评分，方便不同商品之间进行横向比较。 5. 数据可视化：通过 Dashboard 展示商品分析结果、评分及关键指标，降低数据理解成本。 6. 智能分析与报告：结合 AI 对结构化分析结果进行进一步整理，生成更容易理解的商品分析结论和选品建议。 系统采用模块化设计，可根据不同电商平台和业务需求扩展数据采集、分析模型、AI能力及报表功能。

一个 300×300×250 m 的倾斜分层地质体,5 层不同弹性模量岩性(含一个 E=3500 MPa 的弱泥岩层和一个 E=30000 MPa 的强灰岩层),一条正断层,以及一条沿 Y 轴的圆形巷道。剖切面沿 Y 推进,相机同步缓转,逐层揭示 von Mises 等效应力场。黑线为层界,蓝线为断层,黑圈为巷道轮廓。

JavaRPA 是一套面向 Android 设备自动化场景的 云端脚本管理与设备控制系统。 系统主要解决传统 Android 自动化脚本在实际使用过程中存在的脚本更新困难、设备分散管理、任务执行状态不可控、日志难以统一收集以及多设备维护成本高等问题。 通过 JavaRPA，可以将 Android 设备统一接入云端管理平台，由服务端集中完成脚本管理、任务下发、设备控制、版本更新、运行监控、日志采集和数据统计，实现： “云端管理脚本 → 远程下发任务 → Android 自动执行 → 实时返回日志和结果” 从而形成完整的 Android 自动化任务闭环。 适用于批量设备管理、Android RPA、数据采集、业务流程自动化、测试自动化、设备群控以及企业内部自动化业务等场景。

基于自身经营多家拼多多店铺的实际需求，为解决人工统计竞品价格和销量耗时费力的问题，独立开发了一套轻量级数据采集脚本。 核心功能包括： 1、支持根据关键词或指定店铺URL，定时抓取商品的价格、销量、评价等核心数据。 2、内置了简单的反爬策略（如请求头伪装、IP代理切换、随机延时），确保采集稳定性。 3、基于Pandas实现数据清洗与去重，底层结合OpenPyXL引擎自动导出格式化良好的Excel报表，并附带多维度数据分析（如价格区间、销量排名） 项目最终将日常竞品调研时间缩短至5分钟，极大提升了店铺选品与动态定价的决策效率。

1、立项背景和目标：电商日常运营中，每日产生大量订单及客户消费数据。人工用Excel进行去重和排序极其耗时，且容易出现漏删、错排等失误。本项目旨在通过自动化脚本替代人工操作，实现数据的高效清洗。 2、核心功能模块： （1）数据读取模块：自动识别并读取CSV格式的电商源数据； （2）清洗去重模块：基于Pandas库对全量数据进行重复性校验，剔除冗余记录； （3）排序与导出模块：按“消费金额”字段进行降序排列，并导出为规范的Excel报表。 3、业务流程描述：客户将待处理数据文件放入指定目录 → 运行一键执行脚本 → 脚本自动完成清洗、排序并生成新报表 → 控制台输出处理前后的行数对比，整个流程无需人工干预。

对公开商品列表静态网页进行多页循环抓取，使用 XPath 定位页面元素，提取商品标题、售价、详情链接；自动对采集结果去重、过滤空白脏数据，最终导出规整 Excel 表格；增加异常捕获，保证程序稳定运行，交付完整注释源码 + 成品表格。

功能介绍： 商品管理：添加商品链接或ID，维护监控清单。 定时采集：按设定频率抓取标题、价格、销量、优惠券等信息。 数据存储：用 SQLite/MySQL 保存历史价格，支持 CSV 导出。 价格分析：计算涨跌幅、历史最低价、价格趋势。 告警通知：价格低于阈值时，通过邮件、钉钉或微信提醒。 可视化看板：用 Web 页面展示价格走势和商品对比。

项目目标：自动化采集电商平台公开商品基础信息，替代人工复制录入，快速批量获取商品标题、价格、图片链接、规格、店铺名称等公开数据。 核心功能：支持关键词搜索采集、分页遍历、数据自动去重；配套简易 Web 后台，可查看采集列表、条件筛选、导出 Excel 报表。 业务流程：配置采集关键词→启动爬虫任务→抓取页面→清洗脏数据→存入数据库→后台查看导出。

方便自身对快递问题件的迅速分类提取数据，为此制作该程序，对快递分类好的快递单号进行读取，然后在erp上分别输入读取好的快递单号，把所需要的数据存储到一个list里，等全部结束后会保存到一个新表里。该功能需要配置chromeDriver，ChromeDriver要与版本号一致

完成需求拆解、流程设计、功能拼装、环境配置、联调测试、问题定位和可执行文件/服务部署 能将具体业务流程转化为可运行的自动化工具和小型服务，并完成真实环境中的配置、验证和迭代。借助AI 辅助，了解AI中转站市场。 - 多平台商品扫描、价格/磨损区间筛选、黑名单和候选商品管理。 - HTTP 接口请求、代理配置、请求超时与失败重试。 - 线程池、队列和异步任务，用于并发扫描与任务分发。 - Steam 登录态、两步验证、交易确认、报价接收和发货流程的自动化编排。 - 多账号配置、账号与平台绑定关系校验、交易与购买日志。 - Python 脚本、JSON 配置和 `.bat` 启动方式；部分工具可打包为 Windows 可执行文件。

给电商企业管理PR博主库和与博主的合作视频，实时分析带货视频曝光情况，以及对应曝光款式的后台走量来判断投流ROI，以此辅助决策投流方案，便于电商企业做复盘和数据分析。解决了电商后台、自媒体平台、飞书、ERP等多个零散数据的碎片化问题，做了集成。

使用Python开发自动化脚本工具，实现网页数据采集、文件批量处理、表格数据整理自动化。能够完成信息抓取、数据清洗、导出Excel，减少重复手工操作。脚本可配置参数，运行稳定，用于解决日常重复办公、数据整理类需求。可根据需求修改适配不同业务场景。

为帮助电商卖家进行市场调研，开发了京东商品信息采集脚本。脚本通过模拟浏览器请求，能采集指定关键词下的商品标题、价格、销量、店铺名和评论数等核心数据，并自动清洗，最终生成结构化的CSV文件，供客户进行数据分析。用户仅需输入关键词和页数，脚本即可全自动运行

1. 项目有哪些具体功能模块： ① 爬虫抓取模块（scrape_lightweight.py）：基于 curl_cffi 异步并发，模拟 Chrome 131 浏览器指纹，自动轮转代理池，支持断点续爬，可抓取猿急送平台所有兼职项目数据（标题、预算、工时、状态、描述等）。 ② 智能过滤模块：内置黑名单关键词库，自动排除高难度（架构/专家/底层）、违规敏感（翻墙/刷单/赌博）、硬件 IoT、游戏开发等不适宜大学生接取的项目。 ③ 技术分类模块（classify.py）：根据项目描述中的技术关键词，自动将任务归类为爬虫/Python脚本/前端/Web/小程序移动端/后端接口/AI智能体/测试质检/嵌入式IoT/工具脚本等 10 个技术方向，并分 Sheet 输出。 ④ 学生项目筛选模块（filter_student_projects.py）：在过滤基础上，进一步筛选预算 ≤500元、非驻场的项目，按预算升序排列，输出适合大学生的项目清单。 ⑤ 代理池模块（proxy_pool.py）：自动从快代理、free-proxy-list 抓取免费代理，连通性测试后按成功率加权随机选取，失败 3 次自动拉黑，定期恢复。 2. 项目的主要功能描述： 本项目解决大学生在猿急送等兼职平台上"找项目难、筛项目累"的问题。用户只需运行脚本，即可自动获取全部可投递项目并导出 Excel，同时一键生成按技术方向分类的 Sheet 和经过严格过滤的学生友好项目列表。相比人工逐页浏览，效率提升数十倍；相比人工筛选，避免接到超难度或违规项目。项目结构清晰、依赖简单（仅 Python 4个库），可作为高校课程设计/综合实验的优秀实践案例，完整体现了网络爬虫、数据清洗、分类算法、文件处理等多项核心技能。