电商 爬虫/脚本 软件定制 案例

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。

立项背景和目标：价格波动、库存变化、公告更新、竞品动态等网页信息变化需要 7×24 小时实时盯守，人工巡检无法覆盖且易遗漏。本项目目标是开发多站点并发网页监控工具，自动检测目标网页变化并多渠道即时通知，帮助用户第一时间掌握关键信息变化。 核心功能模块：① 多站点并发监控——YAML 配置定义多站点（URL + CSS 选择器 + 检测间隔 + 通知渠道），单轮并发检查；② 精确变化检测——支持文本 diff、元素数量变化、属性变化三种检测模式，CSS 选择器圈定监控区域避免整页误报；③ 多渠道通知——Webhook JSON、飞书、钉钉、邮件 SMTP 四种通知方式，变化即时推送；④ 历史追溯——SQLite 持久化历史快照与变更日志，支持查询某站点全部变更记录；⑤ 守护调度——内置调度器按站点独立间隔运行，支持前台守护与 systemd 兼容部署。 业务流程：配置站点 → 定时抓取目标区域 → 与上次快照对比 → 有变化则多渠道通知 + 记录变更日志 → 无变化静默等待下一轮。

1、立项背景和目标：单机爬虫在面对大规模数据采集时存在效率瓶颈和IP被封风险。本项目目标是构建一个支持多机协作的分布式爬虫系统，集成代理IP池实现自动IP轮换，解决反爬限制下的批量数据采集问题。 2、核心功能模块：①代理池模块从多个免费代理网站爬取IP，通过20线程并发验证可用性，基于分数机制自动淘汰劣质代理（初始100分，成功+1，失败-10，归零删除）；②分布式爬虫基于Scrapy-Redis实现多进程共享URL队列，支持断点续爬和自动去重，共采集999条图书数据；③代理中间件每个请求自动从代理池API获取代理IP，使用后反馈结果调整分数；④监控面板实时展示代理池状态、爬取数据统计和评分分布图表。 3、业务流程：代理池爬取IP→多线程验证→Redis存储打分→爬虫从Redis队列取URL→代理中间件自动加IP→请求目标网站→数据存入MongoDB→Streamlit面板实时监控。代理池API提供6个HTTP接口供爬虫调用，去重1049个URL，队列剩余0个。

1、立项背景和目标：电商图书数据分散在各平台接口中，缺乏统一的数据采集与查询方案。本项目目标是从当当网电子书频道批量采集图书数据，构建从爬取到查询到可视化的完整数据服务管线。 2、核心功能模块：①爬虫模块负责从当当网JSON接口抓取书名、价格、封面图片等字段，支持自动翻页；②API服务模块提供分页查询、关键词搜索、价格筛选、统计聚合4个RESTful接口；③可视化面板模块展示图书总数、均价、最高/最低价等指标卡片，支持实时筛选和价格分布图表。 3、业务流程：启动爬虫→解析JSON接口提取数据→下载封面图片→存入SQLite数据库（幂等去重）→通过FastAPI对外提供查询接口→Streamlit面板读取数据库生成可视化报表。共采集1017条图书数据，价格区间¥0.36~¥2480。

立项背景和目标： 随着内容电商的快速发展，小红书和抖音已成为品牌营销、竞品监测的核心数据来源。然而，两大平台均部署了高强度的反爬风控体系——小红书通过x-s、x-t等动态请求头进行请求合法性校验，抖音则采用a-bogus参数对请求进行签名保护。传统模拟请求方式难以突破，导致舆情监测、达人分析、商品价格追踪等业务无法规模化获取数据。本项目旨在逆向两大平台的核心加密参数，构建稳定的自动化数据采集能力，支撑品牌营销决策与竞品分析。 软件功能、核心功能模块： 小红书侧：逆向x-s、x-t、x-mini-wua等核心请求头参数，还原加密算法与签名生成逻辑，实现笔记详情、评论区、用户主页等数据的稳定请求。 抖音侧：逆向a-bogus参数生成机制，支持直播弹幕实时抓取、视频列表、用户信息等数据采集。 自动化框架：基于DrissionPage构建无感知浏览器自动化，结合WebSocket实时接收抖音弹幕流数据。 业务流程、功能路径： 目标数据需求 → 分析平台请求链与加密入口 → 断点调试定位加密函数 → 还原算法/补环境 → 封装成稳定请求模块 → 集成至分布式采集系统 → 数据入库供业务方使用。

一、立项背景：中小电商卖家日常需要查看销售趋势、分析产品利润、生成周报，但大部分BI工具太重或者需要付费。这个项目解决的就是"一个exe搞定数据分析和周报"的需求，用户不需要配环境也不需要学Python，拿过来就能用 二、核心功能模块： 1. 多格式数据加载：支持Excel、CSV、Word表格一键导入，支持路径浏览和关键词搜索两种定位方式 2. 智能数据清洗：自动检测缺失值、异常值（IQR方法）、重复订单、负值金额，处理完后弹窗给出详细清洗报告 3. 可视化分析面板：7种图表以标签页展示，包括销售趋势（7日均线）、热销产品TOP10、品类饼图、城市双轴图、产品利润对比柱状图、订单状态分析和每日订单量趋势，图表直接嵌入程序界面，不需要额外窗口 4. 一键PDF周报：基于ReportLab生成包含KPI汇总表和全部图表的专业PDF，自动保存到桌面 5. 内置演示数据：90天模拟电商数据，10款产品10个城市，启动即用，方便演示和测试 三、业务流程：用户启动程序 -> 自动加载演示数据/手动导入自己的数据文件 -> 程序自动清洗数据并弹窗反馈 -> 在图表标签页查看各维度分析 -> 点击生成周报PDF -> 报告保存到桌面

1、立项背景和目标 群接龙是社区团购领域广泛使用的订单管理工具，大量商家每天需要通过后台手动创建团购接龙活动。实际操作中，运营人员面临以下痛点：每天需要为数十个商家逐一复制往期接龙、手动修改团购主题日期、逐个勾选配送学校，重复劳动量大且容易出错；不同时段的模板不同（午餐/晚餐/宵夜），每周每天的商家排期也不同，管理复杂；发布过程中如果任何一个环节失败（如商家名称搜索不到、学校勾选遗漏），需要人工排查和重试，效率低下。本项目的核心目标是实现群接龙团购活动的全自动批量创建：根据预设的周排期计划，自动为每个商家复制对应的往期接龙模板、更新团购日期、选择配送学校并完成发布，全程无人值守运行，并支持失败商家自动重试。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 工具涵盖以下核心模块：排期计划管理——读取按星期拆分的7个计划文件（星期一.txt ~ 星期日.txt）和商圈商家映射表，自动解析当天时段（午餐/晚餐/宵夜）应处理的商家及对应的复制模板后缀；学校计划管理——读取学校周计划表，自动解析当天应选择的配送学校列表；登录态管理——首次运行需扫码登录，自动保存auth.json复用登录态，过期后自动提醒重新登录；接龙复制与发布——自动点击发布按钮、复制往期接龙、按商家名+模板后缀搜索并选择对应模板；主题智能修改——自动将团购主题中的"模板"二字替换为次日日期（如"7.26"），无"模板"关键词则替换已有日期格式或在末尾追加；学校批量选择——自动切换学校Tab、全选当前学校下所有配送点；失败重试机制——第一轮失败的商家在第二轮自动重试一次，最大程度提高成功率；运行通知——完成后通过企业微信机器人发送结果统计（成功/失败数量及失败商家列表）。 3、业务流程、功能路径描述 用户配置好config.py（账号信息、企业微信Webhook等）→ 双击运行脚本 → 首次运行弹出浏览器，扫码登录群接龙后台 → 脚本自动解析当天星期和当前时段（10-15点为午餐、15-21点为晚餐、其余为宵夜）→ 读取对应星期和时段的计划文件 → 通过商圈映射展开为具体商家列表 → 读取学校周计划表获取配送学校列表 → 按顺序处理每个商家：点击"发布团购接龙"→ 点击"复制往期接龙"→ 搜索"商家名+模板后缀"→ 选择第一个复制结果 → 修改团购主题中的日期为次日 → 切换到"团购商品"Tab → 切换到"团购信息"Tab → 逐个点击学校Tab并全选学校 → 勾选协议复选框 → 点击"立即发布"→ 等待发布成功自动返回列表页 → 记录结果 → 处理下一个商家 → 第一轮完成后，失败商家自动进入第二轮重试 → 全部完成后发送企业微信通知。

我是一名专注于 Python爬虫 与 Java后端开发 的工程师，擅长从数据采集、清洗到存储的全链路解决方案，同时具备扎实的企业级应用开发能力。在 Python爬虫 领域，我熟悉 Scrapy、Requests、Selenium 等主流框架，能够应对各类静态与动态网页的数据抓取需求。在 Java开发 方面，我具有 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis 等框架的实战经验，我注重代码的健壮性与可维护性，习惯编写清晰的技术文档，并具备良好的数据库设计和性能调优能力。

本系统解决网页爬虫中最棘手的验证码拦截问题。针对网易易盾（NetEase Yidun） 滑块验证码——国内强度最高的反爬系统之一——实现全自动识别与破解。 核心流程：自动检测滑块弹窗 → 下载背景图和拼图块 → OpenCV 计算机视觉定位 缺口位置 → 生成人类行为模拟轨迹 → Playwright 模拟鼠标拖拽 → 自动判定 成功/失败并重试。成功率达 90%+，已在真实 B2B 医药电商平台（药师帮） 的批量商品数据采集任务中实际部署。

为客户开发的竞品价格自动监控工具。解决人工每天刷新网页看价格的痛点。脚本定时抓取指定网页的商品价格数据，自动对比历史记录，价格发生变动时通过邮件或即时通讯发送告警通知。支持配置多页面、多字段监控，可自定义检查频率和监控规则。数据自动存储到本地数据库，支持历史趋势查询和数据导出。交付完整源码、配置文件和使用说明，客户至今稳定运行中。

商品数据采集 → 数据清洗 → 多维统计分析 → 专业Excel报表自动生成 功能介绍 多页商品数据自动采集，支持请求间隔与反爬对抗 数据去重、异常值清洗、格式标准化处理 多维度统计分析：价格分布、销量排行、评分对比、分类占比 双Sheet Excel报表输出：商品明细页 + 数据概览页 热销商品自动高亮、条件格式、自适应列宽

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。

本项目是一个Python自动化脚本工具集，覆盖三类最常见的办公数据处理场景，旨在替代人工重复操作、提升数据整理效率。 【模块一：Excel批量合并与清洗】 业务场景：企业每月产生多份结构不统一的销售/运营报表，手工合并耗时且易出错。 功能：自动遍历读取多个Excel文件 → 合并为单一汇总表 → 清洗空值、重复行、异常格式 → 输出按维度的汇总统计（月度/产品/人员）。 【模块二：公开网页数据采集与整理】 业务场景：需要定期从公开网页获取结构化信息（如行业资讯、商品列表、政策公示），手工复制粘贴效率低。 功能：模拟浏览器请求 → 解析HTML提取目标字段（标题、作者、标签等）→ 翻页自动遍历 → 输出为CSV文件，可直接导入Excel或数据库。 【模块三：PDF信息提取】 业务场景：企业收到大量PDF格式的发票、合同、报表，需要提取关键字段录入系统。 功能：读取PDF文档 → 定位并提取日期、金额、编号等关键信息 → 汇总输出为Excel表，替代手工逐一录入。 全部脚本采用模块化设计，修改少量配置参数即可适配不同客户的数据结构，交付周期1-2天。

为解决日常多份 Excel 报表手工整理耗时、易出错的问题，开发自动化脚本，实现多文件合并、按日期/部门汇总、数据清洗、周报生成与导出，并支持定时执行和邮件发送。用户只需上传原始报表，即可自动完成汇总、统计和结果输出，大幅提升办公效率，减少人工重复操作。

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

通过抓取亚马逊，领星，temu，速卖通，allegro各跨境电商平台数据。卖家中心，产品，销售数据，订单。库存数据报表，飞书对接等。使用Python语言，Scrapy分布式爬虫。数据库MySQL。开发海外仓发货系统，一键发货，分配，订单确认，物流追踪等等等

项目背景：为解决短剧广告投放中，巨量引擎后台人工操作繁琐、数据采集效率低、投手重复劳动量大的痛点，独立搭建接口驱动的自动化数据与运营体系，为短剧广告投放提供高效稳定的数据支撑与流程提效。 项目职责： 巨量引擎全流程接口对接与开发：独立跑通巨量引擎广告平台全流程接口，实现广告项目创建、素材上传、用户信息维护、投放数据拉取、消耗监控等核心操作的接口化调用，替代低效的人工页面操作。 多账号与数据采集优化：通过多账号会话管理、请求签名与 Cookie 池维护，突破平台接口调用限制；优化接口请求策略与数据解析逻辑，将数据采集效率从人工日均数百条，提升至日均 5000-8000 条稳定数据产出，为投手提供实时 ROI 与消耗数据。 广告数据自动化运维：开发数据定时拉取、异常消耗监控、项目状态校验等自动化流程，实现广告数据的定时采集、自动校验与异常预警，保障投放数据的准确性与时效性。 素材供给自动化对接：对接墨攻 AI 素材平台，开发根据剧名 / ID 定向推送素材的自动化流程，实现短剧素材的定向获取与分发，为广告投放提供稳定素材供给。

【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。