工业互联网 爬虫/脚本 软件定制 案例

某茅台抢购助手是一款桌面端工具，用于帮助用户在 i茅台的申购/抢购活动中更高效地完成“选择商品 → 选择门店 → 到点提交”的重复操作，减少手动操作延迟与遗漏风险，并提供清晰的执行日志与状态反馈。 适用场景： 多账号需要统一管理、统一配置、统一执行 商品开售时间不固定（如 20:00/20:09 等），需要到点自动提交 希望在电脑端统一配置，结果在手机 i茅台 App 内查看 二、核心功能（能做什么） 账号管理 支持手机号 + 验证码登录 支持多账号批量管理 自动检测 token 失效并提示重新登录 商品管理与实时同步 支持商品勾选、记忆上次选择 启动/手动“刷新”同步商品数据（以 i茅台接口返回为准） 自动区分可申购商品与不可申购（云购等）商品 省/市配置 & 店铺选择 省/市信息用于匹配投放门店并选择 shopId 自动按省/市匹配门店；接口异常时提供回退策略，保证流程尽可能不中断 定时抢购（到点自动执行） 支持自定义多个时间点（如 20:00:00、20:09:00 等） 到点自动触发提交逻辑，减少手动卡点误差 执行引擎（稳定性） 支持并发执行、失败自动重试（可配置次数） 详细日志输出：每个账号、每个商品的提交结果与失败原因 崩溃自动弹出错误详情，便于快速定位问题 结果查看（与手机 App 打通） 若程序提示“提交成功/申购成功”（服务器返回成功），对应记录会出现在手机 i茅台 App： 我的 → 申购单/申购记录 中查看状态、结果与后续付款流程（如有） 三、典型使用流程 登录账号（可多个） 配置省/市（用于选店） 刷新商品列表并勾选目标商品 设置定时点（例如 20:00、20:09） 启动任务 → 等待日志提示结果 打开手机 i茅台 App「我的 → 申购单/申购记录」查看

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。

这是worldquantbrian量化金融平台的一个用来自动寻找superalpha的工具。 （在正常情况下，super阿尔法模拟出来这难度非常高。） 使用了多线程，会自动遇到网络问题后重试，自动给生成成功的Alpha染色，自动检查相关性保持superalpha的提交成功率，触发限流后等待并重试等等。让worldquantbrian平台的顾问就算是残疾人也可以稳定提交superalpha的python程序

该项目是基于python selenium pyqt实现的浏览器操作流程自动化软件 1、支持Chrome Edge浏览器 2、可以自定义操作流程，支持读取、保存和编辑操作流程 3、能进行多种浏览器操作，如点击、输入、按键、值读取和保存、循环等功能 4、支持复杂操作组合，可编辑可自定义流程 5、通过选择浏览器html页面中的元素selector定位元素位置，操作精准 6、目前支持windows

1. 利用 request 请求获取政府部门多个栏目信息 2. 通过 xpath、bs4 等模块解析 html 数据 3. 通过 mysql 存储过程存储数据 4. 利用 DrissionPage、Playwright 等自动化工具 抓取数据 5. 通过数据接口抓取并存储企某查网站数据 6. 将获取的数据进行数据清洗 7. 同时负责一些数据后台网页端的功能测试项目

1、Python 办公自动化，Excel 批量处理与数据统计 2、专业 Excel 数据清洗、考勤成绩批量汇总 3、Python 定制脚本，高效处理办公文件数据 4、Excel 自动化统计、数据清洗、批量文件处理 5、办公重复任务自动化，Excel 数据处理 针对单文件 Excel 办公数据处理，包含数据清洗、格式修正、简单汇总统计、剔除异常无效值，满足日常行政、财务、学生基础数据整理需求，交付成品文件，售后免费协助调试，高效解决简单办公数据问题。

针对企业级异构数据处理中存在的“逻辑黑盒”与“高错误率”痛点，开发了这套基于 LCP 协议的自动化清洗系统。 系统核心功能涵盖： 1. 多源异构数据坍缩：实现 Excel、CSV、JSON 等多种格式数据的极速归一化。 2. 逻辑自洽性校验 (LCP)：通过建立公理化逻辑规则，自动识别并拦截 100% 的逻辑冲突数据（如财务流水不平、时间线重叠等）。 3. 自动化报告生成：清洗过程全程透明，一键导出包含清洗逻辑、异常拦截记录及标准化结果的完整包。

针对直拉单晶硅工艺中硅锭直径难以稳定控制，且该工艺控制需求存在工艺参数繁多、传热传质的物理过程复杂等特点，传统的控制方法很难达到令人满意的效果。 对此需求搭建了神经网络模型，用fab厂提供的工艺参数与传感器采集数据作为数据集，搭建神经网络预测在某工艺参数与实时传感参数下，会长出的晶体直径为多少。

设计并实现基于Scrapy框架的分布式爬虫集群，完成新能源汽车电池领域的数据采集（涵盖专利文献、供应商名录、产品规格参数），开发接口，并进行自动化数据采集和清洗，节省人工时间，制定数据采集手册。

多数据源甲烷检测动态分析系统，是通过整合卫星遥感（宏观覆盖）、航空平台（中尺度精细探测）、地面传感器（定点实时监测）构建 “空天地” 三层监测网络，先对多维度数据进行实时接入、清洗与格式统一，再依托智能算法实现甲烷泄漏精准识别（定位坐标与强度）、动态追踪（浓度变化与扩散趋势）及风险预警（结合环境与设施参数评估危害），最终以可视化界面和预警推送输出结果的复杂技术体系；其核心价值在于打破单一监测局限，既可为企业提供 “早发现、早处置” 的运维支持，助力减少气体损失与安全环保风险，也能为监管部门提供精准监管依据，同时直接服务于甲烷减排与碳中和目标，实现从 “被动发现” 到 “主动预警” 的升级。

自动刷网课 页面加载完成即开始播放当前章节视频，并自动静音，避免打扰。 自动处理网课检测弹窗 每 3 秒扫描一次 DOM，一旦检测到“继续学习 / 认真度检测 / 弹题”等弹窗，立即模拟点击关闭或自动答题，确保进度条持续前进。 自动下一章 当视频播放完毕或进度达到 100%，脚本会检查课程列表： • 若当前小节已学完，自动点击“下一节”按钮； • 若已到本章最后一节，自动返回上级目录并进入下一章，实现真正的“无人值守”。 倍速视频 脚本会在控制台提示并自动到允许的最大速度。 返回进度 脚本每 5分钟把「当前章节名称 + 已看时长 / 总时长 + 完成百分比」通过 console.log 打印，

1,整体来说一个模块调用mysql的api，得到当前数据库的权限 2,另一个模块来控制文本，从文本文件中截取文本，然后调用第一个模块来插入，修改数据库 3,不仅可以excel，还可以csv等文本。 4,其实他不仅可以利用musql，只需要小小改动导入到别的数据库依旧可以

为了优化系统补丁安装的效率：编写自动化脚本实现系统补丁的自动化上传与安装，使用多进程同时操作多个环境，提高的执行的效率，将花费的时间缩短为原来的20%，并且大幅度节省了操作人员的精力。