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开发一款基于Python的数据处理自动化工具，用于批量处理Excel/CSV数据文件。核心功能包括：数据清洗（去重、空值处理）、格式转换（CSV转Excel、JSON解析）、批量文件重命名与归档、网络数据批量下载。工具支持命令行参数调用，可集成到定时任务中自动化执行。面向需要处理大量重复性数据操作的用户，提升工作效率。

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。

立项背景和目标： Web端依赖浏览器，长时间运行稳定性不足。本模块作为常驻后台服务，实现高频数据监控与自动告警，确保交易信号不被遗漏。 核心功能： 三重定时任务机制：30秒/1分钟/30分钟三档频率，分别执行不同监控任务 数据流监控：检测核心表数据断流，超时推送钉钉告警 RSI极端值监测：每小时检测RSI突破20/80或10/90边界，向钉钉推送告警 疑似点回撤监控：首个疑似点回撤≥1%立即触发告警 RSI4h边界事件追踪：突破80/跌破20时通知 数据库日志自动清理：文件超5GB时自动触发阿里云RDS日志清理 120分钟拟合新行通知：新增符合RSI堆叠条件的记录时触发 业务流程： 系统启动 → 注册Timer定时器 → 周期性查询数据库 → 条件判断 → 钉钉Webhook推送告警

本项目旨在解决批量 Android 终端执行重复性业务流程时人工效率低、定时精准度差、多设备难以协同等痛点。系统整合设备群控、视觉识别、分布式任务调度等技术，构建了一套高可用的自动化操作平台，适用于需要大规模设备并发执行定时或即时任务的各类业务场景。 软件核心功能涵盖：多设备自动发现与并发管理；基于 Redis 的分布式任务队列与优先级调度；定时任务与即时任务双模式支持；基于 OCR 文字识别与 OpenCV 图像模板匹配的 UI 元素智能定位；可视化参数配置与执行状态监控；异常重试与屏幕变化检测等容错机制。 核心功能模块包括： 设备管理模块：通过 ADB 协议自动扫描局域网内在线 Android 设备，动态维护设备池，支持多设备并行接入与状态监控。 视觉识别模块：集成阿里云 OCR 服务实现全屏文字识别与坐标提取，同时基于 OpenCV 实现图像模板匹配，提供双重元素定位策略，适配不同 UI 场景。 任务调度模块：采用 Redis 有序集合作为中央任务队列，以时间戳为 Score 实现任务的精准排序；Dispatcher 进程轮询分发，支持即时执行与"预执行-正式执行"两阶段复杂时序逻辑。 自动化引擎模块：基于 uiautomator2 封装点击、滑动、应用启停、截图等原子操作，支持区域限定点击、偏移点击、索引点击等高级交互模式。 配置与监控模块：基于 TKinter 构建 Windows 桌面配置端，支持业务参数录入、设备选择、功能模式切换、实时日志展示与任务状态反馈。 业务流程描述：用户通过可视化界面配置目标业务流程参数（如区域、分类、目标对象、索引等）及期望执行时间；系统校验参数后生成结构化任务并序列化存入 Redis 队列；Dispatcher 按时间策略轮询，将到期任务推送至对应设备的 Worker 进程；Worker 驱动设备完成解锁、应用启动、页面导航、元素识别与点击、结果确认等全链路操作；最终系统生成独立日志文件并反馈执行结果。

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。

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

首先进行的是星载PS-InSAR技术研究， 在技术研究的基础上完成生产软件的开发， 然后进行批量化的全球数据的处理，包括云服务和Linux服务器部署任务等。 属于课题组独立专研项目：永久散射体库生产软件开发。

针对工业现场设备数据实时监控的需求，解决传统监控工具界面简陋、数据刷新不及时的问题，面向工厂运维、设备调试、工业自动化等场景，为工程师提供直观、高效的设备运行状态监测方案，助力工业生产的数字化运维。项目包含主数据实时监测面板、多维度副数据监测区、数据可视化进度条、自动时间戳更新四大核心模块；支持500ms级高频数据刷新，模拟工业传感器的实时采集效果，采用深色科技风UI设计，适配工业现场的长时间监控需求，可直观展示压力、温度、转速等多类工业参数。

1. 立项背景和目标 在日常数据分析与信息监测工作中，多个垂直领域的数据（如城市交通拥堵指数、在线编程题库、政府公共资源交易公告）分散在不同平台，手工收集效率低下且难以持续。本项目旨在构建一套可扩展的多源数据采集与可视化分析系统，实现自动化抓取、结构化存储与图表化展示，为交通研究、求职备考、招投标监测等场景提供数据支撑。 2. 软件功能、核心功能模块的介绍 系统包含三大模块： 交通拥堵监测模块：通过高德地图公开API实时获取全国城市拥堵排名、拥堵延迟指数、周环比变化及畅通速度，并利用PyEcharts生成交互式柱状图，直观展示前十名城市的多维指标对比。 题库采集模块：针对牛客网平台，分别爬取“专项练习”“笔试真题”“面试真题”“在线编程”四类题目。支持按知识点ID筛选、设置试卷数量、去重存储，并获取在线编程题的高分Python3代码作为参考。 公共资源交易模块：对接广东省和福建省公共资源交易平台，支持按公告类型（工程建设/政府采购）、页数等参数筛选，破解AES加密响应，提取公告标题、发布时间、来源、公告内容等关键字段，并清洗HTML为纯文本。 3. 业务流程、功能路径描述 用户通过修改脚本头部的配置参数（如爬取页数、题目数量、知识点ID、筛选类型等）即可启动对应模块。爬虫自动请求目标接口，解析JSON或HTML响应，处理反爬机制（签名、加密），提取所需字段，最终输出为JSON或TXT文件。交通模块额外生成HTML图表，可直接在浏览器中交互查看。

专注 Python 量化金融领域，可定制开发多因子选股系统：支持 A 股 / 港股 / 美股多因子模型构建（估值、成长、质量、动量等因子）、因子有效性回测、选股策略自动化运行、每日量化分析报表自动生成（Excel / 可视化）；可实现股票财务数据（净利润 / PE/PB）、资金流向、日内波动率等指标的自动化抓取与分析，适配同花顺等行情软件数据，提供完整的量化策略开发、回测、优化全流程服务，同时可定制 Excel 自动化工具（含规划求解、数据透视、批量处理），满足量化投资、数据分析全场景需求。

该工具负责其他数据库数据迁移到某国产数据库。支持oracle,mysql,sqlserver,db2,postgresql,file,greeplum等不同源库数据迁移到某国产数据库，同时支持国产数据导出到各种格式文件，并且支持表结构，表数据并发迁移，以提高迁移性能，也提供迁移监控界面；支持数据迁移后数据比较，有数据精确比较和md5比较方式。功能包括： 1. 支持关系数据库对象(表，视图，索引，存储过程，触发器，表数据）迁移到国产数据库 2. 支持文件数据迁移到国产数据库 3. 支持断点续迁

1、立项背景和目标 随着高校招生规模不断扩大，学生信息管理面临数据量大、查询效率低、信息更新滞后等问题。传统的人工管理或Excel表格方式已无法满足现代化教务管理需求。本项目旨在开发一套基于Java Swing的学生信息管理系统，实现学生信息的电子化、自动化管理。系统采用图形化界面，支持学生信息的增删改查、多维度查询和统计分析功能，同时实现MySQL数据库与TXT文件双重数据存储，确保数据安全可靠。目标是建立一个操作简单、功能完整、运行稳定的学生信息管理平台，提高教务管理效率，为高校信息化建设提供技术支持。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 本系统包含四大核心模块： (1) 学生信息管理模块：实现学生信息的完整生命周期管理，包括学号、姓名、年龄、性别、籍贯、年级、专业等7个核心字段的增删改查操作。支持字段合法性验证，如学号格式验证（8位数字）、年龄范围验证（1-99岁）、性别验证（男/女）等。 (2) 数据存储模块：采用MySQL数据库与TXT文件双存储机制，所有操作自动同步到两种存储介质。数据库负责高效查询和复杂统计，文件作为备份确保数据在数据库异常时可恢复。系统初始包含200条以上测试数据。 (3) 查询展示模块：支持三种查询方式：全部学生展示、按专业筛选、按年级筛选。查询结果实时显示在表格中，支持快速定位目标学生群体。 (4) 统计分析模块：提供多维度的数据统计功能，包括年龄分布统计（分段统计：18-20岁、21-23岁、24-26岁、27岁以上）、男女比例统计（显示人数和百分比）、籍贯分布统计（各地人数排名），帮助管理者掌握学生整体情况。 3、业务流程、功能路径描述 用户启动系统后，进入主界面三个标签页： 管理页面：用户可查看所有学生列表，选择表格中的学生自动填充表单，点击“添加”可录入新学生信息（系统自动验证字段合法性），点击“更新”可修改选中学生信息，点击“删除”需二次确认后删除记录。所有操作实时同步到数据库和文件。 查询页面：用户选择查询类型（全部/按专业/按年级），输入查询条件后点击“查询”，系统执行SQL查询并在表格中展示结果，同时弹出查询结果数量提示。 统计页面：用户点击“刷新统计”按钮，系统从数据库读取数据并计算年龄分布、性别比例、籍贯分布，以文本形式清晰展示统计结果，帮助管理者快速掌握学生构成。

1. 立项背景和目标： 日常需要监控特定关键词的新闻动态，但手动搜索效率低。本工具实现自动抓取联合早报新闻，支持关键词搜索和首页热闻获取，帮助用户快速获取最新资讯。 2. 软件功能、核心功能模块： - 电脑版：输入关键词，自动抓取新闻，导出Excel文件，支持打包成exe独立运行 - 手机版：安卓APK，输入关键词获取新闻列表，点击标题直接跳转浏览器阅读原文 - 支持首页热闻获取（无需关键词） - 自动去重、实时进度显示 3. 业务流程、功能路径： 用户打开软件 → 输入关键词（或点击首页按钮）→ 程序抓取新闻 → 显示结果列表 → 电脑版导出Excel，手机版点击跳转原文

【项目背景】 某电商公司需要实时监控竞品价格变化，原本人工收集需要4小时/天，效率低且容易出错。客户需要一套自动化系统来替代人工。 【核心功能】 1. 多平台数据采集：支持淘宝、京东、拼多多等5个电商平台，1000+商品同时监控 2. 定时自动抓取：每日早中晚3次自动更新，支持自定义采集频率 3. 价格预警通知：当竞品价格波动超过设定阈值（如5%），自动发送微信/邮件提醒 4. 数据导出报表：支持Excel/PDF格式导出，包含价格趋势图表、对比分析 5. 可视化数据看板：实时展示价格分布、波动排行、历史趋势等核心指标 【业务流程】 需求分析→爬虫开发→数据清洗→入库存储→前端展示→预警通知→报表导出 【项目成果】 系统上线后，数据采集时间从4小时缩短至10分钟，效率提升96%，年节省人力成本15万元，数据准确率达99.5%以上。

独立于Java服务端的Python控制器，可在文件内部无权限的情况下输入指令控制整个文件（基于Python拦截原版服务端指令），可获取运行程序电脑的状态指标，也可关闭活重启服务端，可以并行备份存档，也可优化服务端占用内存，用于控制 Minecraft 服务器的一个 Python 工具。运行于服务端之上，仅接管服务端输入输出，无需修改服务端即可实现各种插件功能。保留原汁原味的 Minecraft 原版特性

因为我朋友给我拉了一个minecraft服务器管理所以我就顺手给他做了一个启动器 实际上就是一个公式化的登录加上一个运行游戏本体 非要说什么就是用了小组件的方式能让玩家自定义一些ui但是也没有多少小组件

2023年以业务达成及渠道经营指标建设为主，后续逐步扩展支持财务、运营、客户、风险等管理建设成为“一站式”决策支持管理系统。实现精细化管理，可下钻到片区、分公司、支公司、营业部/组、达成率、升降排序等分析。天安人寿管理驾驶舱项目分为pc端和移动端，主要由主要由综合管理、机构管理、渠道管理，产品管理，流程管理，消息中心、权限中心等模块组成

1.是设计并实现互操作工具的核心功能模块，如重定向管理、切换控制、邻区配置检查与优化等。 2.与现有网络管理系统集成，确保工具能够无缝接入并高效运行。 3.开展实地测试与验证，根据测试结果不断优化工具性能与稳定性。 4.提供用户培训与支持服务，确保用户能够熟练使用工具进行网络优化工作。 5.从爱立信网络管理系统中准确提取4G与5G间的互操作相关参数，确保数据的完整性和准确性。 6.根据既定的核查规则策略，对提取的参数进行逐一比对与分析，这些规则策略可能涵盖切换阈值、邻区配置、频率优先级等多个方面。 7.对核查结果进行统计汇总，形成清晰的报告，明确指出互操作参数中存在的问题及潜在优化点。