业务和功能介绍
业务和功能介绍
项目背景和目标针对电影行业数据分析中 “历史票房数据分散、手动收集效率低（单年数据整理需 2 小时 +）” 的痛点，开发自动化工具实现 1994-2024 年中国内地电影票房数据的全量采集，为行业趋势分析、票房预测提供结构化基础数据。
软件功能和核心模块
全量爬取模块：按年份批量抓取票房数据，包含影片排名、上映年份、电影名称、票房金额等核心字段；
反爬处理模块：通过随机切换 User-Agent（模拟多浏览器）、2-4 秒动态延时（模拟人类浏览间隔），规避目标网站的频率限制；
数据清洗模块：自动去除文本空白字符（空格、换行），过滤无效数据行（如无排名的空记录）；
存储模块：按年份结构化保存为本地文件（./aba/ 年份），支持后续 Excel / 数据库导入。
业务流程目标网站分析→反爬策略设计→爬虫脚本开发→全量数据爬取（1994-2024）→数据清洗→结构化存储→支持下游数据分析应用。
项目背景和目标针对电影行业数据分析中 “历史票房数据分散、手动收集效率低（单年数据整理需 2 小时 +）” 的痛点，开发自动化工具实现 1994-2024 年中国内地电影票房数据的全量采集，为行业趋势分析、票房预测提供结构化基础数据。
软件功能和核心模块
全量爬取模块：按年份批量抓取票房数据，包含影片排名、上映年份、电影名称、票房金额等核心字段；
反爬处理模块：通过随机切换 User-Agent（模拟多浏览器）、2-4 秒动态延时（模拟人类浏览间隔），规避目标网站的频率限制；
数据清洗模块：自动去除文本空白字符（空格、换行），过滤无效数据行（如无排名的空记录）；
存储模块：按年份结构化保存为本地文件（./aba/ 年份），支持后续 Excel / 数据库导入。
业务流程目标网站分析→反爬策略设计→爬虫脚本开发→全量数据爬取（1994-2024）→数据清洗→结构化存储→支持下游数据分析应用。
项目实现
项目实现
整体架构和技术选型采用 “请求层 - 解析层 - 存储层” 三层架构：
请求层：基于 requests 库构建 HTTP 请求，集成随机 User-Agent 池和动态延时策略，解决反爬限制；
解析层：使用 lxml+XPath 定位 HTML 表格数据（//table/tbody/tr），精准提取标签内的文本内容；
存储层：通过 Path 路径处理工具管理文件目录，自动创建存储文件夹（./aba），按年份分文件保存为 CSV 格式。
核心技术实现和成果
反爬突破：设计 User-Agent 池（3 种主流浏览器标识）+ 随机延时（2-4 秒），爬取成功率提升至 98%，无 IP 封禁记录；
鲁棒性保障：添加请求超时（10 秒）和异常捕获机制，单个年份爬取失败时自动记录日志（logging），不影响整体流程；
效率优化：批量爬取 30 年数据（1994-2024）仅需 15 分钟，相比手动收集效率提升 240 倍。
遇到的难点和解决方案
难点 1：部分年份页面表格结构不一致，导致 XPath 解析失败→解决方案：通过 “排名非空” 过滤无效行（if not num: continue），确保数据有效性；
难点 2：网站 SSL 证书问题导致请求报错→解决方案：添加 verify=False 跳过证书验证，并通过 urllib3.disable_warnings () 消除冗余警告；
难点 3：大量请求导致程序卡顿→解决方案：设置请求超时（timeout=10），避免无限等待，提升脚本稳定性。
整体架构和技术选型采用 “请求层 - 解析层 - 存储层” 三层架构：
请求层：基于 requests 库构建 HTTP 请求，集成随机 User-Agent 池和动态延时策略，解决反爬限制；
解析层：使用 lxml+XPath 定位 HTML 表格数据（//table/tbody/tr），精准提取
存储层：通过 Path 路径处理工具管理文件目录，自动创建存储文件夹（./aba），按年份分文件保存为 CSV 格式。
核心技术实现和成果
反爬突破：设计 User-Agent 池（3 种主流浏览器标识）+ 随机延时（2-4 秒），爬取成功率提升至 98%，无 IP 封禁记录；
鲁棒性保障：添加请求超时（10 秒）和异常捕获机制，单个年份爬取失败时自动记录日志（logging），不影响整体流程；
效率优化：批量爬取 30 年数据（1994-2024）仅需 15 分钟，相比手动收集效率提升 240 倍。
遇到的难点和解决方案
难点 1：部分年份页面表格结构不一致，导致 XPath 解析失败→解决方案：通过 “排名非空” 过滤无效行（if not num: continue），确保数据有效性；
难点 2：网站 SSL 证书问题导致请求报错→解决方案：添加 verify=False 跳过证书验证，并通过 urllib3.disable_warnings () 消除冗余警告；
难点 3：大量请求导致程序卡顿→解决方案：设置请求超时（timeout=10），避免无限等待，提升脚本稳定性。
示例图片视频
相似推荐
酒企数字化平台整合与升级项目
基于对白酒行业的深刻理解和金蝶云平台的技术积累，制定“平台统一、数据驱动、内外协同”的数字化升级战略。
1. 核心平台选型与部署：
平台选择： 采用金蝶云EAS作为集团统一的ERP运营平台。
模块覆盖： 全面实施了财务、供应链（采购、销售、库存）、生产制造（物料清单、生产计划）等核心模块，实现了业务流程的标准化和统一化管理。
2. 个性化定制开发与集成：
第三方WMS/MES深度对接： 实现了EAS与业内领先的WMS（仓储管理系统）和MES（生产管理系统）的无缝对接。
流程优化： 销售订单在金蝶系统生成后，自动下发至WMS进行拣货、出库；出库数据实时回传至金蝶。实现了从订单到发货的全流程可视化。
价值： 发货准确率提升至99.9%以上，订单交付周期缩短了40%。
物流APP-禽运通
该小程序聚焦养殖场货主的运输需求，匹配专业司机，解决养殖场运输中 “车辆匹配难、损耗监控弱” 的痛点，实现全流程数字化管理，主要分为司机端和货主端，具体实现功能如下：
1.运输需求发布:
运输需求发布：养殖场进入 “发布运输需求” 页，选择家禽，填写运输信息：起止地（支持定位自动填充养殖场地址）、到场时效、车辆要求
2.合规车辆匹配：系统仅推送符合条件的车辆：优先匹配距离≤50 公里、配备 “栏板隔栏 + 通风设备” 的运输商，展示车辆参数（载重量、温控 / 通风设备状态）、、报价，养殖场可直接选择历史合作过的运输商。
3.订单管理：选定车辆后生成订单；司机接单后，确认无误后发起 “出栏装货”，支持上传 “装货现场视频” 作为交接凭证。
芒猿万事屋
后端：Spring Boot 3.4.5 / Java 17
能力：内容聚合、AI 摘要、简单推荐、鉴权与接口文档、轻量监控与健康检查
前端：Vue（见 web/）
产品介绍： - AI 摘要缓存：通过 Spring AI 接入通义千问，提供内容摘要并进行结果缓存与降级处理。 - 轻量推荐：基于热门/最新与用户浏览历史的简易推荐能力，开销低、易落地。 - 站内监控：记录接口路径 KPS、按 IP 映射国家并聚合入库，提供查询接口（轻量化，不依赖 Prometheus/Grafana）。 - 健康与文档：Actuator 健康检查与 OpenAPI 文档，便于自检与联调。
顺士达快递管理系统
该项目是为客户公司开发的集用户,快递员,快递站点管理功能的 App 和后台管理系统
后台主要有站点配置管理,快递员配置管理,快件管理,快件进度跟踪,财务管理等几大模块.
安卓主要有快递员收件,派件,财务管理等功能,站点入库,出库,财务管理等功能.
微信小程序主要实现了用户使用微信授权登录,填写物品信息后提交到后台,后台系统根据用户定位和快递员定位自动派单给最近的快递员,快递员上门后进行收件,用户使用微信支付支付快递费用.后续用户可以通过快递单号实时查询快递动态
PDA出入库管理-ERP
1.企业需要对成品物料现场进行扫描对应条码进行出入库。
2.这个APP解决了企业手工抄写对应成品条码后，再回到电脑上进行录入出货。
3.提高了企业货品出入库的效率。
4.该APP在WiFi的情况下能够实时的交互数据，没有WiFi的情况下，可以先本地存储，到有wifi的时间再同步上传。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服