用于LOL服务器通信的Python 3 LCU异步库-Moonblade

该项目主要是用来分析复合材料实验数据的。用户可以在系统里查看温度、应力、应变等实验数据，还能看到数据表、趋势图、状态分布和温区分布。系统也支持数据处理、异常点查看、算法分析、图表生成和报告预览，方便把实验数据整理得更清楚。

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。

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。