业务和功能介绍
为本地电商卖家开发竞品监控工具，解决手动比价效率低、数据量大的痛点。
核心功能模块包括：1）商品信息采集模块，自动抓取淘宝、拼多多指定商品的标题、价格、销量、评价数据；2）定时任务调度模块，按小时/天自动执行采集任务；3）数据清洗与报表生成模块，使用Pandas处理采集数据并输出Excel报表对比分析；4）反爬策略模块，引入随机User-Agent代理池和IP轮换机制绕过网站反爬虫限制。
业务流程：卖家在后台设置目标商品链接→系统自动匹配采集策略→定时执行采集→数据入库清洗→生成价格波动趋势图和竞品对比报表。
核心功能模块包括：1）商品信息采集模块，自动抓取淘宝、拼多多指定商品的标题、价格、销量、评价数据；2）定时任务调度模块，按小时/天自动执行采集任务；3）数据清洗与报表生成模块，使用Pandas处理采集数据并输出Excel报表对比分析；4）反爬策略模块，引入随机User-Agent代理池和IP轮换机制绕过网站反爬虫限制。
业务流程：卖家在后台设置目标商品链接→系统自动匹配采集策略→定时执行采集→数据入库清洗→生成价格波动趋势图和竞品对比报表。
项目实现
整体采用Python开发，分为采集层、数据处理层和展示层。
采集层使用Requests进行HTTP请求，Selenium处理需要JS渲染的动态页面，配合IP代理池和随机UA策略应对反爬。
数据处理层使用Pandas进行数据清洗、去重和格式化，通过xlsxwriter生成带图表的Excel报表。
我独立负责全部开发工作：从需求分析、技术选型到功能实现和部署维护。系统上线后每天自动采集2000余条商品数据，卖家客户利用数据分析调整了定价策略，部分商品点击率提升约15%。
遇到的主要难点是淘宝/拼多多的反爬机制升级，字体反爬和验证码弹窗导致采集失败率一度超过40%。解决方案是：针对字体反爬做了OCR识别降级，对验证码场景改用Selenium模拟人工浏览行为降低触发率，将最终成功率提升至95%以上。
采集层使用Requests进行HTTP请求，Selenium处理需要JS渲染的动态页面，配合IP代理池和随机UA策略应对反爬。
数据处理层使用Pandas进行数据清洗、去重和格式化，通过xlsxwriter生成带图表的Excel报表。
我独立负责全部开发工作：从需求分析、技术选型到功能实现和部署维护。系统上线后每天自动采集2000余条商品数据，卖家客户利用数据分析调整了定价策略，部分商品点击率提升约15%。
遇到的主要难点是淘宝/拼多多的反爬机制升级，字体反爬和验证码弹窗导致采集失败率一度超过40%。解决方案是：针对字体反爬做了OCR识别降级，对验证码场景改用Selenium模拟人工浏览行为降低触发率，将最终成功率提升至95%以上。
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