数据采集，自动化数据抓取产品系统

在数据驱动的数字经济时代，企业与研究机构面临“数据获取难、处理慢、成本高”的核心痛点：电商平台需跨平台抓取竞品价格/用户评价以优化定价策略，但手动采集耗时且易遗漏；学术研究者需整合分散的文献数据，传统方式效率低下；内容平台依赖热点资讯抓取实现精准推送，却受制于网页反爬机制。本项目聚焦电商、科研、媒体三大领域，通过Python爬虫技术自动化抓取公开网页数据，解决“结构化数据获取时效性差、人力成本高”问题，助力企业降本增效、研究者聚焦核心分析、平台提升内容运营精度。

项目构建四大核心功能模块，实现从数据采集到应用的全流程自动化：
1. 目标站点分析模块：支持可视化配置目标网站URL、数据字段（如商品SKU、新闻发布时间、论文关键词），自动识别网页结构（如HTML标签层次、JavaScript渲染逻辑），生成采集规则模板。
2. 动态数据采集引擎：集成requests、Selenium、Playwright库，支持静态页面直接解析与动态加载页面（如无限滚动、Ajax请求）深度抓取；内置智能反爬策略库（UA随机化、代理IP池自动切换、验证码OCR识别），模拟人类行为（如鼠标移动轨迹、点击间隔随机化）规避检测。
3. 数据解析与清洗中心：采用BeautifulSoup、PyQuery解析HTML/XML，精准提取目标数据；通过正则表达式清洗噪数据（如HTML标签残留、特殊字符），自动校验数据格式（如价格字段是否为数值型、日期格式是否统一），支持自定义数据转换规则（如货币单位换算、时间格式标准化）。
4. 存储与应用接口：提供MongoDB/MySQL/CSV多存储方案，实现数据去重（基于MD5哈希值对比）、增量更新；开放API接口对接数据分析工具（如Pandas、Tableau）或业务系统（如BI平台、推荐算法引擎），支持实时数据看板与历史数据回溯。

分工与任务：我主导项目全生命周期管理，包括需求调研（与业务方确认数据字段优先级）、架构设计（模块分层解耦）、核心代码开发（爬虫逻辑、反爬策略库）、性能测试（并发压力测试、数据准确性验证）及上线维护（监控日志分析、异常自动告警）。
2. 技术栈与架构：
○ 核心技术：Python（Scrapy框架构建分布式爬虫、Aiohttp实现异步高并发请求、Pyppeteer处理复杂前端交互）。
○ 架构设计：采用“微服务+消息队列”架构，爬虫节点通过RabbitMQ订阅采集任务，支持动态扩展；通过Docker容器化部署实现环境隔离与快速迭代。
3. 亮点与难点突破：
○ 亮点：设计“动态规则引擎”，通过YAML文件配置采集规则，无需修改代码即可适配不同网站；创新“自适应反爬策略”，根据响应状态码（如429、验证码页面特征）自动切换代理IP或降低请求频率。
○ 难点：突破某电商平台JS加密参数（如sign签名），通过抓包分析请求参数生成逻辑，反编译加密JS并重写Python代码；解决高并发下数据乱序问题，采用Redis分布式锁确保数据存储顺序与采集逻辑一致。