立项原因：企业在房产（贝壳房源）、教育（掌上高考院校）、影视（中国电影票房）等场景做市场调研、竞品分析时，手动采数据又慢又容易错，我的爬虫能帮企业高效、准确地抓公开网页数据，解决这个痛点。
行业场景与业务背景：现在互联网时代，企业需要房产、教育、影视这些公开数据来做决策，但人工采集跟不上节奏。我用基础爬虫技术，像XPath解析网页、JSONPath提接口数据，还能弄基础IP代理池应对简单反爬，把数据导出成Excel/CSV，帮企业整合这些公开信息，就做基础的、中等以下难度的活，复杂反爬搞不定，专注服务中小需求。
项目具体功能模块：网页数据采集模块（支持XPath解析HTML、JSONPath提取接口数据）、数据处理模块（去重、格式化）、导出模块（Excel/CSV生成）、基础IP代理切换模块。
项目主要功能描述：基于Python实现多源公开网页数据自动化采集，覆盖房产、教育、影视等场景；用XPath精准解析网页结构，JSONPath提取JSON接口数据，适配公开网页的静态与动态数据格式；具备基础数据清洗去重、格式转换能力，将抓取信息导出为标准化Excel/CSV文件；支持基础IP代理池切换，应对轻度反爬限制，专注为企业提供合规、高效的中低难度网页数据获取服务，助力市场调研、竞品分析等业务场景快速整合公开信息。
独立完成贝壳房源、掌上高考院校、中国电影票房、疾病百科等多平台公开网页数据爬取，分析网站结构，使用XPath、JSONPath提取标题、数值等结构化数据；对原始数据去重、格式化处理，导出为Excel/CSV文件；构建基础IP代理池，配置完整请求头，应对公开网站轻度访问限制，保障数据稳定采集。
技术栈：Python（Requests、XPath、JSONPath）、Excel/CSV处理库。
亮点：适配多行业公开网页，XPath精准解析HTML、JSONPath提取接口数据，基础代理应对轻度反爬；难点：不同网站结构适配，通过解析技术优化解决，保障数据有效采集。
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