数据服务网站「洞见研报」
• 独立完成网站全流程开发与维护，采用Scrapy构建多站点爬虫集群，突破反爬机制抓取各行业报告数据
• 使用Python+Flask搭建后端服务，实现数据自动清洗、结构化存储与可视化展示
• 负责网站服务器部署与运维，保障数据每日更新与平台稳定运行
2. 某电商平台商品数据抓取系统
• 针对电商平台动态渲染页面，设计基于Selenium与代理IP池的爬虫方案，实现商品信息、价格、评论等多维度数据抓取
• 开发数据去重与质量校验模块，将数据准确率提升至98%以上
• 输出结构化数据API接口，支撑下游BI分析系统的业务需求
为解决行业报告获取效率低、数据分散的痛点，独立设计并开发了「洞见研报」数据服务平台。平台核心为分布式爬虫集群+后端数据服务+前端展示的全栈架构，实现了全网行业报告、券商研报、白皮书等数据的自动抓取、清洗、结构化存储与检索服务，服务于金融、电商、咨询等领域的数据分析用户。
1. 爬虫系统架构设计与开发：
◦ 基于Scrapy框架搭建分布式爬虫集群，针对不同目标网站的反爬策略（动态渲染、验证码、IP封锁、频率限制），设计Selenium+无头浏览器的动态页面抓取方案，结合代理IP池+Cookie池实现高可用突破，支持10+主流资讯/研报网站的并行抓取。
◦ 开发增量抓取与断点续传机制，通过Redis记录抓取状态，每日定时执行增量任务，确保数据实时性，日均抓取有效报告数据500+份。
2. 后端服务与数据层开发：
◦ 采用Python+Flask搭建RESTful API后端，负责用户请求处理、数据检索、权限控制与报告下载服务；设计MySQL+Redis的双层存储架构，MySQL存储报告元数据（标题、行业、发布机构、摘要），Redis缓存热门报告与抓取队列，将页面响应时间从500ms优化至150ms。
◦ 开发数据清洗与结构化模块，通过正则表达式、XPath解析与自然语言处理（NLP）基础算法，完成非结构化PDF/网页内容的提取与分类，数据结构化准确率达95%以上。
3. 平台运维与性能优化：
◦ 负责Linux服务器部署与运维，使用Nginx做反向代理与静态资源缓存，配置Supervisor管理爬虫进程与后端服务，实现7x24小时稳定运行，平台可用性达99.9%。
◦ 针对百万级报告数据的检索需求，优化MySQL索引与SQL查询，开发关键词倒排索引功能，支持多维度筛选（行业、时间、机构），检索响应速度提升40%。
项目成果：
• 独立完成平台从0到1的开发与维护，累计收录报告超10万份，覆盖20+核心行业；
• 后端服务支撑日均千级用户访问，爬虫系统稳定运行无重大故障，为用户提供高效的报告检索与数据获取服务；
• 验证了从数据采集到服务部署的全流程后端开发能力，具备独立承接企业级数据爬虫与后端服务开发项目的经验。
评论