船员信息智能采集与数据资产管理系统（船员招聘网）产品系统

航运企业在船员招聘、派遣管理、人才储备过程中，通常依赖第三方网站获取船员信息。但存在以下问题：
1 数据分散在多个网站，人工录入效率低
2 网站存在登录验证及验证码限制
3 手机号采用图片形式展示，无法直接复制
4 数据格式混乱，存在大量脏数据
5 重复抓取导致数据冗余
6 无法形成企业自有数据资产
为此，公司需要搭建一套自动化数据采集与清洗系统，将船员信息结构化入库，形成可持续更新的数据资产。

1️⃣ 自动分页抓取
自动识别分页参数
动态生成页码请求
支持最大页数自动判断
防止重复抓取

实现效果：
无需人工翻页
自动遍历全部数据

2️⃣ 登录验证与验证码破解
功能包括：
自动模拟登录
验证码识别（OCR/模型识别）
自动获取并维护 Cookie
处理 Session 过期

实现效果：
稳定登录状态
突破验证码限制
长时间持续抓取

3️⃣ 手机号图片识别
问题场景：
目标网站将手机号渲染为图片，防止复制。

解决方案：
获取手机号图片链接
下载图片
使用 OCR / 自训练模型识别数字
还原真实手机号

实现效果：
还原完整联系方式
提高数据可用性

4️⃣ 批量异步采集
技术方案：
使用 asyncio + aiohttp
控制并发数量
异步队列管理任务

优势：
提升 5-10 倍采集效率
支持大规模数据抓取
稳定性高

5️⃣ 数据去重与增量更新
逻辑设计：
以手机号唯一ID为主键
入库前进行查重
若存在则跳过
记录抓取时间

作用：
避免重复数据
实现增量更新机制
提升数据库质量

6️⃣ 数据清洗模块
清洗内容包括：
标准化日期格式
去除无效字符
处理缺失值
工作履历时间规范化
航线/船型字段统一化

保证：
数据结构统一
可用于分析
可用于推荐算法

7️⃣ 数据入生产数据库
架构分层：
采集库 → 清洗库 → 生产库
原始数据存入 staging
清洗完成后入 production
建立索引优化查询
支持后续招聘推荐系统

使用技术栈:
Python
Requests / aiohttp
Playwright / Selenium
Asyncio 异步框架
OCR（pytesseract 或自训练模型）
MySQL
正则表达式清洗
日志与异常重试机制