针对广东省公共资源交易平台数据分散、人工查询效率低的痛点,本项目旨在通过自动化爬虫技术,批量采集平台公告数据,为企业和机构提供高效的市场情报获取能力。
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语言技术
Python、JavaScript系统类型
算法模型行业分类
脚本插件参考价格
500
针对广东省公共资源交易平台数据分散、人工查询效率低的痛点,本项目旨在通过自动化爬虫技术,批量采集平台公告数据,为企业和机构提供高效的市场情报获取能力。
本项目基于 Feapder 爬虫框架开发,专门针对广东省公共资源交易平台进行自动化数据采集。系统支持多线程并发采集(最高10线程),能够自动生成请求签名参数,配合代理IP轮换策略有效规避反爬机制。核心功能包括:批量获取招标公告标题、发布时间等关键信息,目标采集规模达10000条。项目采用模块化架构设计,通过 Item 模式进行数据存储,支持灵活的任务配置和运行监控。可广泛应用于招投标情报分析、市场竞争监控、政策研究等领域,帮助企业和机构高效获取市场动态,把握商业机会。
项目实现
技术栈 :Feapder + requests + execjs
核心实现 :
基于 Feapder 爬虫框架,支持多线程(10线程)
使用代理IP轮换策略
通过 JS 生成请求签名头(nonce、signature、timestamp)
采用 Item 模式存储数据



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