目标定位：
专注于为个人开发者和小型技术团队提供高效的公开数据采集与处理服务，帮助客户快速获取结构化的互联网公开信息，用于市场分析、竞品监控、行业研究等场景。
适用客户：
· 需要进行市场调研的中小企业
· 需要采集公开数据用于分析的研究机构
· 需要监控竞品信息的电商卖家
· 需要训练数据的AI/机器学习团队
解决的问题：
· 手动复制粘贴效率低、易出错
· 缺乏自动化数据采集的技术能力
· 需要定期更新数据但无持续维护能力
· 数据格式混乱，需要清洗整理后才能使用
适用场景示例：
· 电商平台商品价格监控与竞品分析
· 招聘网站岗位信息聚合与薪资趋势分析
· 公开榜单/排行榜数据采集与整理
· 新闻/公告批量抓取与关键词筛选
核心能力概述：
熟练掌握Python数据采集技术栈，能够独立完成从网页请求、数据解析到清洗存储的完整数据采集流程。擅长处理静态网页、公开API接口等合规数据源，交付Excel/ CSV /JSON等多种格式的结构化数据。
功能模块清单：
模块名称 功能说明 技术要点
网页爬取模块 自动化获取目标页面内容 requests + 请求头伪装 + 超时控制
数据解析模块 从HTML中提取目标字段 BeautifulSoup + CSS选择器 + 正则表达式
分页采集模块 自动遍历多页数据 循环控制 + URL参数动态构造
数据清洗模块 去重、格式统一、空值处理 pandas + 自定义清洗规则
数据存储模块 导出为多种格式文件 CSV / Excel / JSON
增量抓取模块 只获取新数据，避免重复 历史记录对比 + 去重机制
主要功能描述：
· 支持单页/多页数据采集，自动处理分页逻辑
· 支持按关键词筛选，只保留用户关注的数据类型
· 支持自定义采集频率（定时任务），实现自动化监控
· 支持价格阈值预警，价格低于设定值时自动触发提醒
· 数据清洗后自动去重、统一格式、填充缺失值，交付可直接使用的表格
我负责的任务：
· 需求分析与技术方案设计
· 爬虫逻辑开发与调试
· 数据清洗与存储方案实现
· 文档编写与交付支持
技术栈：
类别 技术选型
编程语言 Python 3.x
请求库 requests, urllib
解析库 BeautifulSoup4, lxml
数据处理 pandas, numpy
存储格式 CSV, Excel (openpyxl), JSON
任务调度 schedule / crontab（按需）
架构亮点：
· 模块化设计，各功能独立可复用
· 完善的错误处理机制，支持超时重试
· 请求间隔控制，模拟正常用户行为
· 历史记录去重，避免资源浪费
· 支持配置文件，灵活调整采集参数
技术难点与解决方案：
技术难点 解决方案
网站反爬虫机制 设置合理请求间隔 + User-Agent伪装
分页逻辑差异 手动分析URL规律，针对性构造参数
数据格式不统一 使用正则表达式 + pandas统一清洗
大文件处理 分批处理 + 增量写入
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