Python

Python是一门诞生于1991年的高级、解释型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造。其核心设计哲学强调代码的极简性和可读性，尤其依赖清晰的缩进来定义代码结构，这使得它语法接近英语，非常易于学习和使用。作为动态类型语言，它为快速开发和原型设计提供了极大的灵活性，并支持面向对象、命令式、函数式等多种编程范式。Python的巨大优势在于其拥有一个由庞大活跃社区支撑的丰富第三方库生态系统（PyPI），覆盖了几乎所有应用领域：无论是Web开发（Django, Flask）、数据科学（Pandas, NumPy, Matplotlib）、人工智能（TensorFlow, PyTorch）还是自动化脚本和系统运维，都能找到成熟高效的工具库。这种“开箱即用”的特性使其成为解决各类实际问题的“瑞士军刀”，兼具强大的功能与简单的语法。

1. 面向客户与核心价值 (30%) 面向客户： 本方案专为成长型电商企业、品牌方及电商运营团队量身定制。特别适用于在多个电商平台（如天猫、京东、抖音、拼多多等）进行销售，并深受数据孤岛、运营效率低下困扰的客户。 解决的核心问题： 数据孤岛与整合难题： 解决电商卖家需频繁登录不同平台后台、手动汇总整理数据的痛点，将分散在各处的销售、商品、客户数据自动聚合至统一平台。 运营效率低下： 替代传统依赖人工Excel统计、耗时耗力且易出错的粗放式运营方式，通过自动化报表和可视化看板，极大提升数据分析和决策效率。 决策缺乏数据依据： 解决管理者无法快速、直观掌握核心经营健康度（GMV、利润、转化率等）、无法及时发现问题并跟踪解决进度的问题，实现数据驱动的精细化管理。 2. 方案核心特点 (50%) 相比于市场上单一的数据统计工具或传统ERP系统，本方案的核心优势在于其 “深度整合、智能驱动、闭环管理” 的能力。 特点一：全平台数据一体化集成 市场常规方案： 通常仅支持少量平台，或需要极其复杂的API配置和手动导入导出。 我们的方案： 内置对接主流电商平台（天猫、京东、抖音等）API，实现自动、定时拉取多维度数据（订单、商品、流量、客服等），真正实现“一个平台，管理所有生意”。 特点二：高度可定制的指标与目标管理体系 市场常规方案： 提供固定的、通用的数据看板，难以满足企业个性化的KPI管理需求。 我们的方案： 允许用户自定义核心监控指标（如“高毛利商品销售额”、“京东京喜平台的退款率”），并可为商品、店铺、活动等灵活打标，进行多维交叉分析。支持设定、分解和跟踪销售目标，实现战略落地。 特点三：嵌入工作流的“任务-跟进”闭环 市场常规方案： 仅提供“数据展示”功能，发现问题后仍需通过其他工具（如钉钉、微信）进行任务分配和跟进，流程断裂。 我们的方案： 独创【数据 + 任务】模式。当数据异常（如“销售额低于目标20%”）时，可一键创建待办任务，指派给相应负责人，并在线记录跟进措施和结果。直接将数据分析与团队行动无缝衔接，形成管理闭环，极大提升运营协同效率。 特点四：丰富、直观且交互式的可视化看板 市场常规方案： 图表类型单一，数据联动性差，只能进行基础的观看。 我们的方案： 提供Dashboard总览、商品分析、流量分析、客服绩效等多主题看板。支持多图表组件联动筛选、下钻分析（从总销售额图表下钻查看具体商品的销售明细），让管理者不仅能“看到问题”，更能“定位根源”。 3. 产品组成与技术选型 (20%) 产品组成： 数据集成层： 负责通过API接口与各大电商平台（如天猫、京东、抖音等）进行对接，实现销售、商品、流量等数据的自动、定时拉取与清洗。 数据中台层： 构建企业级数据仓库，对异构数据进行融合治理，形成统一、标准的数据模型，为上层应用提供可靠的数据服务。 业务应用层： 指标管理中心： 支持用户自定义关键业务指标（KPI）。 标签管理引擎： 允许对商品、订单、店铺等对象进行灵活打标与分类。 目标与任务管理： 实现目标的设定、分解、跟踪以及数据异常触发的待办任务闭环。 可视化展现层： 提供可配置的Dashboard、多维度分析报表及数据下钻功能，直观呈现业务全景。 技术选型： 前端技术栈： 采用 Vue 3 组合式API构建高性能前端应用，使用 Element-Plus UI框架保证界面美观与交互一致性，集成 ECharts 实现丰富、流畅的数据可视化图表。基于 RuoYi-Vue 前端架构开发，保证了项目的规范性与可维护性。 后端技术栈： 核心业务逻辑采用 Java + Spring Boot 框架构建，保障了系统的稳定性、高并发处理能力和易于扩展的微服务架构。使用 Python 编写高效的数据采集、清洗和自动化脚本，充分发挥其在数据处理领域的生态优势。 数据持久化： MySQL 作为核心业务关系型数据库，Redis 作为缓存数据库，提升系统响应速度。 部署与运维： 项目可通过Docker容器化部署，使用Nginx实现反向代理和负载均衡，保障企业级的部署灵活性与系统高可用性。 项目名称：电商智能运营数据中台 项目简介： 一款集成了多电商平台数据的智能分析平台。我们不仅为您提供自动化的数据报表和可视化看板，更创新性地将数据与任务管理相结合，支持自定义指标、目标管理和协同跟进，帮助电商企业打破数据孤岛，实现从数据洞察到运营行动的无缝闭环，驱动业务增长。 项目体验地址：http://123.56.26.227/

水果商城 2014年01月04日 - 2014年10月10日 项目类型： Web 网站 项目描述： 一个电子商城项目，主要是卖一些中高档水果 用户端包含首页，用户中心，商品列表，购物券，购物车，订单列表，订单详情等页面，基本与现在的商城功能一致 管理后台包括商品管理，活动管理，订单管理等。对整个系统以及商品的上下架，订单的处理进行统一的管理 行业： 电商 我的职责： 负责从项目从0-1的搭建，包括页面ui的设计开发，登录，订单相关的功能实现，以及后台功能的开发 除此以外，还包括该系统上线后的后期维护，也是我在负责

雷蛇 2015年01月04日 - 2015年10月10日 项目类型： Web 网站 项目描述： 当时雷蛇的一个电子游戏相关设备商城项目，主要是鼠标,键盘耳机等数码产品 用户端包含首页，用户中心，商品列表，购物券，购物车，订单列表，订单详情等页面，基本与现在的商城功能一致 管理后台包括商品管理，活动管理，订单管理等。对整个系统以及商品的上下架，订单的处理进行统一的管理 行业： 电商 我的职责： 负责从项目从0-1的搭建，包括页面ui的设计开发，登录，订单相关的功能实现，以及后台功能的开发 除此以外，还包括该系统上线后的后期维护，也是我在负责

基于 Magento 电商框架，C 端采用前后端分离并遵守 RESTful API 规范，B 端管理则是 MVC 架构 使用 Redis String 缓存，Hash 存储购物车信息，List 实现业务解耦、任务队列，Sorted Set 做延时队列 加入 Elasticsearch 服务，通过监控变动事件写入队列，异步脚本消费进行数据异构，通过非生产环境加载 xhprof 分析代码性能，来优化三大页的响应速度 使用 MySQL 主从架构读写分离模式 通过 Redis 分布式锁、MySQL 事务、Redis List 实现下单并提速 设计通过 Redis 多种数据结构配合、Magento 事件监听、Crontab 脚本实现购物车中同类商品快速切换、分类页的缓存等场景 调研引入 ELK Stack 搭建日志可视化服务的可行性，并初步实践

1、满足上架产品上架、下架，编辑等操作，满足用户购买等操作；添加个性化推荐系统 2、完成项目功能开发，推荐系统编写

我们擅长为客户开发创新的电商移动应用，以提升其在线业务。我们的团队将专业的用户体验设计与高性能的技术结合，为客户创造一个流畅、直观的购物体验。我们的电商应用支持商品管理、购物车、支付集成以及个性化推荐等功能，以满足不同业务模式的需求。我们注重安全性，采用行业标准的支付和数据加密技术，确保用户信息的安全。选择我们，您将得到一个功能丰富、安全可靠的电商移动应用，助力您的业务快速发展。

项目介绍：项目主要是以解决当前电商客服成本高，不能全天在线服务，以及外包客服质量差等等痛点，首先项目后端主要是以java springboot为实现，前端使用vue 等为技术框，同时使用了生成式人工智能以AI智能库结合的方式来实现AI客服24小时在线问题服务，项目支持企业私有客服，如微信客服接入，同时支持抖店等电商平台进行接入，当前已经接入了抖店，如何接入抖店，首先我们要创建知识库，这里是可以上传文档，或者上传问答题内容，也就是将我们客服服务中需要知识都上传上去，当有客户咨询时，会根据我们知识库内容进行向量搜索，再交给人工智能进行整理回答。如有想要看演示的老板可以联系我

1. 负责了快乐众app产品技术选型、概要设计、详细设计、需求评估、数据库设计，制定了开发规范和接口规范。 2. 负责了电商商城商家入驻、商家交易订单分账系统、支付、短视频、直播、实时推荐算法系统相关技术的调研与选型。 3. 负责搭建了快乐众app服务端的架构与设计、具体后端服务包含用户登录授权服务、用户中心服务、支付服务、商品服务、 订单服务、秒杀服务、消息服务、短视频服务、直播服务、自动检查恢复数据服务、任务调度服务、apollo配置中心服务。 4. 负责与第三方平台技术沟通与对接。 5. 搭建了Serilog+Seq的开源日志系统。 6. 搭建了后端服务的配置中心服务，集成到各个后端服务中。 7. 制定产品的开发计划与测试计划，上线计划与app内测方案，并安排执行。 8. 安排开发部与产品部、测试部完成测试用例评审会，并制定测试方案和测试结果报告。 9. 整体统筹协调技术部与产品部、测试部、运营部完成产品的开发与测试、运营推广。 10. 负责研发技术架构设计、系统分析、产品开发、平台搭建、性能优化等具体研发任务。 11. 参与竞品的分析，优化产品相关功能。 技术架构： 1. 主要采用了NetCore3.1/NET6+Dapper+MySql8.0+Redis,使用了Apollo、Dapper、EFCore、Redis、RabbitMQ、Quartz.Net、 HangFire等开源组件。 2. 使用了第三方平台对接：阿里云ECS、阿里云云安全中心服务、阿里云OSS、阿里云短信平台、阿里云企业邮箱、阿里云 cdn、阿里云内容安全服务、阿里云图片识别服务、阿里云号码认证服务、极光推送、汇付天下支付平台、腾讯云的IM即时壹面后台管理系统 技术总监 2017.9-2020.10 快乐众后台管理系统 技术总监 2021.8-2023.5 通信、腾讯云的OSS、直播SDK、视频直播内容安全服务、快递100、顺丰、中通、圆通、微信小程序、微信支付、七牛云 短视频的美颜、滤镜、趣多多音乐平台、等服务。 3. 日志系统采用了Serilog+Seq开源日志系统。 4. 后端的服务采用了Nginx负载均衡的方式部署，数据库采用了集群。 5. 后端服务全部基于Docker容器发布 ，并基于Docker+Git+Jenkins+Harbor 完成 CI/CD 流程搭建，基于 Nginx 实现负载均衡。

主要负责用户域、安全域的系统设计、实施、维护，4个月内完成了用域系统从0到1的功能建设，3个月内完成了企业站0到1功能建设，负责带领小组成员完成其它日常版本建设和生产问题排查。 1.作为用户域研发Owner，参与用户域从业务架构设计，负责了从0到1的功能建设。主要负责用户会员中心to-B和to_c一体化、企业用户平台化等相关建设计和研发。帮助业务实现了全站用户门户化，客户管理便捷化，服务能力专业化。 2.为其它各域业务应用提供用户统一接入、服务统一鉴权能力，有效节省整体研发成本和提高功能投产效率。 3.排查解决各种线上问题，如内存渐近式高占用、公共组件请求中断状态错误、慢SQL、CPU飙高等。

某知名旅游电商多商户SaaS管理系统，提供完整的旅游产品电商系统，同时支持H5和小程序端，总后台可以随时开通新商户，不同的商户拥有独立的管理后台以及独立的结算系统，除了基础的旅游产品商城功能外，还提供多种营销插件可选。

功能模块： 参数解密：该模块涉及深入的JavaScript调试，通过在浏览器控制台设置断点，找到参数生成和解密的方法。这对于了解加密机制和抓取所需数据非常重要。 数据爬虫：数据爬虫模块使用Python编写，使用RPC方法调用浏览器控制台来生成参数。这些参数随后用于与特定API通信，以获取商品和详情信息。 我的任务和技术栈： 我负责开发和维护数据爬虫部分，使用以下技术栈： 参数解密：JavaScript编程，通过在浏览器控制台进行调试，找到参数生成和解密的方法。 数据爬虫：Python编程，由于部分代码被混淆，使用RPC方法调用浏览器控制台进行参数生成，然后使用HTTP请求库与API进行通信，获取所需数据。 项目成果： 通过解密参数生成和创建数据爬虫，项目实现了以下成果： 实现了数据爬虫，使用户能够轻松获取得物品牌商品和详情信息，无需依赖网站界面。

功能模块： 1.小程序解密：这个模块涉及深入的反编译和解密工作，通过JavaScript脚本对小程序前端源码进行处理。方便分析和理解小程序的结构、逻辑和加密机制。 2.数据爬虫：数据爬虫模块使用Python编写，用于与特定API通信，以获取所需数据。核心任务是构造API加密请求参数的生成方式，并将其整合到Python脚本中，以有效地提取目标数据。 我的任务和技术栈： 我负责开发和维护数据爬虫部分，使用以下技术栈： 小程序解密：JavaScript编程，深入了解小程序前端源码的解密需求，可能需要开发或使用解密工具。 数据爬虫：Python编程，使用requests库进行HTTP请求和响应处理，hashlib库用于生成API请求参数的签名。 项目成果： 通过解密小程序前端源码和创建数据爬虫，项目实现了以下成果： 实现了数据爬虫，为用户提供了方便的途径来获取相关数据，例如商品信息等，无需依赖小程序界面。 难点和解决方案： 在项目中，涉及一些技术难点，包括： 1.小程序解密：解密小程序前端源码需要深入了解小程序的加密机制，需要对wxapkg文件进行详尽的分析。解决方法需要查找并编写专门的解密工具。 2.数据爬虫：解决此问题需要理解API的请求参数和签名构建方式，以确保有效的数据获取。这需要进行逆向工程，深入分析API请求和响应内容，以确定参数如何生成。

1.项目分为文件系统图片拉取，通过模型进行编码，将embedding存储到milvus向量数据库，每天根据文件系统的图片数据进行定时的增加和删除图片，对新的图片进行编码，到向量数据库进行查找是否有相似的，返回相似图片相关的信息，从方案设计，图片处理，向量数据库搭建，后台接口部署均独立完成

通过自动化办公，节省人力成本： 1、按照平账逻辑自动访问平账网站，自动操作平账，带自动纠错，失败平账可以自动重新平，已平过的记忆历史不重复 2、导出规范的字段的记录报表 3、每天定时自动运行 4、可以通过飞书自动发送每日生成的报表文档

亮品购是一个以销售自产酒类为主，拓展经销代理商的平台，系统支持各地经销商在平台购买礼包（酒类），以提升经销商级别，从而可从下级经销商中提取更多分成（只支持两级） 系统包含：单独购买，精品秒杀，礼包购买，积分兑换等功能

1. 该项目基于Django框架开发，项目以前后端不分离的形式实现具体功能业务； 2. 参与用户信息、用户订单、游戏信息、游戏账号、租号管理、提现及钱包业务等数据库数据表的设计； 3. 使用forms组件，完成登录注册数据校验； 4. 使用Ajax异步查询订单状态，完成支付超时自动更新，成功自动跳转功能 5. 使用session记录原页面，实现登录成功后跳转原页面； 6. 构建租号及分佣逻辑，同时保证三种订单状态查询工具实现幂等性； 7. 利用Ajax技术实现游戏数据及代理等级等信息通过模态框实现异步编辑及增添功能； 8. 分销后台管理进行分销数据展示，提现审核处理功能； 9. 使用Swiper插件，实现游戏详情轮播图功能。

垂直行业商城项目 主要有前端商城展示,商品展示，购物车功能，支付，会员管理 负责技术架构与设计，代码编码，上线运维

项目功能模块：数据仓库、ETL工具、数据转换、数据处理、前端BI展示、智能推荐系统 上述模块中主要技术均为本人完成：数据仓库（Hadoop Hive）平台搭建与性能优化；DataX & Kettle脚本开发；Spark-SQL & Python实现数据转换、数据处理；Python Matplotlib、Streamlit、Plotly数据可视化；智能推荐系统的User、Item侧分类与标签，User、Item侧的协同过滤算法，LFM模型、双塔、Wide & Deep等模型实现召回与精排；