网络爬虫

科技管理信息系统是实现科技成果上报和审核，以提高科技业务管理行政效能和公共服务能力。为申报人提供“一站式”服务，实现申报人一个帐户完成所有科技成果办业务的申报和管理。科技成果鉴定申报业务关系到申报人、申报单位、各级科技主管部门、科技成果办业务受理窗口、科技成果办业务处五种角色。其中每个角色的详细功能说明如下： 1、申报人：即具体负责业务申报的人。该角色由申报人自行注册，对于之前已经在本系统登记过项目的申报人，可以不用重新进行注册直接使用本系统。在成果申报登记流程中，该角色负责具体的成果登记申请表的填写。 2、申报单位管理员：即申报人所在的单位的成果审批管理员，也是申报项目的承担单位。该角色所有功能由系统的申报单位科研管理员角色执行，由科技主管部门指定各个申报单位科研管理员。在业务申报流程中，申报单位主要有申报人管理、单位信息维护和向科技主管部门提交本单位申报书等功能。 3、科技成果办管理员：所有的科技项目的登记与审核最后都要归到科技成果办进行审核。科技成果办受理窗口主要负责受理各级科技主管部门提交的申报书。管理本地区或辖下的申报单位和申报人，审核申报单位提交的申报书，提交通过审核的申报

爬取1688商品列表数据 1、多关键词换行隔开 2、新增价格区间、销量筛选 3、新增采集日志 4、采集字段为：商品名称、商品链接、价格、销量、复购率、店铺星级、诚信通年限、图片链接 5、日志显示显示采集的关键词，页码

1，用户只要告诉我所需要的数据，我用Python爬虫技术就可以将网站数据爬取下来。 2,100%都是我写出的，最终给用户数据就行。 3，数据完整，不缺失。

对于一些加密请求的网站，爬虫时需要带上相应的cookie或者token才能拿到响应，而这些关键的cookie或者token往往经过js代码的一系列混淆加密，对生成这些关键的js代码进行逆向，就可以正确获取对应参数。 或者某些异步加载的url地址也是经过层层加密，逆向破解后就能得到正确地址。 因某些特殊原因：只上传JS代码，python源代码不公开

不仅精通 Python 爬虫技术，能够使用Scrapy、Selenium等工具高效采集各类数据，还具备一定的数据分析能力。熟悉pandas、numpy等数据分析库，能够对采集到的数据进行清洗、整理和初步分析。在之前的项目中，通过爬虫获取了大量行业数据，并进行深入分析，为公司的市场决策提供了有价值的参考。善于从数据中发现问题和规律，对数据有着敏锐的洞察力。希望能加入贵公司，将爬虫技术和数据分析能力相结合，为公司提供更全面的数据支持。

# 百度贴吧助手 - 项目描述 ## 一、面向对象与问题解决 ### 面向用户群体 本方案主要面向以下用户群体： - **贴吧吧主/小吧主**：需要高效管理贴吧内容和用户发言的贴吧管理者 - **贴吧重度用户**：希望优化自己贴吧体验的活跃用户 - **内容创作者**：需要保护自己原创内容不被侵权的创作者 - **社区管理人员**：负责维护网络社区秩序的工作人员 ### 解决的核心问题 1. **内容监控自动化**：解决了贴吧管理者需要24小时盯着贴吧、手动处理违规内容的问题 2. **规则化管理**：通过多种规则类型（关键词、等级、图片等）实现精细化内容管理 3. **批量处理**：支持多账号、多贴吧的批量监控和处理，大幅提升管理效率 4. **账号安全**：解决了传统工具需要提供账号密码的安全隐患，采用浏览器缓存方式保障账号安全 5. **低资源占用**：相比于常规浏览器插件，本工具资源占用更低，可长时间稳定运行 ## 二、方案特点与优势 ### 架构优势 1. **现代化桌面应用**：采用最新的Windows桌面应用技术，提供流畅的用户体验 2. **自动化浏览技术**

本爬虫专为有需求的客户设计，使用 Python 编程语言，针对东方财富网站进行数据抓取。它能够精准获取指定时间段内公司股价的收盘价信息。通过高效的数据处理，将收盘价与对应时间整合，最终以清晰易读的 xlsx 文件格式呈现结果。这为客户分析股价走势、进行财务研究等提供了便捷、准确的数据支持，助力客户在投资决策或市场研究中更高效地获取关键数据。

帮客户在知网上采集31个省的日报内容，从2010年至2023年的每天的日报内容，供客户科研使用 使用python+request查询出每个省的所有日报地址，然后再遍历这些地址，再次请求这些地址，获取到所有的网页内容，期间遇到滑块验证码，使用python+js破解滑块，继续采集数据

1：本项目主要解决公司给客户提供市场更及时详细的信息，给公司管理提供更方便的数据大盘。 2：客户关系维护，使用了常规的短信通知，使用了一对一的微信群通知。 3：产品后端主要使用asp.net MVC 前端使用了uniapp Vue2.0，缓存，数据库用的sqlserver 等技术实现

专注于软件测试与数据技术领域，具备多元化的技术能力与实践经验。在面向行业的测试方面，深耕金融、电商等领域，熟悉行业标准与业务逻辑，擅长设计高覆盖率的测试方案，确保系统符合行业合规性与用户体验需求。 精通算法测试，掌握机器学习、数据挖掘等算法的验证方法，包括精度评估、性能压测与边界场景分析，保障算法可靠性。 熟悉爬虫技术，能高效完成数据采集、清洗与结构化处理，支持数据分析与测试用例构建。 注重自动化与效率提升，熟练使用Python、Jenkins等工具链，以严谨的测试思维与技术创新驱动产品质量。

分销管理平台是一款专门面向电信行业的订单管理系统，旨在助力电信运营商及其合作伙伴高效管理业务流程，提升运营效率与服务质量。 系统功能 1. 商品管理 支持对各类电信号卡商品进行精细化管理。涵盖商品名称、商品编码、产品编码等基础信息的录入与维护。同时，支持自动生产类型的商品管理，方便批量处理与快速上架。 2. 订单管理 聚合页：整合各类订单信息，提供统一入口，便于快速查看订单概况。 号卡订单：针对电信号卡订单，实现从下单到交付全流程跟踪管理，确保订单状态实时可查。 权益订单：管理与电信服务相关的权益订单，如套餐内包含的各类权益分配与核销。 宽融订单：处理宽带融合业务订单，满足用户综合通信服务需求。 3. 多角色管理 分销商管理：为电信业务分销商提供专属管理模块，方便其进行业务拓展、订单处理与收益核算。 供应商管理：对电信业务供应商进行有效管理，保障商品供应稳定、质量可靠。 4. 系统管理与监控 系统管理：涵盖系统参数配置、用户权限管理等功能，保障系统稳定运行与数据安全。 系统监控：实时监控系统运行状态，及时发现并预警潜在问题，确保系统高效稳定运作。 系统优势 1. 流程自动化 自动生产商

Python爬虫是一种用于从网页中提取数据的程序或脚本，以下是关于它的介绍： 定义与原理 - 定义：Python爬虫是利用Python语言编写的程序，能够模拟人类浏览器的行为，自动访问网页，并按照一定的规则提取和收集网页中的信息。 - 原理：首先，爬虫向目标网站发送HTTP请求，服务器接收到请求后返回对应的HTML页面。然后，爬虫使用解析库对HTML页面进行解析，提取出感兴趣的数据，如文本、图片链接、视频链接等。 常用库 - Requests：用于发送HTTP请求，获取网页内容。通过简单的函数调用，就可以轻松地向指定URL发送GET或POST请求，并获取服务器响应。 - BeautifulSoup：用于解析HTML和XML文档。它提供了简单的函数和方法，方便从解析后的文档中提取数据，可通过标签名、类名、属性等方式定位和提取信息。 - Scrapy：是一个功能强大的爬虫框架。它提供了更高级的功能，如自动处理请求、调度、持久化存储等，适合构建大型、复杂的爬虫应用。 应用场景 - 数据采集：用于收集各种网站上的数据，如新闻、商品信息、社交媒体内容等，为数据分析、机器学

python angular redis mysql nginx linux 作品分类（1-5个分类）（必填）： 机器学习/深度学习 脚本编程语言 网络爬虫 日志分析和统计 项目构建 添加标签，按回车确认 HTML5开发相关文件管理器其他jQuery插件Chrome插件/扩展论坛系统BBS作业/任务调度网络爬虫日志分析和统计图形和图像工具Emoji 表情相关终端/远程登录搜索引擎项目构建REST/RESTful项目嵌入式操作系统

破解雪球网站和马蜂窝网站的cookie 首先分析网站请求的信息，分析cookie的生成顺序，然后使用python代码对网站进行请求，获取到对应的js代码，在本地补环境并执行js代码，获取到对应的cookie再对网站进行请求，正确获取到网站的数据

网络爬虫：互联网信息的隐形捕手 网络爬虫（Web Spider），又称网络蜘蛛或网络机器人，是一种自动化程序，通过模拟浏览器行为，按照预设规则从互联网上批量获取网页内容。自诞生以来，爬虫技术已成为数据获取与分析的关键工具，但其边界亦伴随技术发展与法规约束不断演变。 一、技术原理：如何编织“数据之网” 1. 工作原理 ○ URL导航：爬虫从初始URL（如网站首页）开始，解析HTML中的超链接（），递归遍历网站结构，形成“爬取路径”。 ○ 请求与响应：通过HTTP/HTTPS协议向服务器发送请求，获取网页源代码（HTML、XML等），再经解析提取文本、图片、视频等资源。 ○ 动态内容处理：现代爬虫结合JavaScript渲染引擎（如Selenium），可抓取单页应用（SPA）中的动态加载数据。 2. 核心技术组件 ○ 调度系统：管理待爬队列，优化资源分配（如分布式爬虫使用消息队列）。 ○ 反爬机制对抗：通过IP轮换、User-Agent伪装、验证码识别等技术突破网站反爬限制。 ○ 数据存储：结构化数据存入数据库（如MySQL、MongoDB），非结构化数据采用分布式文件系统（如HDFS）。

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1. 智能测评 通过基础测评、智能定制测评两类试卷对学生的学习情况进行摸底分析，其中题目、试卷由ai能力结合高中数学知识点、考纲进行挖掘生成。 2. 专项练习（知识点深度学习） 又名（知识点深度学习）：ai能力结合高中数学知识点、考纲对考点进行提前分析，包含对知识点、考点的讲解，与针对知识点的专题详解能力 3. 个人档案 通过智能测评的结果进行统计分析，结合ai能力对学生进行个性化分析，包含：成绩分析、知识点掌握情况、考场效率分析、知识掌握图谱、学习计划 4. MBTI 性格测试 基于心理学理论的人格类型测试工具，学生可以通过此功能了解自己的性格特点，更好的调节自己的情绪 5. 知识点掌握度趋势 通过直观的展示知识点掌握趋势，让学生了解自己最近的学习情况 6. AI学习伴侣 贯穿整个系统的学习机器人，首页部分可以选择自己喜欢的伴侣类型，AI学习伴侣会出现在系统中任何你需要解答、帮助的地方，可以通过唤起、对话等方式跟AI学习伴侣交流、探讨、学习

主要特点：（针对程序员客栈的登录类） 模块化设计: 通过将自动登录逻辑封装到一个独立的类中，提高了代码的组织性和复用性。用户只需实例化该类，并调用相应的方法即可完成登录操作。 灵活性与扩展性: 类中的方法允许传入不同的参数，如用户名、密码、目标URL等，使得它能够轻松适应多种不同网站的登录需求。同时，开发者可以根据具体需求进一步扩展或修改该类的功能。 易用性: 无需深入了解Selenium的工作原理，即使是编程新手也能通过简单的步骤调用类中的方法实现自动登录。这大大降低了使用的门槛，提高了工作效率。 增强的稳定性: 在处理动态网页内容加载时，内置智能等待机制确保页面元素完全加载后再进行交互，从而提高了脚本执行的稳定性和成功率。 应用场景： 自动化测试：在软件测试过程中，自动登录功能可以作为一系列自动化测试的第一步，帮助验证用户的认证流程。 数据抓取：对于需要登录才能访问的数据资源，自动登录类提供了便捷的入口，为后续的数据收集工作奠定基础。 日常操作自动化：对于一些重复性的登录任务，比如每日签到、数据同步等，自动登录类可以显著减少人工干预，节省时间。 总之，这个自动登录类不仅简化了自动化

1、本工具面向运维人员，实现批量查询服务器设备的维保信息并保存至表格中，通过自动运行查询的方式节省人为查询的时间和错误。 2、该工具可以根据不同服务商的提供的查询接口进行拓展，实现不同厂商的维保信息查询。 3、该工具执行需要注意要查询的序列号表格信息准备好，并按实际文件路径修改程序信息。 【注意】工具只提交了基本代码，运行环境和数据格式不免费提供，可咨询或购买服务来实现完整功能，有程序基础的看代码可以理解实现打击执行

模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。 模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。 模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。