网络爬虫

行业：智慧农业、植物保护、农业信息化 业务场景：农业知识库构建、病虫害识别模型训练、数据分析和决策支持 功能模块：代理管理模块、请求调度模块（并发）、数据解析与存储模块、状态管理模块（断点续爬、增量更新）、定时任务模块 实现功能：自动爬取植小保小程序中的问答数据、病虫害识别结果、专家回复等。将爬取的数据结构化存储到数据库和本地文件中。支持增量爬取，避免重复爬取已处理的内容。支持高并发、代理轮换，提升爬取效率和稳定性。提供日志记录和错误重试机制，保证爬虫的鲁棒性。 技术选型：语言：Python 3，网络请求：httpx、requests，数据库：PostgreSQL，并发处理：threading + ThreadPoolExecutor，定时任务：schedule，JSON处理：json，日志管理：logging，代理服务：自定义代理池服务（通过HTTP接口获取代理）

人工智能解决方案开发者，专注金融科技与企业服务领域。通过金融聊天机器人解决客服效率与精准应答难题，利用AI验证小程序保障线上交互安全，开发Python数据处理脚本高效处理文本/图像等多源数据，提升决策效率。 核心优势在于深度融合NLP与CV技术：聊天机器人精准理解金融术语与用户意图，验证系统结合图像识别强化核验可靠性。方案突出金融级合规安全，Python脚本具备高度定制化与自动化扩展能力，显著优于通用工具在复杂场景的局限性。 技术根基为Python全栈开发，精通NLP框架（Transformers/spaCy） 实现意图识别、实体抽取，掌握CV工具链（OpenCV/PyTorch） 完成图像识别与验证处理，设计高并发数据流水线支撑端到端AI落地。

这是一个基于Selenium的斗鱼（douyu.com）自动化操作脚本项目，主要功能是模拟用户登录斗鱼平台后，自动访问指定分类（颜值区，`https://www.douyu.com/g_yz`）的直播间，并在每个直播间发送指定弹幕（这里发送的是“?”）。 项目核心流程说明： 1. **初始化配置** - 定义目标直播分类页面（颜值区）和登录页面的URL。 - 启动Chrome浏览器并最大化窗口，作为自动化操作的载体。 2. **登录流程** - 访问斗鱼登录页面，通过点击“微信登录”按钮（`//a[@data-point-2="wx"]`）触发微信登录流程。 - 等待13秒（手动操作时间），供用户在弹出的微信登录窗口中完成扫码或确认登录。 3. **获取直播间列表** - 登录后跳转到颜值区分类页面，提取页面中所有直播间的链接（`//li[@class="layout-Cover-item"]`下的``标签href属性），存储到列表中。 4. **自动发送弹幕** - 遍历直播间列表，通过JavaScript代码逐个打开每个直播间的新窗口。 - 在每个直播间页面中，滚动页面到弹幕输入区域，等待输入框（`//div[@class="ChatSpeak"]//textarea`）加载完成后，输入弹幕内容“?”，并点击发送按钮（`//div[@class="ChatSend-button "]`）。 - 发送后等待10秒，再继续操作下一个直播间。 ### 项目技术要点： - 使用Selenium的`webdriver`进行浏览器自动化控制，包括页面跳转、元素定位、输入操作等。 - 通过`WebDriverWait`和`expected_conditions`实现动态元素等待，确保在元素加载完成后再执行操作（避免因页面加载延迟导致的错误）。 - 利用`window_handles`和`switch_to.window()`管理多窗口切换，实现同时操作多个直播间页面。 - 使用JavaScript脚本（`execute_script`）实现打开新窗口、页面滚动等操作。

1、网站爬虫 2、list_handle为新闻列表处理方法，market_handle为新闻详情处理方法，main.py为程序入口，运行后将开始对指定网站进行数据爬取处理，将爬取的栏目数据，保存为json文件，并创建文件夹保存图片文件 3、基于python实现的网站爬虫项目，基于scrapy模块，定时爬取中药材价格网上所有中药材价格内容，

尚品甄选是一个B2C模式的电子商务平台，包含后台管理系统和前台用户系统。项目采用前后端分离开发模式，基于SpringBoot + SpringCloud微服务架构。 spzx-parent： 尚品甄选项目的父工程，进行项目依赖的统一管理，打包方式为pom spzx-common: 尚品甄选项目公共模块的管理模块，父工程为spzx-parent common-util: 工具类模块，父工程为spzx-common common-service：公共服务模块，父工程为spzx-common spzx-model: 尚品甄选实体类模块 spzx-manager： 尚品甄选项目后台管理系统的后端服务

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。

还在为大学选专业感到迷茫吗？别担心！本方案专为处于升学关键期的理科高中生量身打造。我们理解面对众多理工科专业时难以抉择的困惑。方案的核心在于：​​轻松搜索，精准了解​​。 只需输入你感兴趣的专业名称，系统即为你清晰呈现该专业的​​核心课程、培养方向、学习内容​​等关键信息。更重要的，我们同时提供​​该专业毕业生核心就业领域、行业现状与发展趋势​​的深入分析。 告别信息不对称，让我们帮你洞悉专业内涵、看清行业前景，为你的大学选择乃至未来职业规划，提供坚实可靠的信息依据，助力你做出更理性、更自信的决策！

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。

# 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**：模拟真实用户操作，比传统爬虫更稳定可靠 3. **模块化设计**：各功能组件独立运行，便于维护和扩展 4. **多任务并行处理**：同时监控多个贴吧，提高处理效率 ### 功能特点 1. **多层次规则系统**： - 支持关键词、等级、图片等多种规则类型 - 规则优先级设置，解决规则冲突问题 - 每条规则可独立设置处理方式（删帖/删回复） - 规则导入导出功能，方便备份和迁移 2. **智能处理机制**： - 基于规则优先级的智能决策系统 - 违规内容自动处理（删除、禁言） - 支持正则表达式的高级匹配 3. **用户友好界面**： - 现代化界面设计 - 拖放操作支持 - 实时任务状态显示 - 详细的日志记录系统 4. **高度可定制性**： - 监控间隔、页数可自定义 - 禁言时长可调整 - 多种匹配模式（包含、等于、正则） - 规则可启用/禁用，无需删除 5. **安全性考量**： - 本地账号信息存储，不上传云端 - 使用浏览器缓存登录状态，无需存储密码 - 操作日志详细记录，便于追溯

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

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 自动生产商品等功能，大幅减少人工操作环节，提升订单处理效率，降低出错率。 2. 数据精准化 精确记录商品、订单等各类数据，为电信运营商及合作伙伴提供准确决策依据，助力业务优化与拓展。 3. 多角色协同 实现电信运营商、分销商、供应商等多角色高效协同，打破信息壁垒，促进业务流畅开展。 分销管理平台凭借其全面的功能、显著的优势，为电信行业订单管理提供了强有力的支持，推动电信业务的高效运营与发展。

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

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书，退回不合格的项目申报书等。

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登录的过程，还为进一步的Web自动化操作提供了坚实的基础。无论你是开发人员还是测试工程师，都可以从中受益，实现更高效的工作流程。

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）。 二、应用场景：数据驱动的多领域渗透 1. 搜索引擎内核 谷歌、百度等巨头依赖爬虫构建索引库，实现“全网搜索”功能。例如，爬虫定期抓取新闻网站，确保用户查询到最新资讯。 2. 商业情报与竞争分析 企业通过爬虫采集竞品价格、用户评价（如电商评论），辅助定价策略与产品优化。例如，航空公司利用爬虫监控机票价格波动，调整收益管理模型。 3. 舆情监测与社交媒体分析 政府机构或品牌方抓取微博、论坛数据，结合自然语言处理（NLP）评估公众情绪。2024年某品牌危机事件中，爬虫实时分析10万条评论，助力公关团队快速响应。 4. 学术研究与数据科学 科研团队爬取专利数据库、学术论文（如arXiv），加速知识图谱构建。COVID-19疫情期间，爬虫助力整合全球医疗论文，加速疫苗研发信息共享。 三、技术演进：智能与合规的双向博弈 1. 智能化趋势 ○ AI增强解析：基于机器学习的语义理解模块，可自动识别网页中的关键数据区域（如商品标题、价格）。 ○ 自主学习：通过强化学习优化爬取路径，例如优先爬取高价值页面，降低无效流量消耗。 2. 合规化挑战 ○ 隐私与版权风险：欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）要求爬虫避免抓取个人数据；未经授权复制受版权保护的新闻内容可能触犯法律。 ○ 伦理框架：2025年“全球AI伦理联盟”提出《爬虫行为准则》，要求开发者明确数据用途，避免“数据霸权”。 3. 技术对抗 ○ 反爬虫技术升级：网站采用JavaScript混淆、行为分析（如监测连续请求频率）识别爬虫。 ○ 去中心化爬虫：Web3.0背景下，基于区块链的分布式爬虫网络（如The Graph）尝试打破单点控制，提升数据获取的公平性与抗审查能力。 四、风险规避：法律与技术的平衡 1. 核心合规原则 ○ 遵守Robots协议：爬虫启动前必读目标网站的robots.txt文件，避免抓取禁止区域（如“/admin/*”）。 ○ 数据最小化：仅采集必要字段（如新闻标题而非全文），存储时采用加密与匿名化处理。 2. 风险应对策略 ○ 授权合作：与数据源方签署API接口协议，获取合法数据通道（如Twitter官方数据API）。 ○ 动态调整：监测网站技术变更，及时更新爬虫规则，避免因网站改版触发反爬机制。 结语：工具理性与伦理边界 网络爬虫如同互联网世界的“显微镜”，既放大了数据的价值，也暴露了隐私与权利的脆弱性。未来，技术开发者需在“效率”与“责任”间建立动态平衡——用算法优化数据获取，以法律与伦理约束算法滥用，方能使爬虫真正成为推动文明进步的“良性齿轮”。

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。

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。

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、机器学习等提供数据支持。 - 搜索引擎：帮助搜索引擎收集网页信息，建立索引，以便用户能够快速准确地搜索到相关内容。 - 舆情监测：实时监测网络上的舆情信息，了解公众对特定事件、产品或品牌的看法和态度。 法律与道德问题 - 遵守法律法规：在使用爬虫时，必须遵守国家和地区的法律法规，不得用于非法目的，如窃取用户隐私、侵犯知识产权等。 - 尊重网站规定：许多网站都有自己的使用条款和爬虫规则，应尊重这些规定，避免对网站造成过大负担或干扰正常运营。

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

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