我所熟練掌握的技術(shù)棧在自動(dòng)化、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)及前端開(kāi)發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域。我精通使用requests和Selenium進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的抓取與自動(dòng)化操作，" /> 亚洲欧洲av综合色无码,蜜臀av性久久久久蜜臀aⅴ麻豆,娜娜麻豆国产电影

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北京其它兼職程序員

ID：350206

簡(jiǎn)單

python全棧

公司信息：
xxxx

工作經(jīng)驗(yàn)：
3年

兼職日薪：
800元/8小時(shí)

兼職時(shí)間：
可工作日遠(yuǎn)程

所在區(qū)域：
北京
朝陽(yáng)

技術(shù)能力

requests、selenium、mysql、mongoDB、scrapy、js等
我所熟練掌握的技術(shù)棧在自動(dòng)化、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)及前端開(kāi)發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域。我精通使用requests和Selenium進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的抓取與自動(dòng)化操作，無(wú)論是簡(jiǎn)單的API請(qǐng)求還是復(fù)雜的動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)交互，都能游刃有余地處理。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，我不僅擅長(zhǎng)使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還精通非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB，能夠靈活應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫(xiě)需求。

作為爬蟲(chóng)工程師，我對(duì)Scrapy框架的深入掌握使得大規(guī)模網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的抓取與解析變得高效而可靠。此外，我還具備JavaScript（JS）的編程能力，這對(duì)于處理網(wǎng)頁(yè)中的前端邏輯、Ajax請(qǐng)求以及增強(qiáng)爬蟲(chóng)的智能性至關(guān)重要。

最后，我以Python作為主要編程語(yǔ)言，充分展示了其在數(shù)據(jù)處理、自動(dòng)化腳本編寫(xiě)以及網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開(kāi)發(fā)等方面的強(qiáng)大能力。我的技術(shù)棧全面且深入，為復(fù)雜項(xiàng)目的實(shí)施提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

1. 得物商品信息爬取項(xiàng)目
項(xiàng)目背景：
為了分析市場(chǎng)趨勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定價(jià)策略，我負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了針對(duì)得物（毒）APP的商品信息爬取系統(tǒng)。該系統(tǒng)需要高效、穩(wěn)定地抓取商品名稱、價(jià)格、銷量、評(píng)價(jià)等信息。

技術(shù)棧：

Python：使用Scrapy框架進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)爬取，利用其強(qiáng)大的異步處理能力提高爬取效率。
數(shù)據(jù)庫(kù)：采用MySQL存儲(chǔ)爬取的數(shù)據(jù)，通過(guò)合理的索引設(shè)計(jì)優(yōu)化查詢性能。
反爬蟲(chóng)策略應(yīng)對(duì)：利用代理IP池、User-Agent輪換、請(qǐng)求頭偽裝等技術(shù)繞過(guò)反爬蟲(chóng)機(jī)制。
數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)和無(wú)效數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。
成果：
成功構(gòu)建了日更新數(shù)萬(wàn)條商品信息的爬取系統(tǒng)，為公司的市場(chǎng)分析和產(chǎn)品定價(jià)提供了有力的數(shù)據(jù)支持。

2. M3U8視頻采集與合并項(xiàng)目
項(xiàng)目背景：
針對(duì)在線教育平臺(tái)上的視頻課程，我負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)了一個(gè)M3U8視頻采集與合并工具。該工具能夠自動(dòng)下載視頻切片（M3U8格式），并合并成完整的視頻文件，便于離線觀看。

技術(shù)棧：

Python：使用requests庫(kù)下載M3U8文件列表及其對(duì)應(yīng)的TS視頻切片。
ffmpeg：集成ffmpeg工具進(jìn)行視頻切片的合并與轉(zhuǎn)碼，支持多種視頻格式輸出。
多線程/異步IO：提高下載效率，縮短視頻合并時(shí)間。
GUI界面：使用Tkinter或PyQt開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單的圖形用戶界面，提升用戶體驗(yàn)。
成果：
開(kāi)發(fā)了一套高效、易用的視頻采集與合并工具，顯著提升了學(xué)習(xí)資源的獲取效率，受到了用戶的好評(píng)。

3. 抖音用戶行為分析與內(nèi)容推薦系統(tǒng)
項(xiàng)目背景：
為了深入了解抖音用戶的行為模式，我參與了一個(gè)基于大數(shù)據(jù)的用戶行為分析與內(nèi)容推薦系統(tǒng)的研發(fā)。

技術(shù)棧：

數(shù)據(jù)爬?。菏褂肧elenium模擬用戶行為，爬取抖音視頻信息、用戶互動(dòng)數(shù)據(jù)等。
數(shù)據(jù)分析：運(yùn)用Python的Pandas、NumPy進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，結(jié)合Sklearn進(jìn)行用戶行為分析。
推薦算法：實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的推薦算法（如TF-IDF）和協(xié)同過(guò)濾算法，為用戶提供個(gè)性化內(nèi)容推薦。
系統(tǒng)架構(gòu)：設(shè)計(jì)分布式爬蟲(chóng)架構(gòu)，利用Hadoop或Spark進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。
成果：
成功構(gòu)建了用戶行為分析模型和內(nèi)容推薦系統(tǒng)，提高了用戶粘性和平臺(tái)活躍度。