项目背景：项目旨在通过全面采集全网各行业的商户信息，为企业和决策者提供深入的市场洞察。我们致力于构建一个高效、可靠的爬虫系统，利用先进技术捕捉最新的商户数据。 服务建设：基于Python实现，按照行业在全网公开信息平台上采集商户信息，植入到*公众号 项目效果：帮助客户采集到最新的全行业的公开商户数据，完成产品核心功能

项目背景：在为房产经纪人提供一种高效、智能的方式，及时获取抖音平台上优质大V主播的最新更新提示和相关文案信息。通过收集并整理这些信息，房产经纪人可以更有针对性地利用大V主播的内容，提升自身在抖音平台的曝光和影响力。 服务建设：基于Python实现大量主播的最新短视频的监测和采集模块 项目效果：帮助客户APP实现抖音主播跟踪监测模块，赋能APP核心功能

项目背景： 房地产是我国的重要经济主体，从事房地产相关的从业人员就有数千万人，在房地产行业最火热的时期，对于房产经纪人而言抢新挂牌的二手房源为首要目标，然而市场上二手房源供应不足，需要每天耗费巨大精力从各大平台里刷新新挂牌的二手房。 服务建设： 抢房系统基于阿里云的云计算平台部署，通过自研的Python分布式爬虫系统，在自研的高效IP代理池基础上，实现全网不同平台的房源数据的实时采集，克服不同平台的页面数据非标准化，平台反爬力度强，信息编码加密等各种技术难题，实现每天数百万房源信息的刷新及入库。 项目效果：抢房系统从超过50+家的全国性、地方性的公开二手房信息挂牌平台（包括某壳,某58,某居客,某房天下等）实时采集房源数据，精准提取核心信息，匹配订阅用户，为房产经纪人实现秒级推送，服务于60w+的房产经纪人，获得用户的良好口碑，实现行业TOP2的占有率。