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我要开发同款
王文强2023年06月03日
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开发技术python
所属分类dajngo

作品详情

项目经验一:盖象商城
1 、设计表结构:使用ORM实现商品信息、交易管理、个人中心、资产管理模块。
2 、用户模块:注册、登录、登出、修改密码功能。
3 、极验验证登录、手机短信验证码注册。将耗时的操作放到第三方应用
django_celery做异步处理。
4 、集成第三方登录,采用social-core组件实现QQ、微信登录。
5 、使用JWT加密解密方式做用户认证和授权系统,对访问权限、频率做限制。
6 、API接口开发:使用ModelSerializer对数据做序列化,使用顶层ModelViewSet
下面的不同视图类和GenericViewSet,对不同请求方式返回相应API接口。
7 、商品列表页功能:分页,搜索,过滤,排序。
8 、购物车、订单业务逻辑,支付宝完成支付功能。
9 、使用Django框架的Xadmin定制开发后台管理系统。
10、使用drf中CacheResponseMixin将数据缓存到redis数据库中。
11、图片保存到FastDFS图片存储服务器。
12、测试集成:使用django_nose对项目进行单元测试、采用第三方工具Apache ab做
性能测试、Unittest做自动化测试。
13、生成docs接口文档、错误日志监控系统集成sentry。
14、Nginx做反向代理和负载均衡,将请求upstream转发给一个Supervisor监管的
Gunicorn进程,使用Gunicorn进程拖管Django工程代码。

项目经验二:对账流程开发
1 、通过15家超市的供货商网站下载验收单数据。
2 、使用打码平台通过登录界面验证码功能,跳转到目标网页下载 pdf、xlsx文件。
3 、使用 pdfminer、tabula、python-docx、pandas从pdf、xlsx、html提取文本及表格。
4 、将文本和表格合并、清洗,转换成表中字段类型,保存至数据库。
5 、审查收货日期和下载日期对缺失数据进行补录。
6 、使用物料名称、单位转换表,店铺名称、编号转换表,对原始数据做转换。
7 、根据折扣率、税率对单价、总价做转换,收货类型对收货数量做转换存。
8 、转换时对缺失数据和异常数据,已邮件形式提醒客户。
8 、使用scripting Tracker工具分析SAP树形结构ID属性。
9 、使用python第三方库pywin32、pyautogui 操作SAP下载15家超市的R3数据。
10、读取R3数据序列化成相应字段类型,通过中间转换表转换后存入数据库。
11、对超市验收单和SAP下载的R3的数据根据收货单和退货单进行分表。
12、对比分表后的数据,找出相同类型数据之间的差异存入新表中。
13、设置定时任务每天重复下载一个月前数据,对数据库中数据进行实时更新。
14、设计表结构、使用ORM实现用户模块、收货单、中间转换表、对比表模块。
15、使用Django restframe 框架返回API接口。
16、用户管理模块、Xadmin后台管理模块。
17、列表页功能:分页,搜索,过滤,排序。

项目经验三;其他项目汇总
1、年报审查项目 :支持动态路由通过年份列表页,对任意年份年报审查系统做增改查操作年报近5年表格对比图、错别字检查、一致性检查页面、集成celery对接口做异步处理。
2、年报格式校验 :通过前端动态定义五级标题、数字、内容、表格的字体、字号、缩进等属性,比对属性与上传的word文档内容的属性,将不属性不一致的做标注,并在html文件中渲染成不同颜色并添加锚点,返回年报html页面。
3、年报pdf对比 :对比新旧年报的pdf文件,找出新增的章节、段落。返回渲染后的两个html文件,标记出新增章节和段落,JS渲染新增列表可通过锚点定位
到窗口中。
4、资讯中心采集 :从东财、聚源获取新闻、公告、研报、资讯数据,通过kafka创建多个topic实现分布式对数据做去重清洗,存入到oracle、mongodb、redis
5、爬虫项目汇总 :Scrapy增量爬取中企债券网、东方财富网数据清洗后存入Mongdb数据库。Selenium + Requests 爬取牛散持股查询信息网。Requests + 多线程 抓取微信公众号金融类评论文章。RedisCrawlSpider框架爬取京东和大淘客数据。
6、数据类型汇总 :从非结构化个人简历中提取基金经理学历、工作单位信息生成拓扑图。解析最近10年基金年报/半年报pdf文件提取信用风险评级。
年报和责任报告pdf、彭博数据源、研究所提供的数据中提取 ESG 数据。
7、量化项目汇总 :从通达信获取K线数据、聚宽获取个股财务数据计算个股自由现金流、股权、股利贴现模型,灰度模型做线性回归编写交易策略回测框架。提取沪深300股指K线特征值,机器学习算法对测试集进行预测,对结果集做可视化分析,根据分析结果在聚宽量化平台编写量化交易策略。
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