项目描述：链家经纪人 Link 加油站由链家内网提供专对于门店销售经纪人的商城，提供证书识别，确保销 售经纪人使用 link * app 在各门店完成登录，使用虚拟货币链币进行购物体验。 项目模块：用户信息、 商品信息、商品搜索、支付模块、订单模块 技术描述: python+Django+mysql+redis+celery+nginx+uWSGI+ Zabbix 职责描述：用户信息（注册、登录、用户认证、找回密码、用户中心等） 责任描 述： 1、将首页进行页面静态化处理向后端发送请求，通过 uwsgi 服务器获取属于用户的动态资源数据； 2、商品详情页的静态化在编辑商品信息时触发生成静态化页面，这个过程使用异步服务器添加异步任务， 提高 uwsgi 服务器性能； 3、添加*验证功能，在邮件中提供的激活链接地址，使用了 itsdangerous 对 user_id 和 email 数据 进 行处理，生成 token 作为链接的参数； 4、用户密码重置功能， 验证图片验证码和*号，以正则替换的方式显示掩盖过的*号信息，检验短 信 验证码后，依然使用 itsdangerous 生成一个用于重置密码的 token； 5、在事务中创建保存点来记录订单数据的特定状态，数据库出现错误时，可以恢复到数据保存点的状态； 6、考虑到并发性遵循乐观锁的原则，采用 MySQL 的事务不可重复读（read-committed）隔离级别，原 始库存条件更新，返回更新的条目数，保证库存输出结果无异常； 7、用户中心的分店地址列表的进行缓存处理，把缓存数据保存在 redis 服务器中； 8、最近浏览的商品显示，采用 redis 中的列表类型来保存数据； 9、使用 Elasticsearch 引擎进行分词处理实现关键词检索功能，使用 Docker 容器管理； 10、利用扩展 xadmin，安装 xlwt 扩展方便导出到 xls 文档数据，添加多功能的 CKEditor 富文本编辑 器。 11、配置主从服务器数据同步，在主服务器上写入实时数据，而在从服务器上读取分析这些数据，从 而分担 主服务器读操作； 12、nginx+uWSGI 进行部署；.

项目名称：聚查查 项 目 链 接 ： www.juchacha.cn 项目描述：企业数据搜索服务 项目模块：平台开发，数据导出 技术描述: Python+Flask+Vue+Mysql+Redis+Nginx+UWSGI+Elasticsearch 责任描述：搭建数据采集，数据加工，数据可视化支持 1、为公司及分公司商务团队提供数据可视化支持 2、根据多项目业务需求进行技术迭代开发 项目名称：聚链通 项 目 链 接 ： links.321tops.com 项目描述：聚集海外博客网站，为客户提供外链发布服务 项目模块：平台对接，文章模块对接， 技术描述: Python+Django+Flask+Vue+Mysql+Redis+Celery+Nginx+UWSGI+Selenium 责任描述：对接网站成功率，进程管理，服务器管理 1、使用 Django 框架部署后端业务逻辑，使用 VUE 框架+ element 部署前端业务逻辑，使用 flask 框架 部署海外服务器，实现 shocket 接收 json 信息完成项目的业务逻辑。 2、使用 celery+redis 集群分布式部署任务队列，实现 selenium 自动化对接海外平台的业务逻辑，部署 Celery 堆中的 revoke 方法，实现根据 task_id 获取 celery 里的 task 即将执行的 func 函数对象， 以 python 的垃圾回收机制里面的引用计数法，将该对象 delete 掉离开作用域，优化了在不更改 redis 缓存队列的情况下，保持队列正常执行 task_func 不执行。 3、后端 django 框架使用 orm 进行对象化数据库交互防止 sql 注入，海外服务器使用 flask 部署由于开 启防火墙后开放接收后端端口，限制了内网 ip 请求和服务器 ip 无客户端交互，所以在数据库交互上使 用了原始 sql 语句进行快速查询入库。 4、使用 DFA 算法，对客户发布文章进行敏感词过滤。 5、实现序列化 user 表对象，根据表字段值的不同对用户进行权限划分，优化了后端框架路由的代码量和 减少了数据库查询的量。 6、自建站 docker 容器管理，使用布隆过滤器筛选文章是否存在。

项目描述：为客户提供产品数据一键搬家服务，完成对公司全网通，视频官网，小渔夫等客户的建站需求 项目模块：数据加工，数据可视化，业务端数据清洗 技术描述：Elasticsearch+HBase+Celery+Python+Django+uWSGI+K8s+Docker+Redis 责任描述：搭建数据采集，数据加工，数据业务推送的分布式架构 1、搭建 Dockerfile 部署的镜像、容器启动执行指令、构建特殊业务环境，实现 K8s 集群弹性调动数据采集 容器和数据加工容器； 2、Redis 构建任务状态缓存，监听 Redis 状态达到数据采集，数据加工，数据推送，数据容灾等功能操 作； 3、优化 HBase 查询业务逻辑，业务 id（唯一）与任务 id（不唯一）关联，保证多平台业务任务并发进行， Elasticsearch 全文索引引入搜索引擎解决查询，二级索引用于变换数据存储格式实现加速非主键查询； 4、数据采集端通过 HBase 的 ODS 层（数据准备层）去噪，去重，字段命名规范等一系列操作，到 DW 层（数据汇总层）进行字段合并、空值处理、脏数据处理、产品数据相似度处理、类型数据汇总等，数 据加工端通过 DM 层（数据集市层）进行宽表的多维度数据整合、根据 TTL 对产品过期数据进行删除、 多版本业务访问少数据访问时计算、存储各项目业务图片和视频本地化 url，最后数据推送服务给 APP 层（数据产品层）； 5、根据不同项目需求做数据中转，用 Django 架构起服务业务特定需求的数据清洗推送，Celery 分布式处 理数据查询推送，uWSGI 部署任务回调接口，及任务 id 对业务 id 的关联查询接口。