Python

一、项目名称 网页题目数据爬取与整理项目 二、项目背景 在教育资源收集和整理的需求下，从特定的网页中爬取题目数据，对于学习资料的整合、分析以及后续的教学应用具有重要意义。 三、项目目的 本项目旨在从指定的网页（）爬取相关题目的内容，包括题目文本、选项内容（如果有）以及题目中的相关图片，并将这些数据整理存储，以便后续使用和分析。 四、项目应用 可用于学生的自主学习和复习，提供大量的题目资源。 教育工作者可以利用这些题目数据进行教学内容的设计和优化。

一、项目名称 豆瓣电影 Top250 信息爬取与存储项目 二、项目背景 在数据分析和电影研究领域，获取豆瓣电影 Top250 的相关信息具有重要意义。这些信息可以用于分析电影的流行趋势、不同国家和地区的电影风格、导演和演员的影响力等。 三、项目目的 本项目的主要目的是爬取豆瓣电影 Top250 页面的电影相关信息，包括电影的名字、导演、演员、年份、国家、类型和简介，并将这些信息存储到一个 movie.csv 文件中，以便后续进行数据分析和处理。 四、项目应用 可以对爬取到的数据进行数据分析，例如统计不同年份、不同国家、不同类型电影的数量和占比。 可以根据导演、演员的出现频率，分析他们在电影界的影响力和知名度。 可以对电影简介进行文本分析，挖掘电影的主题、风格等特征。

面向国内亿级短视频用户构建推荐系统，提升主站精排和海外APP的用户消费时长。 在特征工程的基础上，采用时长互动目标mmoe+长短期期兴趣序列sim架构，相比传统的DNN结构，提升效果明显。 搜推联动项目，结合搜索和推荐两大展位用户数据，优化不同场景下的时长。

Bigo Likee，Imo Feed 信息流推荐：面向海外短视频消费用户，基于千万级月活构建短视频，图片，帖子资源推荐系统，提升用户观看vv，时长和互动行为。 技术方案：在用户，视频，上下文特征的基础上，构建多目标MMOE网络，并通过多目标自动调参优化多目标权重。 Likee Push 推荐：面向海外短视频消费用户，构建亿级用户批量推送Push推荐系统，提升用户点击率。采用汤普森采样+UCB筛选优质Push内容。 Hello 交友匹配：面向国内聊天交友用户，构建在线实时交友匹配系统，综合异性，兴趣，新老用户，等待时长等因素，提升新老用户留存，增加好友率和消费时长。采用二分图匹配算法，最大化匹配权重。

1、该项目为IT运维工程师自动化运维工具，可以提高系统巡检效率，增加系统巡检数据的准确性，保障系统运行指标。 2、项目包含：1）浏览器模拟登录模块，该模块实现了模拟登录和爬虫技术实现对浏览器数据的获取。2）数据分析和发送模块，该模块对系统指标进行分析并发送到webhook中。3）系统指标查询模块，该模块提供系统指标数据的查询接口并返回到前端页面用来展示具体的系统指标。 3、该项目中浏览器模拟登录模块使用python技术，数据分析和发送模块使用python技术，系统指标查询模块后端使用python技术，前端使用html和js技术。

基于树莓派4b的和stm32单片机的Ros小车，通过深度摄像头实现室内场景建立稠密点云图，同时结合2D激光建图实现大范围快速建图。并通过全局路径规划算法A*算法，以及TEB与DWA的融合算法作为车辆的局部路径规划算法，实现车辆的路径规划。项目中我主要ubuntu操作系统，使用visual studio code对C++代码以及launch文件进行编写以及调试，同时在调试过程中，对BUG代码进行修改，包括CMakeLists文本中不兼容及缺失部分的代码修改，本次项目是基于Ros系统进行小车的设计。

技术实现 前端开发： 使用HTML、CSS、JavaScript开发用户界面。 使用React、Vue.js或Angular等前端框架。 视频播放使用HTML5 Video或第三方视频播放器（如Video.js）。 后端开发： 使用Node.js、Python、Java等编程语言开发服务器端。 使用RESTful API或GraphQL进行数据交互。 视频处理可以使用FFmpeg等工具。 数据库： 使用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）存储用户、视频信息。 使用NoSQL数据库（如MongoDB）存储视频元数据和用户活动日志。 云存储和CDN： 视频文件存储使用云存储服务（如AWS S3、Google Cloud Storage）。 使用CDN（如Cloudflare、Akamai）加速视频分发。 视频处理和转码： 使用FFmpeg或云服务（如AWS Elastic Transcoder）进行视频转码。 自动生成不同分辨率的视频文件和缩略图。

软件面对网页信息收集，使用反反爬虫技术，伪装成pc端手动访问。爬虫项目是一种自动化程序，用于从互联网上抓取和收集数据。这些数据可以来自各种网站，如新闻网站、社交媒体、电子商务平台等。爬虫项目通常使用编程技术来模拟人类浏览器行为，访问网页并提取所需信息，如文本、图片、链接等。其主要功能包括数据采集、信息监控、搜索引擎优化（SEO）以及大数据分析等。爬虫项目的设计涵盖了数据处理和存储，同时需要考虑网站的爬取规则和伦理道德问题，确保遵守相关法律和条例。

在某学校工作，这是应学校需求，写的一个数据量化系统。但是项目完成之后，由于学校领导变迁等各种原因，项目没能上线运行。 此项目解决了学校检查学校卫生纪律等不方便记录的问题。所以写了一个微信小程序端以及网页端。小程序端用于督察员输入数据，网页端可以查看数据、修改权限等等 1. 项目架构： 采用前后端分离架构，前端使用 Vue3 框架，后端使用 Python Flask 框架。 使用 MySQL 作为数据库，存储用户、角色、权限、检查情况等数据。 使用微信小程序作为移动端客户端，方便督察员进行分数录入。 2. 功能设计： 用户管理：支持用户注册、登录、修改密码等功能。 支持管理员添加、删除、修改用户信息。 权限管理：基于角色的权限管理，支持不同角色的权限配置。 例如：管理员拥有所有权限，系主任可以查看班级信息和修改班级设置，督察员可以录入检查情况，班主任可以查看班级量化排名和导出数据。 角色管理：支持系统预定义角色和自定义角色。 例如：系统预定义的角色包括管理员、系主任、督察员、班主任等。 检查情况管理：支持督察员使用微信小程序录入检查情况。 支持班主任查看班级检查情况和导出数据。 量化统计：自动根据检查情况计算班级量化分数。 项目地址（网页端）：https://gitee.com/muyun001/cpvs_cls_sys_2 项目地址（微信小程序端）：https://gitee.com/muyun001/cpsv_cls_sys_mini_program

本方案为机房动环系统硬件版本过于老旧，原告警硬件损坏不增加运维成本情况下开放的python脚本； 使用条件：动环本身数据库正常能读，部署系统安装python环境，告警部分可使用邮件或企业群聊微信机器人。

这是一个基于YAML文件驱动的数据驱动型Web端自动化测试框架。它支持添加、删除、修改等操作的自动化接口测试，并主要面向产品测试人员。通过使用这个框架，测试人员可以方便地编写和执行测试用例，从而提高测试效率和准确性。 该框架具有高度的可扩展性和灵活性，可以根据不同的测试需求进行定制和扩展。此外，它还支持多种编程语言，使得测试人员可以根据自己的技能和偏好选择合适的编程语言来编写测试脚本。 该框架的主要特点包括： 数据驱动：所有测试数据都存储在YAML文件中，方便测试人员管理和维护。 可扩展性：可以根据不同的测试需求进行定制和扩展。 灵活性：支持多种编程语言，方便测试人员选择合适的编程语言来编写测试脚本。 易于使用：提供简单易用的API和命令行工具，方便测试人员快速上手和使用。 高效性：通过自动化测试，可以大大提高测试效率和准确性，从而缩短测试周期，降低测试成本。

1.本方案是针对银行的大量业务数据留档使用，是针对数据库（DB2）中的DPF分区数据库以及分区表，为基础架构，根据业务的情况对物理层和逻辑层的架构设计。主要是为了快速的数据响应。 2.DB2数据库主要的就是数据的安全性以及稳定性。相比其他类型的数据库而言，可能没有快速的响应，但是在架构的优化调整之后，与其他的数据库软件的性能可以比肩，同时还具有更高的安全性和稳定性，为此在金融行业来讲，只要针对当前的业务情况进行针对性的优化之后。作为核心数据库的保留存储库要优于其他数据库软件。

1、面对广大旅游爱好者、美食品鉴官、住房需求户等人员进行多方面产品对比，进而提供性价比最高的产品 2、发送请求-接收数据-验证数据-清洗数据-字体解密-文件保存 3、集合框架下的面向对象型结构特点具备简洁的代码环境，提高代码运行效率。

面向黄河流域的城市对于近二十年的碳排放的大数据进行统计分析处理，利用神经网络模型，以及基于神经网络的时间序列模型进行对于未来的碳排放预测。并且通过对多方面碳排放的数据增长情况进行分析处理，以达到对城市管理和政策建议的功效。此模型在中国统计建模大赛中，荣获国家二等奖，山东省一等奖。

同甲方微信团队 ,爬虫团队 合作开发 团队分工: 本人主要职责: 1 设计数据库结构 2 业务逻辑与甲方沟通 3 各种报表,查询开发 爬虫团队主要职责: 1 爬取公开数据, 2 RPA 结构化获取行业然软数据 微信团队主要工作: 1 对外提供微信小程序访问 主要为展示工作 定制接口,为第三方微信团队 ,提供数据 代码运行环境 阿里云 云函数计算

基于自然语言文本和数据信息，使用语义度量技术的目的，旨在解决目前数据库系统中复杂数据匹配的问题，在属性多、属性复杂、属性不全或者其他大量数据库信息中，可以使用语义度量方法来进一步提升数据库中的物料匹配准确度，高效的语义信息，可以提高NLP自然语义描述的物料的匹配的准确性和效率。

项目背景 为了提高辖区内加油站的管理效率和税务监管水平，计划建设一套智能视频分析系统。该系统将充分利用已建成的视频数据资源，通过对加油车辆及车型的识别分析，建立车流量与营业数据的比对模型，进而核查各加油站的税务情况。 项目目标 车辆识别与分类： 识别进出加油站的所有车辆。 根据视频数据自动分类车辆类型（如小轿车、货车、摩托车等）。 数据分析与比对： 收集和整理各加油站的营业数据。 建立车流量与营业数据的比对模型，分析异常情况。 税务核查： 基于识别和分析结果，核查各加油站的税务情况。 提供税务异常报警，辅助相关部门进行税务稽查。 系统功能要求 视频数据处理： 高效处理和存储视频数据，保证数据的完整性和安全性。 支持多种视频格式的输入和转换。 智能识别： 采用先进的计算机视觉和深度学习技术，进行车辆识别和分类。 确保识别的准确率和实时性。 数据分析： 建立车流量数据和营业数据的自动比对模型。 提供详细的分析报告和数据可视化。 系统集成： 与现有的监控系统和业务管理系统无缝集成。 提供开放的API接口，支持系统的扩展和升级。 用户管理与权限控制： 实现多级用户管理和权限控制，确保系统安全。 提供友好的用户界面，方便操作和使用。 实施计划 需求分析与系统设计： 与相关部门进行详细需求沟通，确定系统功能和性能要求。 完成系统架构设计和技术选型。 系统开发与测试： 进行系统模块的开发和单元测试。 进行集成测试和系统优化，确保系统性能和稳定性。 现场实施与培训： 在各加油站现场安装和调试系统。 对相关人员进行系统操作和维护培训。 系统运行与维护： 提供7x24小时技术支持，确保系统正常运行。 定期进行系统维护和升级，持续改进系统性能。 项目成果 建成一套高效、稳定的智能视频分析系统。 实现对加油站车辆的自动识别和分类。 建立车流量与营业数据的比对模型，提供详实的分析报告。 辅助相关部门进行税务核查，提高税务监管效率。 这个项目将大幅提升辖区内加油站的管理水平，确保税务的准确性和合规性，为相关部门提供有力的技术支持。

项目名称 二手房数据爬虫项目 项目简介 该项目旨在从贝壳网爬取二手房信息，包括小区名称、楼层、面积、朝向、房间数、总价和每平米售价等数据。通过数据清洗和分析，生成直观的市场趋势图表，帮助用户更好地了解房价动态。 功能概述 数据爬取：使用requests和BeautifulSoup库从贝壳网自动爬取二手房信息。 数据清洗：利用pandas库进行数据去重、处理缺失值和异常值。 数据分析：分析各地区的房价分布和趋势，计算平均、最高和最低价格。 数据可视化：使用matplotlib和seaborn生成图表，展示房价趋势和分布情况。 技术栈 编程语言：Python 主要库：requests, BeautifulSoup, pandas, matplotlib, seaborn 数据存储：CSV文件 项目亮点 高效自动化：实现了快速、大规模的数据爬取。 数据清洗和处理：确保了数据的高质量和准确性。 直观分析：生成清晰的图表，揭示市场趋势。 总结 本项目展示了高效的数据爬取和处理能力，并通过数据分析和可视化，提供了有价值的市场洞察，帮助用户做出更明智的购房决策。

项目名称：二手房数据抓取与存储系统 项目简介： 本项目旨在实现一个自动化的数据抓取工具，用于抓取二手房出售信息，并将提取的数据存储到MongoDB数据库中。该工具采用Python编程语言，结合了requests库进行网络请求、lxml库进行HTML解析以及concurrent.futures模块进行多线程处理，实现了高效的数据采集和存储功能。 系统架构： 系统主要分为以下几个部分： 1. 数据抓取模块：使用requests库向目标URL发送HTTP请求，获取网页内容；利用lxml库解析HTML源码，提取所需数据。 2. 数据解析模块：对抓取到的数据进行清洗和格式化，提取出房源标题、小区名称、房屋详情、价格等关键信息。 3. 数据存储模块：将解析后的数据通过MongoDB连接器批量插入到数据库中，同时提供了事务回滚机制以保证数据的一致性。 4. 多线程执行模块：利用ThreadPoolExecutor管理多个线程并发执行数据抓取任务，提高整体效率。 核心功能： 1. 自动化数据抓取：通过配置好目标URL，工具能够自动访问链家网的二手房页面，并获取相应的房源信息。 2. 数据解析与存储：提取出的房源数据经过格式化处理后，会被存储到MongoDB数据库中，方便后续查询和分析。 3. 错误处理：当数据插入数据库失败时，能够捕获异常并进行事务回滚，保证数据的完整性。 技术栈： - requests：用于发起网络请求，获取网页内容； - lxml：用于解析HTML，提取结构化数据； - pymongo：用于与MongoDB数据库进行交互，实现数据的增删改查； - concurrent.futures：用于多线程并发执行任务，提高程序效率； - MySQL：作为辅助存储，用于记录爬虫的运行日志等信息。 项目优势： - 自动化程度高：只需配置好起始链接和线程数，即可自动完成数据抓取和存储； - 数据准确性高：通过XPath精确定位元素，确保提取的数据准确无误； - 扩展性强：可根据需求灵活调整XPath表达式，适应网页结构调整； - 容错性好：具备异常捕获和事务回滚机制，确保数据一致性。 应用场景： 适用于房产中介、数据分析等领域，帮助快速收集市场上的二手房信息，为决策提供数据支持。 使用方法： 1. 配置好起始链接和线程数； 2. 运行主函数，程序将自动开启多个线程进行数据抓取； 3. 抓取完成后，可在MongoDB数据库中查看存储的结果。 总结： 本项目通过自动化手段，有效地解决了手动收集数据的难题，提高了数据获取的效率和准确性，为房产领域的数据分析和应用打下了坚实的基础。

项目描述： 国内第一家全面整合网球运动相关各类信息的综合性平台。包括：赛程信息、球员信息、比赛详情、圈子交流、战力对比、场地天气、竞猜娱乐，等各个模块。用户亦可在平台观看到实时更新的比赛信息 职责描述： 项目从0到1的整体构建、设计，与完成开发，并不断迭代升级加入新的模块功能。平台展示的所有数据如比赛信息、实时比分均由本人从国内外各大网球平台爬取。