在校期间系统学习了计算机科学与技术专业的核心课程，包括数据结构、算法分析、操作系统、计算机网络等，为后续从事Python爬虫开发工作奠定了扎实的理论基础。同时，积极参与学校组织的编程竞赛和实践项目，锻炼了自己的编程能力和团队协作能力。

在公司主要负责Python爬虫相关项目的开发与维护。

• 独立开发了多个高效稳定的爬虫系统，用于抓取电商平台商品数据、新闻资讯等，日均抓取数据量达百万级。
• 优化爬虫策略，通过分布式爬虫架构和反爬虫机制的研究与应对，提高了爬虫的抓取效率和稳定性，使数据抓取成功率提升至95%以上。
• 与数据分析师和后端开发团队紧密合作，确保抓取的数据准确无误地传输和存储，为公司的数据分析和业务决策提供了有力支持。

在现公司带领团队完成多个大型爬虫项目。

• 负责项目的整体架构设计和技术选型，采用Scrapy框架结合分布式部署，实现了对海量网页数据的快速抓取。
• 针对复杂的反爬虫场景，如验证码识别、IP封禁等，研究并应用了机器学习算法进行验证码破解，以及IP代理池的动态管理，有效降低了爬虫被封禁的风险。
• 组织团队进行技术分享和培训，提升团队整体技术水平，带领团队成功完成了多个重要客户的爬虫项目交付，客户满意度达到98%。

该项目是为某电商平台提供商品数据抓取服务。

• 我作为项目负责人，带领团队分析电商平台的网页结构和数据接口，设计了高效的爬虫抓取逻辑。
• 采用Scrapy框架实现分布式爬虫，利用Redis进行任务调度和数据去重，确保数据抓取的准确性和完整性。
• 针对电商平台的反爬虫机制，如频繁访问限制、User - Agent检测等，通过设置合理的请求间隔、随机更换User - Agent和IP代理等方式应对，最终实现了每日稳定抓取百万级商品数据，为电商平台的数据分析、竞品分析等业务提供了关键数据支持。

此项目是为某新闻资讯平台抓取全网新闻数据。

• 我参与了项目的技术实现，使用Python的Requests库和BeautifulSoup库进行网页请求和解析。
• 构建了新闻分类模型，对抓取到的新闻数据进行自动分类，提高了数据的可用性。
• 设计了数据清洗和存储方案，确保抓取的新闻数据格式规范、存储高效。项目运行期间，每日抓取新闻数据量达十万级，为新闻资讯平台的内容更新和个性化推荐提供了丰富的数据来源。