系统学习了计算机基础理论知识，包括数据结构、算法设计等课程，为编程能力奠定坚实基础。期间参与多项课程设计项目，锻炼了团队协作和问题解决能力。

• 负责公司电商竞品数据爬取项目，通过Python编写高效爬虫程序，针对不同电商平台（如淘宝、京东等）的反爬机制，运用代理IP池（维护IP数量超5000个）、User - Agent伪装等技术，实现每日稳定爬取10万+商品数据，包括商品价格、销量、评价等信息。
• 优化爬虫性能，将爬取速度提升30%，降低服务器资源消耗20%。定期对爬取数据进行清洗和去重处理，保证数据准确率达98%以上。
• 与数据分析团队紧密合作，根据业务需求调整爬取策略，为公司市场竞争分析、产品定价等决策提供有力数据支持。

• 主导公司新闻资讯爬虫系统升级项目，带领3人团队。采用Scrapy框架重构原有爬虫代码，使系统稳定性提高40%。针对动态网页（如使用JavaScript渲染的页面），运用Selenium + ChromeDriver以及Pyppeteer技术实现自动化页面操作和数据提取。
• 设计分布式爬虫架构，利用Redis进行任务队列管理，将爬虫节点扩展至10个，实现每日爬取50万+篇新闻资讯，涵盖国内外主流新闻网站。
• 建立反爬对抗机制，通过机器学习算法（如随机森林）分析网站反爬特征，动态调整爬虫行为，成功突破多家大型新闻网站的反爬限制。同时，对爬取的新闻数据进行情感分析预处理（运用NLTK库），为公司舆情分析产品提供优质数据源。

• 项目背景：某金融机构需要实时获取全球股市相关新闻数据，以辅助投资决策。
• 技术实现：使用Python的Requests库发送HTTP请求，BeautifulSoup库解析HTML页面。构建了一个包含50个线程的线程池，提高爬取效率。针对不同股市新闻网站（如东方财富网、新浪财经等），编写定制化的解析规则。
• 项目成果：实现每15分钟更新一次数据，每日爬取有效新闻数据8000+条。通过数据清洗（去除重复新闻、乱码数据等）和分类（利用TextCNN算法进行新闻分类，准确率达92%），为金融机构提供了高质量的股市新闻数据集，帮助其及时掌握市场动态，调整投资策略。

• 项目背景：某电商平台为优化商品推荐系统，需要大量用户评论数据进行分析。
• 技术实现：运用Scrapy框架搭建分布式爬虫。在分布式部署上，使用Scrapy - Redis实现爬虫的分布式调度和去重。针对电商平台的反爬（如验证码、访问频率限制），采用打码平台（如极验验证码识别）和IP代理轮换（代理IP池每日更新2000+新IP）策略。
• 项目成果：在3个月内爬取了该电商平台100万+条用户评论数据，覆盖10万+种商品。对评论数据进行情感极性分析（使用VADER情感分析工具），为电商平台的商品推荐系统提供了重要的用户反馈数据支持，使商品推荐的准确率提升15%。