amy_mhd的博客

本文介绍了使用Python构建电商用户行为分析与个性化推荐系统的完整方案。该系统通过Playwright和Selenium实现多端数据采集，采用Pandas和PySpark进行数据清洗，并运用协同过滤与深度学习模型生成个性化推荐。核心功能包括用户兴趣标签提取、K-Means分群、推荐模型训练及A/B测试评估。实战测试显示，深度学习模型使点击率提升31.8%，GMV增长16.7%。系统还注重合规性与隐私保护，符合相关法规要求。未来可扩展实时推荐、多模态模型等功能。

本文介绍了一个基于Python的电商商品价格监控与竞品分析系统。系统通过异步爬虫技术实现天猫、京东平台商品数据的自动化采集，包含商品发现、页面下载、内容解析、数据存储和分析五大核心模块。系统采用aiohttp、Playwright等技术应对反爬措施，使用PostgreSQL存储历史数据，并支持价格趋势分析和竞品对比。测试结果显示系统能有效监控商品价格波动，识别降价异常，为电商企业提供决策支持。文章还提出了分布式扩展和机器学习预测等未来优化方向。该系统解决了传统人工监控效率低、数据不全的痛点，具有较高的实用价

"""新闻源发现器：扩展关键词并生成搜索URL/RSS链接"""self.seed_keywords = seed_keywords # 种子关键词（如["老旧小区改造"]）self.platforms = platforms # 目标平台（news=新闻网站，weibo=微博，zhihu=知乎）"""基于种子关键词扩展长尾词（模拟媒体搜索习惯）"""tails = [f"{keyword} 进展", f"{keyword} 政策解读", f"{keyword} 群众反馈",

本文介绍了使用Python构建企业级泛域名资产发现爬虫的实战指南。该系统通过递归发现目标域名下的所有子域名，解析IP地址并抓取页面内容，提取服务器类型、CMS版本和敏感路径等关键资产信息，最终生成可视化报表。文章详细讲解了技术选型、架构设计、核心模块实现（URL管理器、异步DNS解析器、页面下载器、内容解析器和数据存储器）以及实战测试结果。该系统能有效发现企业未登记的子域名和潜在安全风险点，支持合规性保障和性能优化建议，并提出了未来扩展方向如动态渲染支持和漏洞扫描联动。

本文介绍了基于Python构建的招聘信息智能爬取与人才需求分析系统。该系统通过Playwright、aiohttp等技术实现多平台招聘信息抓取，结合PostgreSQL和Neo4j进行数据存储与分析。核心功能包括：动态页面下载、反爬对抗、职位信息提取、技能关键词分析等。系统可生成薪资趋势图、技能词云等可视化报告，为企业招聘决策提供数据支持。经过测试，系统在30天内成功抓取7850篇职位数据，准确率达99.1%。未来可扩展候选人画像分析、招聘渠道评估等功能，进一步提升招聘效率。该系统有效解决了企业招聘信息获取

本专栏以“从理论到落地”为核心，聚焦Python爬虫的实战开发全流程，旨在帮助开发者掌握从基础爬虫搭建到复杂场景应对的全栈能力。专栏结合真实业务需求，覆盖数据采集、反爬对抗、分布式扩展、性能优化等核心议题，并通过10+可落地的实战项目（如电商商品爬取、新闻聚合、社交媒体数据挖掘等），让读者在实践中理解爬虫设计逻辑、解决实际问题，并规避法律与技术风险。实战导向：每个项目均提供完整代码、调试技巧与避坑指南；技术前沿。

本文基于Python构建了一套小红书美妆内容深度挖掘与营销分析系统，旨在解决国产美妆品牌在竞品监测、用户洞察和营销决策方面的痛点。系统采用"采集-解析-存储-分析"闭环架构，核心技术包括Playwright动态渲染、aiohttp异步请求、PostgreSQL+Neo4j多源存储等模块。通过关键词扩展、反爬优化、NLP情感分析等技术手段，实现了笔记数据抓取、用户偏好分析、竞品监测等功能。实战测试显示，系统7天内成功抓取485篇笔记和12,345条评论，并生成了热度趋势图、用户词云等可视化