自我介绍

大家好，我是一名数据科学与大数据专业的在读书，在平时我会通过音乐，旅游，游戏和运动在不断的调试和优化后为我的生活充电，无论是戴上耳机沉浸在慵懒风格的音乐氛围里，还是在吉他弹唱等流行旋律的畅快瞬间，都能让我从代码世界暂时抽离，给大脑来一场 “节奏与灵感的按摩”；运动时的奔跑对抗、健身时里的力量训练，不仅能释放压力，更能让我在大汗淋漓后，带着清醒的头脑回去进行调试和优化；很高兴加入博客园，接下来我将通过博客园分享的学习日常。
1.技能树：
目前所具备的专业知识和能力：​
（1）：熟悉Python的生态分布系统进行各类应用，如数据处理，网络爬虫；
（2）：熟悉Python基础，包括Python基础语法和基本库的使用，进行编程；
（3）：能运用 BeautifulSoup4(bs4)、XPath 和正则表达式等，高效准确地从各种网页中提取所需数据；
（4）：了解数据库的基本概念，可以使用 SQL语法 进行简单的数据查询和操作。；
（5）：熟悉 HTML/CSS 基础，了解JavaScript，能通过设计网页外观，控制页面布局，丰富视觉效果等制作网页；

2.技能偏好：以Python为基础，深化Python 全栈能力，可在 “爬虫系统工程化”（分布式爬虫架构、反爬对抗进阶，比如验证码识别、JS 逆向）和 “数据分析与可视化落地”（结合 Web 开发做交互式数据平台，如用 Flask+ECharts 实现动态数据看板）方向深入；
缺少的能力：
大型项目经验：目前做的都是个人练习时的小作业和小项目，缺乏如在公司团队协作开发项目的经历，进行多人协作代码文档等，以及对 “项目架构设计”“版本控制（Git 高级协作，如分支管理、Code Review）” 的理解还很粗浅；
算法与性能优化：面对百万级数据时，爬虫的请求效率、数据分析的计算速度优化能力不足；算法基础（如数据结构、算法复杂度分析）需要强化（比如还没系统学过 “动态规划” 这类经典算法）；
前端深度：能写基本静态页面，但对 Vue、React 等主流前端框架不熟悉，难以实现复杂交互的 Web 应用（比如实时更新的数据分析仪表盘）。
希望在课程中系统学习企业级项目的开发流程与协作方法（比如需求分析、模块拆分、测试部署），项目文档，公司手册等进入企业后才能了解到的知识，弥补对项目和企业经验的短板；也期待能深入实践 Python全栈方向，把零散的知识串联成体系。
在课程实践中，我可以听从分配担任任意角色 ：既可以挑战自己的弱项板块，也能提供自己的想法和掌握的知识帮助团队协作；

3.未来规划：
理解并熟练掌握常见加密算法原理，包括对称加密(AES、DES)、非对称加密(RSA)、哈希加密(MD5、SHA1、SHA256)以及国密加密(SM4)，能够结合盐值哈希提升数据安全性，能够熟练js逆向工程，熟悉常见的反爬策略。能够准确解决加密混淆，魔改算法等复杂问题。熟练使用Selenium和Drissionpage自动化工具绕过反爬机制,并结合requests库进行高效的数据抓取。熟练数据库MySQL、SQLite和MongoDB能够进行数据存储和查询优化，确保数据的高效管理和访问。
我希望未来能进入互联网或人工智能公司，从事数据相关的开发或分析工作（比如爬虫工程师、数据分析师、全栈开发岗等）。为了这个目标，我现在会：
完善知识能力：深入自身代码的编写能力和不断丰富所需的技术；
持续积累项目经验：可以通过课余时间去 GitHub 找开源项目（如优秀的爬虫项目、数据分析案例）；
关注行业动态：通过技术博客了解爬虫与数据分析领域的前沿工具（如新一代爬虫框架、AI 辅助数据标注工具），保持对技术趋势的敏感度。
本学期规划：
认真跟上课程节奏，把每个实践项目都当作 “真实企业需求” 对待，注重代码质量、注释规范、实验报告的编写；
在课余时间抓紧丰富相关技术的机会，在进行练习强化。

4.目前代码量：
Python：约4000行（包含爬虫脚本、python基础的学习 ，学期作业和课程设计等）；
HTML/CSS/JavaScript：约1500 行（主要是 Web 项目的页面结构与交互代码）。
提高代码量，在量变达到后完成质变，让自己形成肌肉记忆。

5.时间投入与 WOOP 计划
Wish（愿望）：在本课程中，能独立完成一个 “爬虫获取数据 + 数据分析 + Web 可视化展示” 的全链路项目，且代码质量高、可维护性强，同时取得英语四级证书；
Outcome（结果）：如果愿望实现，不仅证明自己能把 “零散知识” 串联成 “完整链路”，还能产出一个 “拿得出手” 的作品，为未来求职增加筹码。同时证书的获取也能让我更加全身心的投入对技术的学习和丰富
Obstacles（障碍）：
内部障碍：“注意力分散，容易被手机、社交软件干扰”。比如写代码时突然弹出消息，就会忍不住去刷，导致思路中断，效率变低；
外部障碍：“其他课程作业多，挤压本课程的时间”。如果其他课程有大作业或考试，可能会被迫减少本课程的投入时间，影响项目进度。
Plan（if-then 计划）：
如果写代码时想刷手机，我会对时间进行规划强制自己专注40分钟，专注结束后再休息 10 分钟看手机；
如果其他课程任务挤压时间，我会提前在周末制定 “时间优先级表”，把本课程的核心任务（如项目关键模块开发）排在前面，利用早起或晚间的碎片时间补足，确保本课程进度不受严重影响。
6.提有质量的问题, 给认真的反馈
作为大学生，我会以 “先自主思考、再精准提问，认真对待反馈” 的态度参与课程，如同健身学员主动向教练追问 “为何肥肉未减、肌肉不长” 以优化训练般，遇到课程中的疑问（如 Python 爬虫反爬时 IP 被封、数据分析中 pandas 多表关联逻辑混乱），我会先通过查阅官方文档、对比过往可运行代码、梳理报错日志尝试解决，若 1-2 天内仍无突破，再整理好 “问题核心 + 已尝试方案 + 关键截图” 向老师或助教请教，同时主动挖掘课程中的疑点与深度内容（如不同爬虫框架的并发控制差异、数据可视化的信息呈现优先级），确保一学期至少提出 3 个有价值的问题，全程融入自己的思考，不依赖 AI 生成模糊疑问；对于课程反馈，我会严格按时间节点填写，绝不拖延至老师催促，反馈内容会结合自身学习实际具体说明，这样既能避免疑惑积累、保证学习连贯性，又能通过组织语言提问与反馈，锻炼书面和口头表达能力，为未来职场沟通铺垫，让提问与反馈真正成为深化专业理解、助力教学改进的桥梁。