项目名称：豆瓣电影Top250数据抓取扩展
技术栈：JavaScript、Chrome Extension API（Manifest V3）、SheetJS（XLSX）、HTML/CSS
项目背景
为满足客户自动化采集豆瓣电影Top250数据的需求，开发一款浏览器插件，实现多页数据抓取、自动翻页及Excel导出功能，需适配Chrome/Edge浏览器。
核心功能与实现
自动化数据采集
基于MutationObserver与WebNavigation API监听页面加载，实现自动翻页逻辑（共10页），覆盖250条数据完整抓取。
通过querySelector精准解析DOM结构，提取电影排名、名称、类型、评分等字段，解决豆瓣动态页面元素定位问题。
数据导出与格式化
集成SheetJS库，将JSON数据转为Excel文件，严格对齐客户提供的模板格式（含Sheet1与表头）。
优化内存管理，支持千条级数据一次性导出，生成文件体积压缩30%（平均<50KB）。
反爬策略与性能优化
设计随机延迟（2-5秒）与User-Agent轮换机制，绕过豆瓣反爬限制，抓取成功率提升至98%。
采用Service Worker管理请求队列，降低CPU占用率，单页加载耗时控制在3秒内。
跨浏览器兼容
适配Chromium内核浏览器（Chrome/Edge），通过Manifest V3权限动态声明与CSP策略调整，解决扩展在Edge中的资源加载问题。
技术亮点
异步流程控制：结合Promise链与async/await实现页面跳转、数据抓取、文件生成的串行化操作。
模块化设计：分离content.js（数据层）、popup.js（控制层）、XLSX（视图层），提升代码可维护性。
用户体验优化：通过按钮状态管理（禁用/加载中）和进度提示，增强交互反馈。