【Python原创毕设|课设】基于Python Flask IT行业招聘可视化分析系统-文末附下载方式，原创项目其他均为抄袭

基于Python Flask物流行业招聘可视化分析系统（获取方式访问文末官网）

• • 一、项目简介
  • 二、开发环境
  • 三、项目技术
  • 四、功能结构
  • 五、运行截图
  • 六、数据库设计
  • 七、功能实现
  • 八、源码获取

一、项目简介

本系统是一款基于Python Flask的IT行业招聘可视化分析平台，旨在为行业用户提供全面的招聘市场分析支持。通过爬虫技术采集国内IT行业的招聘信息，系统将实时的岗位数据存储于数据库中，并利用Echarts进行可视化呈现。系统的可视化模块包括城市招聘岗位数量统计、学历要求分析、公司规模分析、岗位轮播表、整体岗位数据统计、城市平均薪资、经验与薪资关系、招聘要求词云以及薪资范围分析等，帮助用户深入了解IT行业的招聘状况和市场需求。

后台系统支持用户登录、注册、公告管理、岗位数据管理等功能，确保用户能在一个安全、便捷的平台上进行数据操作和分析。系统不仅适用于企业招聘人员，也可为行业分析师提供决策支持。该平台结合大数据采集与可视化分析的技术优势，为IT行业的招聘市场洞察提供了准确且易于理解的数据分析工具。

二、开发环境

三、项目技术

Python： 作为开发语言，用于编写后端逻辑和数据处理。

Flask： Python的Web框架，用于搭建后端数据接口和处理HTTP请求。

PyMySQL： 用于Python与MySQL数据库的交互，实现数据的存储和读取。

Echarts： JavaScript的数据可视化库，将数据转化为图表形式展示给用户。

LAYUI： 轻量级前端UI框架，用于构建用户友好的交互界面。

JavaScript： 用于实现前端交互和处理用户输入。

HTML和CSS： 用于构建前端界面和样式设计。

pandas和numpy： Python的数据处理和分析。

AJAX： 用于实现前后端数据交互，异步请求后端数据接口。

MySQL： 数据库管理系统，用于持久化数据。

四、功能结构

该本系统的功能模块涵盖数据采集与入库、前台数据展示与后台管理三部分：

数据采集与入库：通过爬虫技术实时采集IT行业的招聘信息，并将数据清洗、处理后存储到数据库中，为后续分析提供数据支撑。

数据可视化分析：使用Echarts进行多维度的招聘数据展示，包括：

• 城市招聘岗位数量统计：展示各城市的岗位数量分布，方便了解区域招聘热度。

• 学历要求分析：统计各岗位的学历需求情况，帮助企业和求职者了解学历对招聘的影响。

• 公司规模分析：分析不同公司规模的岗位数量，为人才市场提供行业需求洞察。

• 岗位轮播表格：动态展示最新岗位信息。

• 城市平均薪资与年限薪资分析：统计各城市薪资水平及经验与薪资的关系。

• 招聘要求词云与薪资范围分析：通过词云和薪资区间分析，展示常见招聘要求和薪资分布。

后台管理系统：包括用户登录、注册、公告管理、岗位数据管理等功能，确保用户在系统中的数据操作安全便捷。

五、运行截图

可视化页面

登录页面

注册页面

后台首页

用户管理

公告管理

数据管理模块页面

六、数据库设计

表名：job

表名：notice

表名：user

七、功能实现

爬虫解析职位数据核心代码

def parse_html(self, html,filename):
    li_list = html.xpath('//div[@class="search-job-result"]//ul[@class="job-list-box"]/li')  # 获取职位列表
    for li in li_list:
        job_name = li.xpath('.//span[@class="job-name"]/text()')[0]  # 工作名称
        experiences = li.xpath('//*[@id="wrap"]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/ul/li[1]/div[1]/a/div[2]/ul//text()')  # 年限要求
        if not experiences:
            experiences = li.xpath('//*[@id="wrap"]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[1]/ul/li[1]/div[1]/a/div[2]/ul//text()')  # 年限要求
        # print(experiences)
        experience = experiences[0] if len(experiences)<3 else experiences[1]
        education = experiences[-1]
        salary = li.xpath('.//div[@class="job-info clearfix"]/span/text()')[0]  # 薪资待遇
        other = ''
        detail_url = ''
        company_name = li.xpath('.//div[@class="company-info"]//h3/a/text()')[0]  # 公司名称
        companyinfo = li.xpath('.//div[@class="company-info"]//ul/li//text()')
        type = companyinfo[1] if len(companyinfo)>2 else companyinfo[0] # 公司类型
        numbers = companyinfo[-1]   # 公司规模
        location = li.xpath('.//span[@class="job-area"]/text()')[0]  # 工作地点
        words = li.xpath('.//div[@class="job-card-footer clearfix"]/ul[@class="tag-list"]//text()')
        words = ','.join(words)

        # print(words)

        with open(filename, encoding = 'utf-8', mode = 'a', newline = '') as f:
            csv_writer = csv.writer(f)
            csv_writer.writerow(
                [job_name, experience, education, salary, other, detail_url, company_name, type, numbers, location,
                 words])

def run(self,jobname,city,filename):
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(self.main(jobname,city,filename))  # 运行异步任务

数据处理入库核心代码

def entry_del_data():
    '''
    聚合数据清洗入口
    '''
    print("Info:数据清洗入库开始......")
    sql_list = gen_sql(read_all_csv("data"))
    sqlManager = SQLManager()
    sqlManager.get_one("TRUNCATE job;")
    for item_sql in sql_list:
        # print(item_sql)
        sqlManager.instert(item_sql)
    sqlManager.close()
    print("Info:数据清洗入库完成......")

招聘要求数据分析词云核心代码

# 招聘要求数据分析词云
def total_data():
    sqlManager = SQLManager()
    total_sql = "SELECT count(*) as num FROM `job`"
    avg_sql = "SELECT ROUND(avg(start_sal+end_sal)/2, 2) as avgsal FROM `job`"
    com_sql = "SELECT COUNT(*) AS num    FROM (SELECT COUNT(*)   FROM `job`     GROUP BY company) AS subquery;"

    total_data = sqlManager.get_one(total_sql)['num']
    avg_data = sqlManager.get_one(avg_sql)['avgsal']
    com_data = sqlManager.get_one(com_sql)['num']
    return {'total': total_data, 'avg': avg_data, 'com': com_data, 'citys': 4}

八、源码获取

源码、安装教程文档、项目简介文档以及其它相关文档已经上传到是云猿实战官网，可以通过下面官网进行获取项目！