1. 项目背景
本系统旨在帮助用户更高效地管理和分析招聘信息，通过爬虫抓取招聘数据、可视化分析招聘市场情况，并提供薪资预测功能。项目采用 Django 框架开发，具有以下主要功能：
- 从招聘网站抓取招聘数据。
- 存储与管理招聘信息。
- 提供基于数据的可视化分析。
- 实现简单的薪资预测功能。
2. 系统架构设计
- 后端框架：Django + SQLite
- 前端技术：HTML、CSS、JavaScript（通过 Django 模板引擎渲染）
- 爬虫工具：Python 自定义爬虫
- 核心模块：
- 数据爬取模块
- 数据管理模块（数据库模型）
- 数据可视化模块
- 薪资预测模块
3. 数据库设计
文件位置：models.py
项目数据库采用 Django ORM，数据模型如下：
- Job（职位信息表）：
title：职位名称company：公司名称location：工作地点salary：薪资信息description：职位描述post_date：发布日期
- Company（公司信息表）：
name：公司名称industry：所属行业size：公司规模
模型中包含数据字段、关系映射及方法，用于存储和管理爬取的招聘信息。
4. 爬虫功能
文件位置：spider.py
爬虫功能主要完成以下任务：
- 访问招聘网站（如 51Job）。
- 解析 HTML 页面，提取职位信息，包括职位名称、公司名称、薪资等。
- 数据清洗与存储：
- 利用
stopwords.txt文件剔除无效信息。 - 数据存入 SQLite 数据库，便于后续处理。
- 利用
关键代码示例：
5. 数据可视化功能
文件位置：views.py
系统提供多种数据可视化方式：
- 职位数量统计图：显示不同岗位的招聘数量分布。
- 薪资分布图：绘制各职位薪资分布的柱状图或箱线图。
- 公司规模分析：展示公司规模与职位数量的关系。
通过 Matplotlib 或其他可视化库生成图片，并渲染到模板页面。
关键视图代码示例：
6. 薪资预测功能
实现思路：
- 利用招聘数据训练简单的机器学习模型（如线性回归）。
- 使用 scikit-learn 库实现，预测给定职位的预期薪资范围。
关键代码示例：
7. 前后端交互
文件位置：templates/ 和 static/
- 模板文件使用 Django 模板引擎编写（如 HTML 表单）。
- 静态文件夹存放 CSS 和 JavaScript 文件，提升用户交互体验。
8. 配置说明
文件位置：settings.py
- 数据库配置：使用 SQLite。
- 静态文件路径：
static/ - 已配置爬虫相关参数及应用路由。
9. 项目部署与运行
- 依赖安装：
pip install -r requirements.txt - 数据库迁移：
python manage.py makemigrations python manage.py migrate - 运行服务器：
python manage.py runserver - 访问地址：
http://127.0.0.1:8000/
10. 总结与安全性
- 系统通过模块化设计，功能清晰，易于扩展。
- 数据可视化与薪资预测功能为用户提供了深入洞察。
- 后续可优化爬虫逻辑，增加多网站支持，并加强数据安全
具体项目演示视频：
【S2023016大数据专业毕设之基于python爬虫的招聘信息可视化+薪资预测管理系统】 https://www.bilibili.com/video/BV1tW4y1p7cX/?share_source=copy_web&vd_source=3d18b0a7b9486f50fe7f4dea4c24e2a4
全套资料包含源码+注释+部署教程参考视频+开发文档
标签：py,python,招聘,爬虫,Django,可视化,薪资 From： https://blog.csdn.net/laoman456/article/details/144740403