收藏关注不迷路
文章目录前言一、项目介绍二、开发环境三、功能介绍四、核心代码五、效果图六、文章目录前言随着互联网的迅猛发展，网络数据已经进入大数据时代。传统的搜索引擎尽管解决了信息搜索问题，但无法进行有效的数据分析和优质资源的获取。并且，人们的需求不同，数据的要求也不同。为了解决这一问题，定向抓取数据的爬虫诞生了。它的诞生把人们从重复性的劳动中解放出来，节约人们宝贵的时间。 目前,网上数据呈现几何级数的增长,人们获得有效,准确信息的难度增大.有必要对数据进行合理的采集和分析,尤其是与人们工作有关的招聘岗位数据的真实性和有效性.为了解决在职人员和广大高校毕业生获取满意的招聘岗位信息,利用Python对该信息进行收集和分析,势在必行.首先,以某招聘岗位为例,爬取岗位和报考数据,其次,从地区,行业,专业,热门岗位等维度进行数据分析,最后,利用可视化技术,将有效的数据展示给用户.经测试表明,该系统能够正常运行,数据可靠,能够为求职者提供准确的数据.
一、项目介绍研究的主要内容： 系统采用的技术包括，Python网络爬虫，pandas，numpy数据分析，flask后端框架，前端采用bootstrap，echarts和JavaScript进行渲染和交互，sqlite关系数据库，轻量级mysql。论文内容基于该图书馆书目推荐数据分析系统的实现分为两个部分，爬虫部分，和爬取的数据进行分析展示。 本课题对网络爬取全国公考岗位及报考网站数据，使用Python技术进行数据整理并存储MySQL数据库中；采用numpy技术进行数据分析，在结合岗位报考人数的具体特征的基础上，对数据进行分析处理；对用户相关数据进行分析 。然后使用Python专门的数据可视化库echarts进行可视化展示，所以要选取数据维度较多的数据源进行采集爬取。并且根据各个方向进行了图表的设计和测试数据的完善。
二、开发环境开发语言：Python python框架：django 软件版本：python3.7/python3.8 数据库：mysql 5.7或更高版本 数据库工具：Navicat11 开发软件：PyCharm/vs code 前端框架:vue.js
————————————————
三、功能介绍1数据爬取 2数据存储 3数据可视化 通过对该网站岗位数据的爬取可以获取到很多有价值的信息，同时进行可视化分析。我这里使用了python的常用框架–Flask框架，它是一个轻量级的web框架。
四、核心代码部分代码：
def users_login(request):if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}req_dict = request.session.get("req_dict")if req_dict.get('role')!=None:del req_dict['role']datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)if not datas:msg['code'] = password_error_codemsg['msg'] = mes.password_error_codereturn JsonResponse(msg)req_dict['id'] = datas[0].get('id')return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)def users_register(request):if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}req_dict = request.session.get("req_dict")error = users.createbyreq(users, users, req_dict)if error != None:msg['code'] = crud_error_codemsg['msg'] = errorreturn JsonResponse(msg)def users_session(request):''''''if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]return JsonResponse(msg)def users_logout(request):if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {"msg": "退出成功","code": 0}return JsonResponse(msg)def users_page(request):''''''if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,"data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}req_dict = request.session.get("req_dict")tablename = request.session.get("tablename")try:__hasMessage__ = users.__hasMessage__except:__hasMessage__ = Noneif __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":if tablename != "users":req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")if tablename == "users":msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)else:msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10return JsonResponse(msg) 五、效果图
目 录 摘 要 I ABSTRACT II 目 录 II 第1章 绪论 1 1.1背景及意义 1 1.2 国内外研究概况 1 1.3 研究的内容 1 第2章 相关技术 3 2.1 Python简介 4 2.2 Django 框架介绍 6 2.3 B/S结构 4 2.4 MySQL数据库 4 第3章 系统分析 5 3.1 需求分析 5 3.2 系统可行性分析 5 3.2.1技术可行性：技术背景 5 3.2.2经济可行性 6 3.2.3操作可行性： 6 3.3 项目设计目标与原则 6 3.4系统流程分析 7 3.4.1操作流程 7 3.4.2添加信息流程 8 3.4.3删除信息流程 9 第4章 系统设计 11 4.1 系统体系结构 11 4.2开发流程设计系统 12 4.3 数据库设计原则 13 4.4 数据表 15 第5章 系统详细设计 19 5.1管理员功能模块 20 5.2用户功能模块 23 5.3前台功能模块 19 第6章 系统测试 25 6.1系统测试的目的 25 6.2系统测试方法 25 6.3功能测试 26 结 论 28 致 谢 29 参考文献 30