基于Python+网络爬虫的兼职招聘就业信息数据可视化分析

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文章目录

招聘就业信息可视化系统-系统前言
招聘就业信息数据可视化系统-研究内容
招聘就业信息数据可视化系统-项目简介
招聘就业信息数据可视化系统-技术分析
招聘就业信息数据可视化系统-演示图片
招聘就业信息数据可视化系统-代码展示
招聘就业信息数据可视化系统-结语（文末获取源码）

本次文章主要是介绍基于Python+网络爬虫的兼职招聘就业信息数据可视化分析

招聘就业信息可视化系统-系统前言

随着信息技术时代的降临，当今世界信息化水平也越来越高。越来越多的招聘信息在网络上面发布，这就使得应聘者需要在眼花缭乱的招聘信息不知道如何选择最合适自己的工作。因此需要对这些海量的招聘信息进行更深入的更高层次的分析。系统通过网络爬虫技术对网络上海量的招聘信息进行爬取，并对其进行数据清洗工作，对清洗后的工作进行数据分析。实现了对爬取到的数据信息进行分类查看，模糊查询以及多条件联合查询，按关键字对招聘信息进行爬等功能。随着大数据分析技术日渐成熟。可以在合理的时间范围内对海量的数据进行管理,整理以及分析，从而发掘数据之间隐藏的关联规则及预测未来的发展趋势。
同时大数据的普及，这个时代已经迎来了大数据的黄金时代，大数据具有战略意义，同时对于处理这些数据的爬虫技术也就显得尤为重要，因为海量的信息需要我们高效的爬取和处理。因此对于招聘信息可视化分析是可行的，所以在有市场的前提之下我们利用爬虫技术对招聘信息可视化是可行的。

招聘就业信息数据可视化系统-研究内容

开发技术：Python+数据爬虫技术+Django框架+Echarts+Mysql+Redis
项目简介：本项目爬虫端和网站后台采用Python语言开发，其中爬虫利用的是Scrapy框架可以轻松实现网站数据的抓取，抓取到的兼职信息直接保存到mysql数据库中，前端采用Vue开发，实现了前后端分离的模式，前端请求Django后端接受到数据然后利用echarts画各种统计图。

招聘就业信息数据可视化系统-项目简介

本课题主要是研究爬虫技术招聘信息可视化系统是基于B/S构架。整个系统主要分为三个模块，分别是数据爬虫模块，数据可视化分析模块，用户功能模块。
对招聘信息可视化包括了对数据的整理，清洗以及可视化制图。主要是利用管理员的身份对数据进行收集，并保存在本地的数据库上面。
1）利用scrapy数据爬虫技术，爬取兼职招聘网站的数据，然后再将这些数据进行数据筛选、数据清洗。
2）对筛选出来的数据进行可视化分析，包括各区域招聘情况分析，招聘类型分析，招聘薪资情况分析，招聘趋势分析，各个公司学历要求分析等等。

招聘就业信息数据可视化系统-技术分析

1.爬虫技术：网络爬虫（WebCrawler），是一种按照一定的规则，自动提取Web网页的应用程序或者脚本，工作原理是基于http协议中请求与响应机制。网络爬虫的优点在于，它可以将整个网页完整爬取下来，而且具有高度的自定义性。客户端发送HTTP请求，将url提交给服务器端。服务器端根据ur1l的信息进行逻辑处理，并将需要的数据返回给客户端。由于请求的信息不止在一个url中，不得不建立一个url列表通过持续的发送请求进而得到全部的信息。返回的信息是HTML（ Hypertext MarkupLanguage），通过BeautifuISoup，XPath，正则表达式等技术可以高效地抽取具有固定特征的页面信息，准确率很高。

2.Python技术：本设计采用的Python语言是一种计算机程序设计语言，因常被用于脚本开发也常被称为脚本语言。由C语言为底层开发的，本身有许多库由C语言封装的，起初被用于数学家和科学家的数学计算，因其简洁、易学、扩展性强的特点，被广泛的使用在各个领域，比如软件开发、大数据、AI、网络编程等（本文的网络爬虫属于网络编程）。网络爬虫常用语言为Java和Python，两者均支持网络爬虫。对比之下，Python开发速度更快且支持分布式爬虫，Java对比Python运行速度较快的特点显得苍白，因此采用Python语言。

3.数据可视化:Python为我们提供了用来制作图表的库函数如.matplot-lib，pandas等。事实证明这些方法已经十分成功，而本文使用一个国产开源python库pyecharts，它是基于百度开源web可视化库Echarts，集合python语言自动生成Echarts图表。它不但可以绘制图表，还可以生成独立的HTML网页。具有良好的性能，并且使用方便。