Python就业数据分析可视化系统源码教程

资源摘要信息:"基于Flask的Python全国招聘岗位就业可视化系统源码+项目说明.zip" 1. 开发环境 本系统采用的操作系统为Window 10 家庭中文版。编程语言使用的是Python（版本3.8.5）。开发工具主要使用Pycharm，此外还涉及到jupyter Lab（jupyter notebook）用于数据分析，以及Navicat用于数据库管理。系统运行所需依赖的库包括flask、pymysql、pandas、numpy、time、datetime、requests、etree、jieba、re、json、decimal等，可以通过pip或conda进行安装。 2. 运行说明 本项目包含了五个.py文件，每个文件都承担着不同的任务。 - data_collection文件负责从不同的招聘网站（前程无忧和猎聘网）获取招聘数据。 - data_clean文件对获取的数据进行清洗，包括去重、处理缺失值、变量重编码、特征字段创造、文本分词等。 - data_store文件将清洗后的数据存储到MySQL数据库中，并使用jieba提取文本数据中的关键词和权重，以便进行词云的可视化。 - utils文件包含调用MySQL数据库的工具类函数，同时也引用了其他功能文件，用于岗位数据的爬取、清洗和存储。 - app文件使用Flask框架来构建Web可视化系统，利用ECharts和ajax实现数据的异步更新和可视化展示。 要运行该项目，首先需要执行utils文件进行数据采集、清洗和存储。接着运行app文件，由于app文件运行时会直接跳转到网页界面，所以需要确保datatable和job_name变量与utils中的保持一致。由于在数据采集阶段使用了代理IP池，初次运行时需要删除proxies列表，并适当使用time.sleep进行延时处理，以防止IP被封禁。 3. 项目学习重点 - Python爬虫：掌握requests和xpath的使用，可以进行网页数据的抓取。 - 数据清洗：学习数据预处理步骤，使用pandas、numpy等工具进行数据的预处理。 - 数据库知识：学习并掌握SQL语言的基本操作，了解pymysql的使用方法。 - 前后端知识：了解HTML、JQuery、JavaScript、Ajax等前端技术的应用。 - Flask知识：学习如何利用Flask框架快速搭建Web应用，并实现前后端的数据交互。 在学习过程中，可以将本项目作为一个参考和学习资源，通过阅读和调试源码，深入理解每个部分的功能和代码实现。项目实现了一个通过爬虫技术获取招聘数据，并通过Web界面进行可视化的系统，涉及多个技术点和实践环节，非常适合计算机、数学、电子信息等专业的学生作为课程设计、期末大作业或毕业设计的参考。同时，有志于深入研究和拓展功能的开发者，可以通过修改和扩展源码来增加新的功能或改进现有功能。