智能简历解析系统：基于Python Flask的职位匹配与推荐

资源摘要信息: "基于Python的Flask框架开发的智能简历解析系统" 本项目是一个基于Python Flask框架开发的Web应用程序，名为“智能简历解析系统”。该系统主要功能是允许用户上传简历文件，自动解析简历内容，并根据解析结果智能匹配最适合的岗位，提供个性化的职位推荐。 功能特点详细解析： 1. 文件上传：用户可以通过网页界面上传简历文件，上传的文件会被存储在 ./uploads 目录中，供后续处理使用。这一功能主要依靠HTML, CSS, JavaScript, jQuery等前端技术实现。 2. 简历解析：系统会调用外部API（阿里云简历解析API）对上传的简历文件进行分析，提取关键信息，如姓名、联系方式、教育背景和工作经验。这一过程主要涉及到Python后端的文件处理和数据解析。 3. 职位匹配：基于解析出的信息，系统会自动匹配简历与最适合的职位，并提供个性化的推荐。这一功能的实现需要对解析出的数据进行分析和匹配，涉及到算法设计和数据处理。 4. 结果展示：解析结果会以JSON格式返回，并显示在网页界面上供用户查看。这一功能需要对前端展示技术和后端数据处理技术都有一定的了解。 使用技术： 后端：系统后端主要使用Python和Flask框架进行开发，Flask是一个轻量级的Web框架，非常适合快速开发小型应用。Python是一种广泛用于Web开发的语言，以其简洁易读和强大的功能库支持而受到开发者青睐。 前端：系统的前端部分主要使用HTML, CSS, JavaScript, jQuery等技术。这些是构建网页界面的基础技术，HTML定义了网页的结构，CSS定义了网页的样式，JavaScript和jQuery则是用来添加网页的交互功能。 API：系统使用了阿里云简历解析API进行简历的解析工作，这是系统的一个重要组成部分，提供了简历解析的核心功能。 其他：系统还使用了Base64编码进行文件处理，以及JSON进行数据处理。Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法，常用于数据的编码。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。 使用方法： 用户可以在浏览器中打开应用程序，使用提供的表单上传简历文件。上传完成后，点击“分析简历”按钮触发解析过程，系统会自动解析简历并匹配最适合的岗位，然后将解析结果以JSON格式返回，并显示在网页界面上供用户查看。 总的来说，这个基于Python Flask的智能简历解析系统是一个功能全面、使用方便的Web应用程序，能够有效地帮助用户快速找到最适合自己的岗位。