Flask框架下前后端交互的数据集解析与应用

知识点详细说明: 1. 数据集下载与解压缩: 该资源涉及zip格式的数据集压缩包，用户在下载后需要使用解压工具（如WinRAR、7-Zip等）来提取文件。解压后，用户将得到一系列文件，其中包含.ipynb文件、csv文件以及可能的其他资源文件。 2. 数据采集: 本部分涉及到的数据采集工作主要是通过网络爬虫技术从前程无忧和猎聘网等职业招聘网站爬取数据。工作重点在于关键词挖掘，意味着爬虫程序会使用特定关键词搜索目标信息。前程无忧网站爬取了270页数据，而猎聘网则爬取了400多条岗位要求数据，这些数据被保存在csv文件格式中，便于后续的数据处理和分析。csv文件是文本文件，可以使用文本编辑器打开，但更常用的是用数据处理软件（如Excel、Pandas等）进行管理。 3. 数据清洗: 爬虫获取的数据往往包含许多不规则或不完整的信息，如重复项、缺失值等。数据清洗过程的目的就是去除这些不良数据，确保数据集的质量。具体操作包括数据去重、缺失值处理、变量重编码、特征字段的创建以及文本分词。文本分词是将文本信息拆分成有意义的词汇或短语，以便进行进一步的分析。 4. 数据库存储: 清洗后的数据将存储在MySQL数据库中，这是一个广泛使用的关系型数据库管理系统。在存储文本数据时，使用了jieba库中的extract_tags函数，该函数能够提取文本中的关键词和相应的权重大小。这在数据可视化，特别是绘制词云图时非常有用，因为词云可以直观地展示数据中的关键词及其出现频率。 5. 基于Flask的前后端交互: 本项目使用了Python开发的Flask框架来搭建Web应用的后端。Flask是一个轻量级的Web框架，非常适合快速搭建简单的Web应用。本项目中，前端使用了css和js文件进行样式和交互设计，其中js文件主要使用了ECharts库来实现数据的动态可视化。ECharts是由百度开源的一个数据可视化库，适用于生成各种图表，比如折线图、柱状图、饼图等。 Flask的路由系统允许将前端的请求映射到后端的具体处理函数上，而ajax则用于异步请求，即在不重新加载整个页面的情况下，请求新数据并更新页面的某部分。controller.js文件中包含了自定义的ajax调用逻辑，用以实现与Flask后端的交互，并将数据动态地刷新到templates文件夹中的main.html文件里。HTML文件作为网页的骨架，定义了网页的结构和内容。 6. 标签与文件名称说明: 标签“flask 数据集”表明该资源与Flask Web开发和数据集相关，这对于理解资源内容和目的提供了直接线索。压缩包的文件名称列表中只有一个“备份”，这可能表明该数据集或代码库是为了备份或恢复目的而创建，或者是某文件的备份版本。通常，备份文件用于确保在原始数据或代码丢失或损坏时能够有恢复的途径。