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1、项目介绍
技术栈：Python语言、Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化、MySQL数据库、Layui前端框架
研究背景：
拉勾网每日新增数万技术岗位，信息分散且更新快，求职者难以直观把握城市薪资与行业趋势，亟需自动化采集与可视化方案辅助择业。
研究意义：
本系统以requests实时抓取拉勾网招聘数据，经清洗后通过Echarts多维可视化，可为毕业生展示“爬虫-分析-预测”完整闭环，也可为HR提供薪酬调研工具，预计节省70%人工整理时间。
2、项目界面
（1）招聘企业分析
（2）全国招聘地图
（3）岗位分析词云图
（4）薪资预测模块
（5）招聘企业分析----融资情况
（6）招聘企业分析----类型
（7）薪资分析
（8）数据采集
3、项目说明
本系统使用Python进行创作，基于Flask框架实现Web功能，使用MySQL存储系统信息，结合ECharts进行数据可视化分析，数据获取通过requests对拉勾网进行爬取，获取的数据进行清洗处理后存储到MySQL数据库中，大致实现数据的爬取、系统管理和数据的可视化等模块。系统功能模块包括：首页可视化、招聘企业分析、全国招聘地图、岗位词云、薪资分析以及薪资预测模块。薪资预测模块支持通过选择职位、学历、城市、工作经验，使用随机森林算法预测期望薪资，为求职者提供量化参考。通过数据可视化展示，得出不同城市和行业的招聘信息数量与薪资水平存在明显差异，为个人求职者和企业招聘者提供有益参考。
4、核心代码
importosimportrandomimportmathfromtimeimportsleepimportjsonfromurllib.parseimportquoteimportrequestsfromfake_useragentimportUserAgent# 判断文件是否存在，否则创建新的defmkdir(path):folder=os.path.exists(path)ifnotfolder:os.makedirs(path)print(path+"文件夹创建成功")else:print("已存在")defget_user_agent():user_agent=UserAgent()returnuser_agent.chromedefget_page_num(count):""" 计算要抓取的页数，通过在拉勾网输入关键字信息， 可以发现最多显示30页信息,每页最多显示15个职位信息 :param count: :return: """page_num=math.ceil(count/15)ifpage_num>29:return2# return 29else:returnpage_numdefget_json(job_name,page_num,city):""" 从指定的url中通过requests请求携带 请求头和请求体 获取返回 :param city: :param job_name: 工作 :param page_num: 第几页 :return: """post_url=f"https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&city={quote(city)}&needAddtionalResult=false"# job_q = quote(job_name)url_job=f"https://www.lagou.com/jobs/list_{job_name}?px=default&city={city}#filterBox"headers=get_headers(job_q=quote(job_name))# 请求体data={"first":"true","pn":page_num,"kd":job_name,}# 代理# proxy = my_proxy() 注释掉# proxy = get_proxies(url_job)#s=requests.Session()print("建立session：",s,"\n\n")s.get(url=url_job,headers=headers,timeout=10)# s.get(url=url_job, headers=headers, timeout=10, proxies=proxy)cookie=s.cookiesprint("获取cookie：",cookie,"\n\n")# 关闭 keep-aliveheaders['Connection']="close"res=requests.post(url=post_url,headers=headers,data=data,cookies=cookie,timeout=10)# res = requests.post(url=post_url, headers=headers, data=data, cookies=cookie, timeout=10, proxies=proxy)print(f"城市{city}，工作{job_name}正在爬取第{page_num}页")res.raise_for_status()res.encoding="utf-8"page_data=res.json()returnpage_datadefspider(job,city):""" 爬虫入口 :param job: :param city: :return: """# 返回第一页json文件，方便查看有多少页数据，针对中断爬虫，继续爬取first_page=get_json(job_name=job,page_num=1,city=city)# job 页码数量 numnum=get_page_num(first_page["content"]["positionResult"]["totalCount"])print(f"在城市{city}，工作{job}可以爬取{num}页")# 已经爬取的数量sleep(5)# sleep(10)# 工作保存路径path_route=f"Data/{job}"mkdir(path_route)# 正式爬取forpageinrange(1,num+1):# 获取每一页的职位的相关职位信息page_data=get_json(job_name=job,page_num=page,city=city)filename=path_route+"/"+city+job+str(page)+".json"withopen(filename,"w",encoding="utf-8")asf_obj:# 打开模式为可写json.dump(page_data,f_obj,ensure_ascii=False)# 存储文件sleep(20)jobs=["java","python","C++","php","web","bi","go","ruby","android","ios","算法","测试","运维","数据库","ai"]cities=["北京","上海","深圳","广州","杭州","成都","南京","武汉"]job_num=0p_job=jobs[job_num]# 遍历城市# 从第 n 个开始爬n=0foriinrange(n,len(cities)):c=cities[i]spider(job=p_job,city=c)sleep(5)# sleep(10)5、源码获取方式
biyesheji0005 或 biyesheji0001 （绿色聊天软件）🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅
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