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毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）
毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总
Flask框架 招聘数据爬虫可视化系统 薪资预测（7种预测模型）
爬虫 拉钩网站 MySQL数据库 echarts
本程序使用python编写，后端采用Flask框架，
采用Layui前端框架，数据库采用mysql设计，echarts进行数据可视化显示。
（1）企业情况分析
（2）学历情况分析
（3）薪资情况分析
（4）招聘数据概况
（5）薪资预测
（6）数据采集页面
本程序使用python编写，基于flask的轻量级web应用框架，数据库采用mysql设计，echarts进行数据可视化显示。数据爬取使用经典的requests、urllib包进行数据爬取，爬取的网站为拉勾网，拉勾网有较强的反爬机制，采用cookie的形式进行封装，再进行数据获取。获取的数据解析后存储到mysql数据库，然后使用pymysql包连接mysql将查询的数据展示到页面。
网页提供了如下功能：
1.首页
2.数据概况：可以通过学历和职位来选择查看满足条件的招聘信息，可以选择学历要求、输入职位来搜索更加精准的职位。
3.可视化：
薪资情况：通过选择学历来查看各种岗位对于不同学历的薪资可视化情况，以柱状图、饼图的形式来展示各种职位的薪资分布、所占比例。
企业情况：通过选择职位可以来查看这个职位的主要招聘城市，还可以大概查看一下这个职位的公司规模情况，以及每个职位在各个主要城市所占的比例饼图。
福利情况：通过数据可视化速览公司福利，基于词云进行构造，可以清晰看出所有公司给出的最核心的福利待遇。
学历情况：可以查看各个职位对学历以及工作经验的要求，以漏斗图、矩形树的形式进行可视化展示。
4.智能化
薪资预测：可以通过选择职位学历公司规模城市工作经验，以及选择不同的模型来，预测最低薪资。主要模型有：决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络、随机森林、支持向量机等。
import jieba
import jieba.analyse
import numpy as np
from flask import Flask, request, jsonify,render_template
import pymysql
from flask_cors import *
import pickle
app = Flask(import_name=__name__, template_folder='UI_Pages',static_folder='UI_Pages/assets')
app.config['JSON_AS_ASCII'] = False
CORS(app, supports_credentials=True)
from flask.json import JSONEncoder as _JSONEncoder
@app.route('/')
def index():
return render_template('page/template/login.html')
@app.route('/dashboard')
def dashboard():
return render_template('index.html')
@app.route('/console')
def console():
return render_template('page/console/console.html')
class JSONEncoder(_JSONEncoder):
def default(self, o):
import decimal
if isinstance(o, decimal.Decimal):
return float(o)
super(JSONEncoder, self).default(o)
app.json_encoder = JSONEncoder
@app.route('/xueli',methods=['GET'])
def xueli():
#打开数据库连接
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='zhaopin',
charset='utf8mb4')
#创建一个游标对象cursor
cursor = conn.cursor()
#执行sql语句
cursor.execute("SELECT DISTINCT(education) from demo")
#获取所有记录列表
result = cursor.fetchall()
education = []
education_data = []
color_list = ['#459AF0', '#38C3B0', '#86CA5A', '#BFD44F', ' #90EE90']
#获取到学历的五种情况：不限、大专、本科、硕士、博士
for field in result:
education.append(field[0])
#获取到每种学历对应的个数
for i in range(len(education)):
cursor.execute("SELECT count(*) from demo where education = '" + education[i] + "'")
count = cursor.fetchall()
education_data.append({'value': count[0][0], 'itemStyle': {'color': color_list[i]}})
cursor.execute("SELECT DISTINCT(workYear) from demo")
result = cursor.fetchall()
workYear = []
workYear_data = []
#获取到的几种工作经验
for field in result:
workYear.append(field[0])
#获取到每种工作经验对应的个数
for i in workYear:
cursor.execute("SELECT count(*) from demo where workYear = '" + i + "'")
count = cursor.fetchall()
workYear_data.append({'value': count[0][0], 'name': i})
cursor.close()
return jsonify({"education":education, "education_data":education_data, "workYear_data":workYear_data})
@app.route('/xueli_first',methods=['GET'])
def xueli_first():
#打开数据库连接
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='zhaopin',
charset='utf8mb4')
#创建一个游标对象cursor
cursor = conn.cursor()
#执行sql语句
cursor.execute("SELECT DISTINCT(education) from demo where city in ('北京', '上海', '广州', '深圳');")
#获取所有记录列表
result = cursor.fetchall()
education = []
education_data = []
color_list = ['#459AF0', '#38C3B0', '#86CA5A', '#BFD44F', ' #90EE90']
#获取到学历的五种情况：不限、大专、本科、硕士、博士
for field in result:
education.append(field[0])
#获取到每种学历对应的个数
for i in range(len(education)):
cursor.execute("SELECT count(*) from demo where education = '" + education[i] + "' and city in ('北京', '上海', '广州', '深圳');")
count = cursor.fetchall()
education_data.append({'value': count[0][0], 'itemStyle': {'color': color_list[i]}})
cursor.execute("SELECT DISTINCT(workYear) from demo where city in ('北京', '上海', '广州', '深圳');")
result = cursor.fetchall()
workYear = []
workYear_data = []
#获取到的几种工作经验
for field in result:
workYear.append(field[0])
#获取到每种工作经验对应的个数
for i in workYear:
cursor.execute("SELECT count(*) from demo where workYear = '" + i + "' and city in ('北京', '上海', '广州', '深圳');")
count = cursor.fetchall()
workYear_data.append({'value': count[0][0], 'name': i})
cursor.close()
return jsonify({"education":education, "education_data":education_data, "workYear_data":workYear_data})
@app.route('/xueli_nfirst',methods=['GET'])
def xueli_nfirst():
#打开数据库连接
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='zhaopin',
charset='utf8mb4')
#创建一个游标对象cursor
cursor = conn.cursor()
#执行sql语句
cursor.execute("SELECT DISTINCT(education) from demo where city in ('成都', '重庆', '杭州', '武汉', '西安', '天津', '苏州', '南京', '郑州', '长沙', '东莞' ,'沈阳', '青岛', '合肥', '佛山');")
#获取所有记录列表
result = cursor.fetchall()
education = []
education_data = []
color_list = ['#459AF0', '#38C3B0', '#86CA5A', '#BFD44F', ' #90EE90']
#获取到学历的五种情况：不限、大专、本科、硕士、博士
for field in result:
education.append(field[0])
#获取到每种学历对应的个数
for i in range(len(education)):
cursor.execute("SELECT count(*) from demo where education = '" + education[i] + "' and city in ('成都', '重庆', '杭州', '武汉', '西安', '天津', '苏州', '南京', '郑州', '长沙', '东莞' ,'沈阳', '青岛', '合肥', '佛山');")
count = cursor.fetchall()
education_data.append({'value': count[0][0], 'itemStyle': {'color': color_list[i]}})
cursor.execute("SELECT DISTINCT(workYear) from demo where city in ('成都', '重庆', '杭州', '武汉', '西安', '天津', '苏州', '南京', '郑州', '长沙', '东莞' ,'沈阳', '青岛', '合肥', '佛山');")
result = cursor.fetchall()
workYear = []
workYear_data = []
#获取到的几种工作经验
for field in result:
workYear.append(field[0])
#获取到每种工作经验对应的个数
for i in workYear:
cursor.execute("SELECT count(*) from demo where workYear = '" + i + "' and city in ('成都', '重庆', '杭州', '武汉', '西安', '天津', '苏州', '南京', '郑州', '长沙', '东莞' ,'沈阳', '青岛', '合肥', '佛山');")
count = cursor.fetchall()
workYear_data.append({'value': count[0][0], 'name': i})
cursor.close()
return jsonify({"education":education, "education_data":education_data, "workYear_data":workYear_data})
@app.route('/xueli_second',methods=['GET'])
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