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1、项目介绍

• 技术栈：Python语言、Flask框架、Layui前端框架、MySQL数据库、Echarts可视化、requests/urllib爬虫（拉勾网数据源）、7种薪资预测模型（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）
• 核心功能：拉勾网招聘数据爬取（突破反爬机制）、招聘数据多维度可视化（薪资/企业/学历/福利）、基于多模型的薪资预测、数据检索与筛选
• 研究背景：拉勾网作为主流招聘平台，聚集海量岗位数据，但存在两大痛点——一是反爬机制强，普通用户难以批量获取有效数据（如不同学历/城市的薪资分布）；二是求职者缺乏科学的薪资参考工具，仅靠经验判断目标岗位薪资，易出现“薪资预期偏差”；同时企业也难快速洞察行业薪资趋势，亟需“数据爬取-可视化分析-薪资预测”一体化系统解决。
• 研究意义：技术层面，通过“cookie封装”突破拉勾网反爬，Flask搭建轻量后端，7种模型提升薪资预测精度，Echarts实现数据直观化；用户层面，为求职者提供薪资参考、为企业提供行业数据支撑；行业层面，推动招聘数据从“封闭”转向“可利用”，助力招聘决策科学化，具备实际应用价值。

2、项目界面

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
   

3、项目说明

本项目是基于Python+Flask框架开发的拉勾网招聘数据智能分析系统，整合反爬爬虫、多模型薪资预测、Echarts可视化与MySQL数据库，构建“数据采集-分析-预测-检索”的完整流程，旨在解决招聘数据获取难、分析不直观、薪资预判缺乏依据的问题。

（1）系统架构与技术逻辑

• 架构设计：采用“前后端轻量协同”模式——
  1. 后端（Flask）：负责核心业务，包括：① 爬虫调度（突破拉勾网反爬，采集招聘数据）；② 数据库交互（MySQL数据CRUD）；③ 模型调用（7种薪资预测模型调度）；④ API开发（为前端提供数据接口）；
  2. 前端：基于Layui构建响应式界面，结合Echarts实现可视化图表，通过AJAX同步后端数据，支持用户交互（如筛选、模型选择）；
  3. 数据层：MySQL存储爬取的招聘数据（岗位名称、薪资、学历要求、城市、公司规模）与预测日志，为分析与预测提供支撑；
• 核心流程：爬虫采集拉勾网数据→数据清洗存MySQL→前端调用接口加载数据→Echarts生成可视化分析→用户选择参数（职位/学历等）→后端调用预测模型→返回薪资预测结果。

（2）核心功能模块详解

① 拉勾网数据采集模块（反爬核心）

• 功能：突破拉勾网反爬机制，批量获取高质量招聘数据；
• 技术实现：
  • 反爬处理：采用“cookie封装”策略，模拟浏览器真实请求（避免被识别为爬虫），同时控制爬取频率（如每3秒请求1次），降低IP封禁风险；
  • 数据采集：使用requests/urllib库发送请求，解析拉勾网页面HTML，提取核心字段——岗位名称、薪资范围（如“15k-25k”）、学历要求（大专/本科/硕士）、工作经验、城市、公司规模（如“100-500人”）、福利标签（如“五险一金”“年终奖”）；
  • 数据预处理：爬虫内置清洗逻辑，统一薪资格式（如“15k-25k”拆分为“最低薪资15k”“最高薪资25k”）、补全缺失值（如无福利标注“暂无福利”），清洗后存入MySQL；
  • 采集控制：用户通过“数据采集页面”手动触发采集任务，支持选择采集城市（如“北京”“上海”）与岗位类型（如“Python开发”），满足个性化需求。

② 数据可视化分析模块（Echarts核心）

通过4大维度可视化，直观呈现招聘数据规律：

• 薪资情况分析：
  • 功能：按学历筛选（如“本科”），查看不同岗位的薪资分布；
  • 图表类型：柱状图（不同岗位平均薪资对比，如“Python开发20k vs Java开发18k”）、饼图（各薪资区间岗位占比，如“10-15k占35%”）；
• 企业情况分析：
  • 功能：按岗位筛选（如“产品经理”），查看招聘城市分布与公司规模；
  • 图表类型：地图（岗位城市热力图，如“北京产品岗数量最多”）、饼图（各城市岗位占比，如“上海占28%”）、条形图（公司规模分布，如“100-500人公司占40%”）；
• 学历情况分析：
  • 功能：查看各岗位对学历与工作经验的要求；
  • 图表类型：漏斗图（学历要求占比，如“本科要求占70%”）、矩形树图（工作经验与岗位的关联，如“3-5年经验岗位占55%”）；
• 福利情况分析：
  • 功能：展示全量岗位的福利关键词；
  • 图表类型：词云图（福利标签字体大小反映频率，如“五险一金”“年终奖”字体最大，为最常见福利）。

③ 多模型薪资预测模块（核心价值）

• 功能：基于用户选择的参数，预测目标岗位最低薪资；
• 预测流程：
  1. 参数选择：用户在“薪资预测”界面选择——岗位名称（如“Python开发”）、学历（本科）、公司规模（100-500人）、城市（北京）、工作经验（3-5年），并选择预测模型（7种可选）；
  2. 模型调用：后端根据选择的模型，加载训练好的模型（基于历史招聘数据训练），输入参数计算预测值；
  3. 结果展示：前端显示预测的“最低薪资”（如“18k”），并标注模型置信度（如“随机森林模型置信度92%”）；
• 7种模型适配场景：
  • 简单场景：逻辑回归、朴素贝叶斯（数据量小时快速预测）；
  • 复杂场景：决策树、随机森林（捕捉多参数非线性关联，精度高）；
  • 高维场景：神经网络、支持向量机（处理多特征交互，如“城市+经验+规模”联合影响）。

④ 数据概况与检索模块

• 功能：精准筛选招聘数据，快速定位目标岗位；
• 检索维度：用户在“招聘数据概况”界面，可按“学历要求”（下拉选择）、“岗位关键词”（输入搜索，如“算法”）组合筛选，结果页展示匹配岗位的完整信息（薪资、公司、福利），支持按“薪资降序”排序，辅助求职决策。

（3）系统价值总结

• 求职者：获取行业薪资趋势，通过预测明确薪资预期，减少求职议价偏差；
• 企业HR：洞察竞品薪资水平，优化岗位定价，提升招聘竞争力；
• 技术亮点：突破拉勾网反爬实现数据获取，多模型适配不同预测场景，兼顾效率与精度。

4、部分代码

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'])

5、源码获取方式

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