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1、项目介绍

python +Flask框架、Echarts可视化、智联招聘、requests 爬虫、招聘信息数据分析可视化
本数据集来源于智联招聘平台，主要包含职位名称、公司名称、薪资、地点、工作经验、学历要求、公司类型、公司人数、技能要求等数据特征

Flask框架智联招聘requests爬虫的招聘数据分析系统是一个基于Python的Web应用程序，用于从智联招聘网站上爬取招聘数据，并对这些数据进行分析和展示。

该系统使用Flask框架作为后端开发工具，利用其简洁灵活的特性和丰富的扩展库来构建Web应用。通过使用Flask，我们可以轻松地搭建一个功能完善的招聘数据分析系统。

在系统的核心部分，我们使用了requests库来发送HTTP请求，并通过模拟浏览器的行为，从智联招聘网站上获取招聘数据。requests库提供了简单易用的API，使我们能够方便地进行网络数据的获取和处理。

爬取到的招聘数据将被存储在系统的数据库中，以便进行后续的分析和展示。我们可以使用SQLAlchemy等工具来管理数据库，实现数据的持久化和查询。

在数据分析方面，我们可以利用Python的数据分析库（如pandas、numpy等）对招聘数据进行统计和分析。通过这些库，我们可以对招聘数据进行筛选、排序、聚合等操作，从而得出有价值的洞察和结论。

最后，我们可以使用Flask框架提供的模板引擎和前端技术（如HTML、CSS、JavaScript等）来展示分析结果。系统可以提供各种可视化图表和表格，帮助用户更直观地了解招聘数据的特征和趋势。

总之，Flask框架智联招聘requests爬虫的招聘数据分析系统是一个功能强大、易用性高的应用程序，帮助用户从智联招聘网站上爬取、分析和展示招聘数据，为招聘行业提供有价值的参考和决策支持。

2、项目界面

（1）工作经验要求和学历要求分析

（2）技能词云图

（3）不同城市薪资分布

（4）公司规模分析

（5）招聘全国城市分布

（6）数据采集页面

3、项目说明

Flask框架智联招聘requests爬虫的招聘数据分析系统是一个基于Python的Web应用程序，用于从智联招聘网站上爬取招聘数据，并对这些数据进行分析和展示。

该系统使用Flask框架作为后端开发工具，利用其简洁灵活的特性和丰富的扩展库来构建Web应用。通过使用Flask，我们可以轻松地搭建一个功能完善的招聘数据分析系统。

在系统的核心部分，我们使用了requests库来发送HTTP请求，并通过模拟浏览器的行为，从智联招聘网站上获取招聘数据。requests库提供了简单易用的API，使我们能够方便地进行网络数据的获取和处理。

爬取到的招聘数据将被存储在系统的数据库中，以便进行后续的分析和展示。我们可以使用SQLAlchemy等工具来管理数据库，实现数据的持久化和查询。

在数据分析方面，我们可以利用Python的数据分析库（如pandas、numpy等）对招聘数据进行统计和分析。通过这些库，我们可以对招聘数据进行筛选、排序、聚合等操作，从而得出有价值的洞察和结论。

最后，我们可以使用Flask框架提供的模板引擎和前端技术（如HTML、CSS、JavaScript等）来展示分析结果。系统可以提供各种可视化图表和表格，帮助用户更直观地了解招聘数据的特征和趋势。

总之，Flask框架智联招聘requests爬虫的招聘数据分析系统是一个功能强大、易用性高的应用程序，帮助用户从智联招聘网站上爬取、分析和展示招聘数据，为招聘行业提供有价值的参考和决策支持。

4、核心代码

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import collections

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Heiti TC']  # 指定默认字体：解决plot不能显示中文问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
import re
import os
import seaborn as sns
from wordcloud import WordCloud

citys = ['上海', '北京', '广州', '深圳', '天津', '武汉', '西安', '成都', '南京', '杭州', '重庆', '厦门']
kw = 'python'  #爬虫时用的关键字

# 数据清洗：

def data_clear():
    for i in citys:
        del_indexs = []
        city = i
        file_name = 'data_ori/' + i + f'-{kw}.csv'
        df = pd.read_csv(file_name, index_col=0)

        for i in range(0, df.shape[0]):

            s = df.loc[[i], ['salary']].values.tolist()[0][0]

            if re.search('(.*)-(.*)', s):
                a = re.search('(.*)-(.*)', s).group(1)
                if a[-1] == '千':
                    a = eval(a[0:-1]) * 1000
                elif a[-1] == '万':
                    a = eval(a[0:-1]) * 10000
                b = re.search('(.*)-(.*)', s).group(2)
                if b[-1] == '千':
                    b = eval(b[0:-1]) * 1000
                elif b[-1] == '万':
                    b = eval(b[0:-1]) * 10000
                try:
                    s = (a + b) / 2
                except:
                    del_indexs.append(i)
                    print(a)
                    print(b)
                    continue
                df.loc[[i], ['salary']] = s
            else:
                df.loc[[i], ['salary']] = ''

        df.drop(del_indexs,inplace=True)
        # os.remove(file_name)
        new_file_name = 'data/' + city + f'-{kw}.csv'
        df.to_csv(new_file_name)


#数据清洗
if __name__ == "__main__":
    data_clear()

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