- 开发语言：Python
- 框架：html" title=flask>flask
- Python版本：python3.7.7
- 数据库：mysql 5.7
- 数据库工具：Navicat11
- 开发软件：PyCharm
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摘要
本程序采用Python语言进行编写，基于Flask的轻量级Web应用框架，并结合经典模块化前端框架Bootstrap，数据库采用Mysql进行设计，数据可视化展示通过开源可视化图表库Echarts，主要包括对招聘信息的爬取、存储、可视化展示与数据挖掘，实现了Boss直聘招聘信息数据可视化分析系统。
研究背景
业内学者表明，随着大数据蔓延式爆炸，互联网的发展总趋势是“平台化”和“智能化”，网络招聘的未来发展趋势是以移动互联招聘为主要形式，并融入人工智能和大数据挖掘技术，致力于做到不仅仅是一个招聘信息的搬运工，更是一个好的建议者和决策者，将大数据技术和网络招聘相融合，通过大数据分析，采用多模透明加密技术来保障信息安全，优化网络招聘模式，改善获取数据方式。
关键技术
Python是解释型的脚本语言，在运行过程中，把程序转换为字节码和机器语言，说明性语言的程序在运行之前不必进行编译，而是一个专用的解释器，当被执行时，它都会被翻译，与之对应的还有编译性语言。
同时，这也是一种用于电脑编程的跨平台语言，这是一门将编译、交互和面向对象相结合的脚本语言（script language）。
Flask框架是一个灵活、简单、功能丰富的Web应用程序框架，特别适合快速开发小型到中型的Web应用。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以通过Flask框架快速地构建高效、可扩展的Web应用程序。Flask框架的文档和社区也十分活跃，提供了丰富的教程和指导，帮助开发者更好地使用和掌握该框架。
Vue是一款流行的开源JavaScript框架，用于构建用户界面和单页面应用程序。Vue的核心库只关注视图层，易于上手并且可以与其他库或现有项目轻松整合。
MYSQL数据库运行速度快，安全性能也很高，而且对使用的平台没有任何的限制，所以被广泛应运到系统的开发中。MySQL是一个开源和多线程的关系管理数据库系统，MySQL是开放源代码的数据库，具有跨平台性。
B/S（浏览器/服务器）结构是目前主流的网络化的结构模式，它能够把系统核心功能集中在服务器上面，可以帮助系统开发人员简化操作，便于维护和使用。
系统分析
对系统的可行性分析以及对所有功能需求进行详细的分析，来查看该系统是否具有开发的可能。
系统设计
功能模块设计和数据库设计这两部分内容都有专门的表格和图片表示。
系统实现
数据获取模块的实现是通过网络爬虫技术采集Boss直聘上互联网岗位的招聘信息。分析完访问请求的url以及返回结果的构成之后，接下来采用经典的requests包进行数据爬取，Boss直聘有较强的反爬机制，所以在爬虫程序运行过程中存在极大的id被封的风险，以及各种智能验证的问题，从而使得爬虫程序被迫中断，因此有效使用User-Agent以及Cookies等信息封装headers头部信息，能够将爬虫程序模拟成用户通过浏览器点击访问网页。User-Agent字段使服务器能够标识出例如浏览器版本等的用户信息，Cookies是存储在用户本地终端上哈希处理后的字符串，可以通过使用requests.Session()方法获取Cookies信息。
用户可以从学历与薪资、整体学历要求、经验与薪资、整体经验要求、城市平均待遇、热门岗位等方面对招聘信息进行一个全面的了解。以Python开发岗为例，首先前端通过选择学历选项发送请求给后台，后台接收数据并将其作为数据库查询条件，然后将查询出来的数据存入柱状图返回列表并将其作为键值对中的值一并存入字典中返回给前台，前端接收后台返回的数据，并通过获取列表中的数据进行分析展示。
薪资预测：通过选择公司所在城市，岗位方向，公司规模，学历，工作经验，职业技能等来预测各种岗位对于不同学历的薪资情况。岗位匹配：通过选择期望城市，岗位方向，匹配优先级，学历，工作经验，职业技能等来匹配各种岗位情况。
系统测试
结论
通过近三个月的努力，招聘信息数据可视化分析系统已初步开发完成。在查阅了大量文献的基础上，本文从系统的初步设想、到规划设计、再到详细实现均旨在能够基本解决应届毕业生面临的难题，即就业。本文的主要工作就是挖掘Boss直聘海量数据潜在的价值，并通过清晰明了、直观化的图表进行可视化展示从而帮助应届毕业生们对目前全国各个区域的就业岗位情况进行全面了解，有助于结合自身情况做出适合自己的选择。本系统采用Python语言进行编写，利用PyCharm开发平台及轻量级开源模块化的web应用框架Bootstrap，进而完成系统各个功能模块。
