一、项目技术

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、项目内容和功能介绍

针对互联网招聘数据的精准分析需求，本研究基于Python技术栈构建拉勾网计算机类招聘数据智能分析系统。后端采用Django搭建API，结合jieba分词、pandas清洗及WordCloud词云技术处理数据；前端基于Vue.js实现交互界面，利用ECharts和Element-Plus构建可视化图表。通过爬虫获取10万+条数据，经标准化处理后分析发现：一线城市岗位占比超60%，“大数据开发”“人工智能”等岗位年需求增长30%，“机器学习”等技能与薪资呈强正相关（溢价率>20%）。系统支持多条件筛选，实时呈现岗位热力图、技能词云等交互图表，首屏渲染<2s，数据准确率95%以上。研究为企业招聘与个人职业规划提供依据，验证技术驱动招聘透明化的有效性。未来拟引入机器学习优化薪资预测，拓展多平台数据融合分析。

在招聘数据挖掘与分析项目中，科学合理的数据采集策略是获取高质量数据的关键基石。本研究直接采用和鲸社区提供的拉勾网招聘数据集，该平台已完成数据爬取、清洗与结构化处理，包含岗位名称、薪资范围、工作地点、技能要求等核心字段，共计超过10万条JSON格式数据，为后续分析提供了丰富且详实的数据素材。和鲸社区作为专业的数据科学平台，其数据集经过规范化处理，有效规避了原始网站的反爬机制限制，确保数据的合法性与稳定性。研究团队通过平台API接口直接获取结构化数据，避免了传统爬虫在Cookie管理、多线程并发等方面的技术挑战，将研究重心聚焦于数据分析与可视化，显著提升了研究效率。这种数据获取方式既保证了数据质量，又符合学术研究的合规性要求，为招聘市场多维度分析提供了坚实基础。

三、核心代码

部分代码：

package com.controller;


import java.util.Arrays;
import java.util.Map;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import com.annotation.IgnoreAuth;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper;
import com.entity.ConfigEntity;
import com.service.ConfigService;
import com.utils.MPUtil;
import com.utils.PageUtils;
import com.utils.R;
import com.utils.ValidatorUtils;

/**
 * 登录相关
 */
@RequestMapping("config")
@RestController
public class ConfigController{
	
	@Autowired
	private ConfigService configService;

	/**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/page")
    public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,ConfigEntity config){
        EntityWrapper<ConfigEntity> ew = new EntityWrapper<ConfigEntity>();
    	PageUtils page = configService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, config), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }
    
	/**
     * 列表
     */
    @IgnoreAuth
    @RequestMapping("/list")
    public R list(@RequestParam Map<String, Object> params,ConfigEntity config){
        EntityWrapper<ConfigEntity> ew = new EntityWrapper<ConfigEntity>();
    	PageUtils page = configService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, config), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }

    /**
     * 信息
     */
    @RequestMapping("/info/{id}")
    public R info(@PathVariable("id") String id){
        ConfigEntity config = configService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", config);
    }
    
    /**
     * 详情
     */
    @IgnoreAuth
    @RequestMapping("/detail/{id}")
    public R detail(@PathVariable("id") String id){
        ConfigEntity config = configService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", config);
    }
    
    /**
     * 根据name获取信息
     */
    @RequestMapping("/info")
    public R infoByName(@RequestParam String name){
        ConfigEntity config = configService.selectOne(new EntityWrapper<ConfigEntity>().eq("name", "faceFile"));
        return R.ok().put("data", config);
    }
    
    /**
     * 保存
     */
    @PostMapping("/save")
    public R save(@RequestBody ConfigEntity config){
//    	ValidatorUtils.validateEntity(config);
    	configService.insert(config);
        return R.ok();
    }

    /**

四、效果图

五 、资料获取

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