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1、项目介绍

• 技术栈：Python语言、Flask后端框架、Bootstrap前端框架、MySQL数据库、可视化大屏、ECharts可视化、51job招聘网站
• 这个项目的研究背景：当前招聘市场中，51job等平台的招聘数据分散且量大，人工采集与分析效率极低，难以快速提炼岗位分布、薪资趋势等关键信息。传统数据展示方式单一，缺乏直观的可视化呈现（如大屏、多类型图表），导致求职者、企业难以精准把握市场动态，制约了招聘决策的效率与准确性。
• 这个项目的研究意义：技术层面，通过Flask+MySQL解决51job数据的抓取与存储问题，借助ECharts实现多维度可视化，Bootstrap保障前端响应式体验；用户层面，提供招聘数据分析大屏、各类图表（柱状图、饼图等）及岗位详情，辅助快速理解市场趋势；行业层面，为求职者提供岗位选择参考，为企业提供招聘策略依据，推动招聘市场数据驱动决策，具备实际应用价值。

2、项目界面

（1）招聘数据分析大屏

（2）数据总览

（3）柱状图分析

（4）饼图分析

（5）岗位发布时间图分析

（6）词云图分析

（7）招聘数据

（8）岗位介绍页面

3、项目说明

本项目是基于Python语言开发的招聘数据可视化系统，整合Flask后端框架、Bootstrap前端框架、MySQL数据库与ECharts可视化技术，核心实现51job招聘网站数据的抓取、存储、分析与多维度展示，旨在解决招聘数据分散、分析低效、展示不直观的问题。系统后端采用Flask框架，负责从51job网站抓取招聘数据（含岗位信息、薪资、发布时间等），并处理数据清洗与逻辑交互；抓取的结构化数据存储至MySQL数据库，保障数据持久化与高效查询，为前端展示提供稳定数据支撑。前端基于Bootstrap框架构建响应式界面，兼顾美观性与易用性，适配不同设备的浏览需求。数据可视化是系统核心亮点，通过ECharts实现多样化图表展示：包括招聘数据分析大屏的全景呈现，数据总览的关键指标汇总，柱状图的岗位分布分析，饼图的行业占比统计，岗位发布时间图的趋势追踪，以及词云图的热门岗位关键词提取。此外，系统还提供招聘数据列表与岗位介绍详情页，方便用户查看具体岗位信息。整体而言，系统构建了从51job数据抓取、存储、处理到可视化展示的完整流程，既帮助求职者快速把握市场趋势、定位适配岗位，也为企业提供招聘市场动态参考，提升招聘决策效率，具备较强的实用性与行业适配性。

4、核心代码

def set_salary(tuple):

    salary_10 = 0
    salary_20 = 0
    salary_30 = 0
    salary_40 = 0
    salary_50 = 0
    for i in tuple:

        if int(i[1].split("·")[0]) <= 10:
            salary_10 += 1
        if 10 < int(i[1].split("·")[0]) <= 20:
            salary_20 += 1
        if 20 < int(i[1].split("·")[0]) <= 30:
            salary_30 += 1
        if 30 < int(i[1].split("·")[0]) <= 40:
            salary_40 += 1
        if int(i[1].split("·")[0]) >= 50:
            salary_50 += 1
    data_dict = {
        "10k以下": salary_10,
        "10k-20k": salary_20,
        "20k-30k": salary_30,
        "30k-40k": salary_40,
        "50k以上": salary_50,
    }
    data = [
        {"name": "10k以下", "value": salary_10},
        {"name": "10k-20k", "value": salary_20},
        {"name": "20k-30k", "value": salary_30},
        {"name": "30k-40k", "value": salary_40},
        {"name": "50k以上", "value": salary_50},
    ]
    return data


def radar_edu(tuple):
    data = []
    for i in tuple:
        data.append({"name": i[0], "value": i[1]})
    return data


def map(tuple):
    data = []
    for i in tuple:
        data.append({"name": i[0], "value": i[1]})
    return data


def word_cloud(tuple):
    data_srt = ""

    for s in tuple:
        data_srt = data_srt + s[1]
    words = jieba.lcut(data_srt)
    counts = {}
    for word in words:
        if len(word) == 1:
            continue
        else:
            counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

    items = list(counts.items())
    # print(items)
    # 列表排序sort(reverse=True 降序，可迭代列表元素，key代表数据（列表数据）)
    items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    # print(items)
    data = []
    for w in items:
     if w[1] >= 1000:
        data.append(
            {"name": w[0], "value": w[1]}
        )

    return data


def count_desc(tuple):
    data = []
    for i in range(0, 7):
        data.append(tuple[i][1])
    return data


def sount_desc_salary(tuple):
    data = []
    for i in range(0, 7):
        # print(tuple[i])
        data.append(tuple[i][2])
    # print(data)
    return data


def all_data(tuple):
    return tuple[0][1]


def jin_wei_data(tuple):
    data = []
    for i in tuple:
        temp = []
        temp.append(i[1])
        temp.append(i[2])
        data.append({i[0]: temp})
    return data


def data_names(tuple):
    data = []
    for d in tuple:
        data.append({"name": d[0], "value": d[1]})
    return data


def apiAgent(sql_index):
    data = get_sql_data(Setting.bigList[sql_index])
    data_map_data = []
    for j in jin_wei_data(data[12]):
        for key in j.keys():
            for m in map(data[13]):
                if m["name"] == key:
                    temp_list = []
                    for x in j[key]:
                        temp_list.append(x)
                    temp_list.append(m["value"])
                    data_map_data.append({
                        "name": m["name"],
                        "value": temp_list
                    })

    data_dict = {
        "data_name": data_names(data[0]),
        "data_salary": set_salary(data[1]),
        "data_edu": radar_edu(data[2]),
        "data_bar": map(data[3]),
        "data_bar_workYear": map(data[4]),
        "data_word_cloud": word_cloud(data[5]),
        "data_name_desc": count_desc(data[6]),
        "data_salary_desc": sount_desc_salary(data[7]),
        "data_raozhi_desc": sount_desc_salary(data[8]),
        "data_jinyan_desc": sount_desc_salary(data[9]),
        "data_edu_desc": sount_desc_salary(data[10]),
        "data_all_data": all_data(data[11]),
        "all_map_data": data_map_data,
    }
    return data_dict

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