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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

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

基于Flask框架的招聘数据可视化系统是一个集成后端服务、前端展示和数据可视化的综合性平台，旨在从51job招聘网站上抓取数据，进行高效分析和直观展示。以下是对该系统的简要介绍。

该系统后端采用Flask框架，一个轻量级但功能强大的Python Web框架。Flask以其简洁和易扩展性著称，能够轻松处理从51job招聘网站上抓取的大量数据，并提供高效的数据处理服务。同时，MySQL数据库作为系统的数据存储层，负责存储和管理从51job上获取的招聘信息，确保数据的持久化和高效查询。

前端部分则采用Bootstrap框架，为用户提供了一个响应式、易于使用和美观的界面。Bootstrap的组件库和样式库使得前端页面的开发更加快捷和标准化，极大地提升了用户体验。

在数据可视化方面，系统充分利用了ECharts这一强大的可视化工具。ECharts以其丰富的图表类型和良好的交互性，能够将招聘数据以折线图、柱状图、饼图等多种形式展示出来，让用户对招聘趋势、岗位分布等信息一目了然。此外，系统还支持可视化大屏展示，使得数据展示更加直观和震撼。

整体而言，该系统通过整合Flask后端框架、Bootstrap前端框架、MySQL数据库以及ECharts可视化工具，实现了一个从数据抓取、存储、处理到展示的完整流程。它不仅提高了招聘数据的分析效率，还通过直观的可视化展示，帮助用户更好地把握招聘市场的动态和趋势。

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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