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Python职位信息聚合系统(含爬虫抓取、数据分析、可视化及互动功能).zip

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简介:
本项目为一个集成了爬虫技术、数据处理与分析以及数据可视化的Python职位信息聚合平台。用户可轻松查看和对比不同网站发布的Python岗位详情,并享受丰富的交互体验。 项目工程资源在经过严格测试并确保可以直接运行且功能正常的情况下才上传。这些资源可以轻松复制复刻,并且拿到资料包后可直接重现同样的项目效果。本人拥有丰富的系统开发经验(全栈开发),如有任何使用问题,欢迎随时联系我,我会及时为您解答和提供帮助。 【资源内容】:具体项目的详细信息可以在本页面下方查看“资源详情”,其中包括完整源码、工程文件及说明文档等资料。【若非VIP用户,请私信获取】 【本人专注IT领域】:对于使用过程中遇到的任何问题,欢迎随时联系我,我会尽快解答并提供帮助。 【附带支持】:如果您还需要相关的开发工具或学习材料,我也将尽力协助您,并鼓励您的技术进步和成长。 【适用范围】:此项目适用于各种场景如项目设计、课程作业、学科竞赛及比赛准备等。此外,它也适合用于初期的项目立项以及个人技能提升与练习等方面。 您可以参考这个优质项目进行复刻或在此基础上开发出更多的功能特性。 1. 本资源仅供开源学习和技术交流使用,请勿将其用于商业用途,一切后果由使用者自行承担。 2. 部分字体和插图等素材可能来自网络来源,在有侵权嫌疑时请告知以便处理。本人不对涉及版权问题或内容的法律责任负责。收取费用仅为整理及收集资料的时间成本补偿。 3. 积分资源不提供使用过程中的问题指导解答服务。

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客服
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  • Python).zip
    优质
    本项目为一个集成了爬虫技术、数据处理与分析以及数据可视化的Python职位信息聚合平台。用户可轻松查看和对比不同网站发布的Python岗位详情,并享受丰富的交互体验。 项目工程资源在经过严格测试并确保可以直接运行且功能正常的情况下才上传。这些资源可以轻松复制复刻,并且拿到资料包后可直接重现同样的项目效果。本人拥有丰富的系统开发经验(全栈开发),如有任何使用问题,欢迎随时联系我,我会及时为您解答和提供帮助。 【资源内容】:具体项目的详细信息可以在本页面下方查看“资源详情”,其中包括完整源码、工程文件及说明文档等资料。【若非VIP用户,请私信获取】 【本人专注IT领域】:对于使用过程中遇到的任何问题,欢迎随时联系我,我会尽快解答并提供帮助。 【附带支持】:如果您还需要相关的开发工具或学习材料,我也将尽力协助您,并鼓励您的技术进步和成长。 【适用范围】:此项目适用于各种场景如项目设计、课程作业、学科竞赛及比赛准备等。此外,它也适合用于初期的项目立项以及个人技能提升与练习等方面。 您可以参考这个优质项目进行复刻或在此基础上开发出更多的功能特性。 1. 本资源仅供开源学习和技术交流使用,请勿将其用于商业用途,一切后果由使用者自行承担。 2. 部分字体和插图等素材可能来自网络来源,在有侵权嫌疑时请告知以便处理。本人不对涉及版权问题或内容的法律责任负责。收取费用仅为整理及收集资料的时间成本补偿。 3. 积分资源不提供使用过程中的问题指导解答服务。
  • 工作平台:集招聘等多于一体
    优质
    这是一款全面的工作聚合平台,集合了招聘信息收集、智能数据分析和直观结果展示等功能,为求职者与雇主提供一站式服务解决方案。 本系统基于Python开发,旨在聚合互联网行业的招聘信息。所有功能均可通过网页操作完成,包括爬虫、数据分析、数据可视化及用户互动等功能模块互相独立但又彼此关联。 具体而言,该系统利用了Python的丰富库来实现各项功能:使用requests进行网络请求,lxml和beautifulsoup4解析页面;numpy与pandas处理分析数据;pyecharts用于生成图表展示结果;Flask框架构建Web后台。此外,还通过csv、MySQL及配置文件等存储方式确保数据互通。 为了增强系统的灵活性和实用性,我们加入了计时器功能以实现定时任务,并使用微信推送来通知用户重要信息更新。同时开发了函数注册器与参数转换器以便团队协作中更好地管理代码结构和接口调用规范。 目前,爬虫获取的数据来源包括但不限于前程无忧、齐鲁人才网、猎聘网及拉勾网等知名招聘网站。系统能够满足大多数关于互联网行业招聘信息的需求,并且鼓励用户在发现新需求时积极提出建议或贡献自己的力量来完善此项目。
  • 利用Python51Job
    优质
    本项目运用Python技术从51Job平台收集并解析职业数据,通过数据分析及可视化呈现,揭示就业市场趋势与热门岗位信息。 在本项目中,我们将探讨如何使用Python编程语言来实现对51Job网站的网络爬虫,并获取相关的职位信息,包括工作名称、工作描述、公司名称以及薪资范围等。此外,我们还将进行数据分析和可视化。 首先,我们需要引入几个关键库:`requests`用于发送HTTP请求;`BeautifulSoup`用于解析HTML文档;以及`pandas`用于数据处理和存储。通过使用这些工具,我们可以向51Job网站发送GET请求来获取网页的HTML源码,并利用CSS选择器或XPath定位到所需的数据元素。 在爬取过程中,需要注意分页问题,因为职位信息通常不会一次性全部显示出来。我们需要遍历所有页面以抓取数据,并将它们整合进一个大的数据结构中(例如Pandas的DataFrame)。为了避免过于频繁地请求导致IP被封禁,在此期间应适当设置延迟时间。 接下来的任务是保存所获取的数据为CSV文件,可以通过使用`pandas`库中的`to_csv()`函数来实现这一目标。这样可以将数据持久化存储起来以便后续分析之用。 在数据分析阶段中,我们将利用Pandas进行数据清洗工作(例如去除空值、处理异常值)以及执行简单的统计分析任务(如计算平均薪资和岗位数量)。这有助于我们更好地了解Python岗位的整体情况。 随后是可视化部分。这里将使用`matplotlib`和`seaborn`等库来创建直观图表,包括绘制不同薪资段的柱状图以展示其对应的工作需求量以及制作反映各种工作类型比例分布的饼图。通过这种方式可以清晰地看到哪个薪资范围内的岗位最受欢迎,并且能够清楚了解各个职位类型的占比情况。 综上所述,这个项目涵盖了Python网络爬虫的基础知识(如请求网页、解析HTML),以及数据处理和可视化的技能。它为求职者及数据分析爱好者提供了一个很好的实践案例,帮助他们学习如何高效地获取并分析在线信息。
  • 使用Python51Job
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序,自动化采集51Job网站上的招聘信息,通过分析获取的数据来研究和理解当前就业市场的趋势及需求。 使用Python Scrapy框架爬取51Job职位信息,包括职位所在地、所属公司、薪酬、招聘需求、福利待遇等等。
  • Python项目:二手房约300行代码和PyEcharts展示)
    优质
    本项目运用Python进行二手房信息的数据抓取,并利用PyEcharts实现数据可视化。包含近300行的爬虫代码,为数据分析爱好者提供实用案例与学习资源。 Python数据分析与可视化项目涉及房地产二手房信息的抓取及可视化展示。该项目包括约300行爬虫代码以及使用Pyecharts进行数据可视化的部分。二手房信息通过百度网盘分享地址提取。
  • 使用Python电影代码).rar
    优质
    本资源提供了一个使用Python进行电影数据抓取与可视化的教程,包括完整数据集及爬虫代码,适合学习网络数据采集与分析。 本次爬取的目标网站是阳光电影网(https://www.ygdy8.net),使用的技术为requests和xpath。主要获取2016年到2023年间的所有电影数据。 在Visual Studio Code中进行开发,通过requests发送请求,并利用xpath解析网页内容。获取的字段信息包括: - 电影译名 (Video_Name_CN) - 片名 (Video_Name) - 地产 (Video_Address) - 类别 (Video_Type) - 语言 (Video_language) - 上映时间 (Video_Date) - 豆瓣评分(Video_Number) - 片长 (Video_Time) - 导演 (Video_Daoyan) - 主演列表(包含所有主演)(Video_Yanyuan_list) 以上是本次爬虫任务的主要内容。
  • Python课程设计-猎聘网
    优质
    本课程旨在教授如何使用Python编写爬虫程序,通过实际案例——抓取猎聘网上的职位信息,帮助学员掌握网络数据采集技术及实践应用。 本项目主要分为两个部分:爬取数据与处理数据。项目资源包含了上述两个部分的源代码文件,还包括可视化中的词云图背景图、停用词表、爬取的URL集合、爬取的数据集合以及最终生成的直方图和词云图集合。其中city文件包含猎聘网城市代码与城市名称的对应关系。
  • B站UP主).zip
    优质
    本资源包含一个专为B站UP主设计的数据可视化系统,内含用于抓取视频信息的爬虫工具以及展示分析结果的可视化模块。帮助用户轻松掌握其频道运营状况。 该项目旨在爬取B站UP主视频的详细信息,并进行可视化展示。项目中的爬虫是单线程的。技术栈方面,前端使用HTML、CSS和JavaScript,后端使用Flask框架,爬虫使用Python,数据库采用MySQL。在深度学习方面,利用BiRNN-LSTM模型进行情感分类。 基本功能包括视频数据分析,数据来源于UP主的个人主页统计信息,涵盖关注数、粉丝数、获赞数、播放数、阅读数和视频数量等指标。此外还有个人视频排行功能,根据评分算法综合考虑观看量、弹幕数、回复数、收藏数、硬币数、分享数和点赞数等因素,展示综合评分最高的9个视频(按降序排列)。稿件时长分区功能可以对视频时长进行分类。 粉丝信息提供名字、关注时间和性别的详细信息。评论情绪分析则通过评估所有投稿视频的评论情感,将其归类为积极或消极。总览部分提供了所有视频的点赞数、投币数、收藏数、评论数量和播放量等综合数据概览。稿件详情功能展示了评分最高的6个作品的详尽数据。 用户还可以点击不同分区查看特定权重的数据展示。
  • Python 项目——二手房(房地产类别,约 300 行代码,包和 pyecharts ).zip
    优质
    本项目利用Python进行二手房信息的数据抓取,并使用pyecharts库对数据进行可视化处理。该项目涵盖约300行代码,包括爬虫编写与数据可视化的实现,适用于房地产分析领域。 Python数据分析与可视化项目包含项目源码(附有详细分析说明)、数据文件,在此不包括视频内容。该项目适合用作数据分析练习、制作数据分析报告或作为毕业设计素材等用途。
  • Python
    优质
    《Python爬虫与数据分析可视化》是一本指导读者利用Python进行网页数据抓取及分析,并通过图表形式直观展示数据结果的技术书籍。 Python爬虫数据可视化分析大作业包括使用Python爬取猫眼评论数据,并进行相应的数据分析与可视化展示。该任务不仅涵盖基本的数据抓取操作,还要求将收集到的评论信息通过多种图表形式呈现出来,如饼图、柱状图和漏斗图等;此外还需生成词云以直观展现文本中的高频词汇。 除了上述内容外,另一项大作业则专注于Python在疫情大数据分析领域的应用。这项工作不仅涉及网络爬虫技术来获取数据,还包括对这些信息的深入可视化处理、GIS地图展示以及情感与舆情分析等多个方面。此项目还要求进行主题挖掘和威胁情报溯源,并探索知识图谱构建的可能性;最后还需利用AI及NLP(自然语言处理)工具来进行预测预警等高级应用。 以上作业均需要提交详细的源代码文件及相关报告书,以供老师审查评分使用。