本项目运用Python语言自动化抓取各大招聘平台的数据，通过数据分析和可视化呈现行业趋势与岗位需求，并设定阈值自动发送邮件报告。
使用 Python 对招聘网站进行网络爬虫并对其进行可视化分析，并添加邮件检查机制是本项目的主旨。这个设计旨在通过实践加深对 Python 编程语言的理解与应用，同时巩固理论知识，理解通用爬虫的工作流程、网页分类以及遵守的协议等。
一、设计目的及要求
本次设计的目标在于使学生在课程项目实践中复习和掌握 Python 语言的应用方法和技术，并培养逻辑思维能力。此外还旨在锻炼学生的自我管理能力和团队合作技能，以便更好地完成个人任务并促进集体协作。
二、设计内容
1. 设计题目与环境：
- 题目：腾讯招聘网站技术类岗位信息的爬取
- 语言：Python
- 环境：Anaconda3+Pycharm
2. 设计过程与步骤：
（1）编写核心代码以从腾讯招聘网站获取数据。
（2）实现监听邮件功能，以便在完成大量数据抓取后发送通知。
（3）对爬虫获得的数据进行词频统计，并展示出现频率最高的十个词语。
（4）去除无用信息并生成词云图。
（5）针对关键词做进一步的分析和总结。
（6）利用可视化工具呈现高频词汇分布情况。
（7）提取学历及工作经验相关的特有关键字，进行详细分类统计。
（8）对比不同岗位类别（如产品类和技术类），在经验、教育背景以及技术要求方面的差异。
三、设计过程中遇到的问题与解决方法
1. 在初次尝试使用 requests 方法时发现数据为空。经过检查后得知这是由于该网站采用了动态加载内容，导致 xpath 无法正常抓取信息。
- 解决方案：通过回顾之前的案例，决定采用 driver 方法来处理这个问题，并成功实现了网页的完整爬取。
2. 遇到的问题是在大量数据收集时尝试加入邮件通知功能。虽然这需要一定的技术挑战和时间安排上的考虑，但最终得以实现并优化了整个项目的运行效率。
四、设计总结
通过此次课程项目的学习与实践，我们深入理解了 Python 网络爬虫的基本原理及操作方法，并掌握了如何利用 urllib 库或 requests 库获取网页源代码。同时学会了使用正则表达式、Xpath 语法以及 BeautifulSoup 模块进行数据解析；熟悉了 re、lxml 和 bs4 这些库的使用规则，能够有效处理和保存爬取到的数据。此外还接触到了 Selenium 工具用于抓取动态更新的内容，并对 Scrapy 框架有了初步的认识及其在实际项目中的应用方法。
5星
