基于Python的招聘信息数据分析系统设计(Django,MySQL)(论文13000字,程序代码,MySQL数据库)
摘要：随着高等教育的逐步推进，我国的毕业生数量越来越多，所要求的工作岗位自然也居高不下，这与需求增幅不大的招聘市场之间形成了冲突，导致了目前严峻的就业形式。同时伴随着互联网技术的不断发展，数据在这个社会中扮演的角色越来越重要，如果我们能够挖掘数据背后的规律，会对我们的生活产生巨大的助力。所以，本文从实际出发，综合当代信息处理技术和毕业生难以就业这两点特征，基于软件工程的思想设计并实现了基于Django网络应用框架的简单数据分析平台，主要完成了用户登录注册、后台用户管理，数据分析结果可视化等内容。该平台的应用有益于就业生建立起对招聘市场的基本印象，进而做出更优的选择。
关键词：Django；数据分析；爬虫
Design and Implementation of Data Analysis System for Recruitment Information Based on Python
Abstract：With the gradual advancement of higher education, the number of graduates in China is increasing, and naturally the required jobs are high. This creates a conflict with the recruitment market with little increase in demand, leading to the current severe employment. At the same time, with the continuous development of Internet technology, the role of data in this society is becoming more and more important. If we can explore the laws behind the data, it will greatly benefit our life. Therefore, this article starts from the reality, integrates the characteristics of contemporary information processing technology and graduates' difficult employment. Based on the idea of software engineering, it implements a simple data analysis platform based on Django network application framework, which mainly completes the user login and registration, background information management, visualization of data analysis results and other functions. The application of the platform is beneficial to the employment students to establish a basic impression of the recruitment market, and then make better choices.
Key words：Django；Platform Development；Crawler
本文组织结构
第一章 绪论。本章简要介绍了本文产生的背景，包括本文的时代条件和研究目的，接着表明了本文技术方面研究的内容，然后从数据爬虫方面和基于Python的应用框架方面介绍了国内外研究现状。
第二章 关键技术简介。简单介绍了Python爬虫技术和网站设计流程中涉及到的技术。
第三章 可行性与需求分析。首先在硬件和数据上对于平台开发的可行性进行了相关分析，接着根据实际情况，结合相关技术和解决思路对于给定的需求进行解决方法的设计。
第四章 系统设计。主要依照软件工程的思想对爬虫部分和网站部分作针对性设计。
第五章 系统实现。结合具体的爬虫设计思路，系统设计框架，前端设计框架，以及MySQL数据库，完成整个平台的代码层面的实现，并且给出对应的实现效果。
第六章 总结与展望。对本文进行总结，阐述本文的未竟之处，并指出日后可以添加的功能，以及项目未来的改进方向。
目录
1绪论 1
1.1 课题背景 1
1.2 国内外研究现状分析 1
1.3 本文组织结构 2
2关键技术简介 3
2.1 Python相关技术 3
2.1.1 Python语言及相应库介绍 3
2.1.2 Python爬虫技术 4
2.2 Django框架 4
2.3 MongoDB和MySQL数据库 5
2.4 JS语言和Highcharts库 6
3可行性与需求分析 6
3.1 可行性分析 6
3.1.1数据支撑 6
3.1.2 硬件支持 6
3.1.3技术支持 7
3.1.4操作支持 7
3.2 需求分析 7
3.2.1爬虫需求和数据需求 7
3.2.2招聘数据分析平台的需求 7
4系统设计 9
4.1爬虫设计 9
4.1.1爬虫流程设计 9
4.1.2反爬手段分析 10
4.1.3 爬虫调度设计 10
4.2网站设计 11
4.2.1 登录注册模块设计 12
4.2.2 管理员模块设计 13
4.2.3 页面设计 13
4.2.4 用户模块设计 15
4.3 数据库设计 16
4.3.1 系统实体关系设计 16
4.3.2 数据库表格设计 17
5系统实现 18
5.1 爬虫实现 18
5.1.1流程中关键代码展示 18
5.1.2 针对目标网页的数据获取 18
5.2 网站实现 19
5.2.1 登录注册页面实现 19
5.2.2 管理员模块实现 20
5.2.3 图表页面实现 20
5.2.4 用户模块实现 23
6总结和展望 23
6.1 总结 23
6.2 进一步展望 24
参考文献 24
致谢 26
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