基于Flask的岗位就业可视化系统（三）

news2024/12/23 4:26:02

前言

本项目综合了基本数据分析的流程，包括数据采集（爬虫）、数据清洗、数据存储、数据前后端可视化等
推荐阅读顺序为：数据采集——>数据清洗——>数据库存储——>基于Flask的前后端交互，有问题的话可以留言，有时间我会解疑~
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开发环境

系统：Window 10 家庭中文版。
语言：Python（3.9）、MySQL。
Python所需的库：pymysql、pandas、numpy、time、datetime、requests、etree、jieba、re、json、decimal、flask（没有的话pip安装一下就好）。
编辑器：jupyter notebook、Pycharm、SQLyog。
（如果下面代码在jupyter中运行不完全，建议直接使用Pycharm中运行）

文件说明

在这里插入图片描述
本项目下面有四个.ipynb的文件，下面分别阐述各个文件所对应的功能：（有py版本可后台留言）

数据采集：分别从前程无忧网站和猎聘网上以关键词数据挖掘爬取相关数据。其中，前程无忧上爬取了270页，有超过1万多条数据；而猎聘网上只爬取了400多条数据，主要为岗位要求文本数据，最后将爬取到的数据全部储存到csv文件中。
数据清洗：对爬取到的数据进行清洗，包括去重去缺失值、变量重编码、特征字段创造、文本分词等。
数据库存储：将清洗后的数据全部储存到MySQL中，其中对文本数据使用jieba.analyse下的extract_tags来获取文本中的关键词和权重大小，方便绘制词云。
基于Flask的前后端交互：使用Python一个小型轻量的Flask框架来进行Web可视化系统的搭建，在static中有css和js文件，js中大多为百度开源的ECharts，再通过自定义controller.js来使用ajax调用flask已设定好的路由，将数据异步刷新到templates下的main.html中。

技术栈

Python爬虫：（requests和xpath）
数据清洗：详细了解项目中数据预处理的步骤，包括去重去缺失值、变量重编码、特征字段创造和文本数据预处理（pandas、numpy）
数据库知识：select、insert等操作，（增删查改＆pymysql）。
前后端知识：（HTML、JQuery、JavaScript、Ajax）。
Flask知识：一个轻量级的Web框架，利用Python实现前后端交互。（Flask）

三、数据库存储

需要先在数据库中定义好数据库以及表

这里改成自己数据库的用户名和密码

下面是连接数据库和关闭数据库

def get_con():
    con = pymysql.connect(host = 'localhost', user = '用户名', password = '密码', database = '数据库名', charset = 'utf8')
    cursor = con.cursor()
    return con, cursor

def con_close(con, cursor):
    if cursor:
        cursor.close()
    if con:
        con.close()

读取数据

df = pd.read_csv('51job_data_preprocessing.csv', encoding = 'gb18030')
df

在这里插入图片描述

将每行数据都转变为tuple数据类型，然后遍历把每条数据都添加到sql中，有多次存数因而不使用上方函数

con, cursor = get_con()
for i in range(len(df)):
    s = tuple(df.iloc[i, :])
    print({s})
    sql = f'insert into data_mining values{s}'
    cursor.execute(sql)
con.commit()
con_close(con, cursor)

在这里插入图片描述
可以显示当前的时间

time_str = time.strftime('%Y{}%m{}%d{} %X')
time_str.format('年', '月', '日')

将岗位要求数据存储到sql以及数据集中

把词云部分数据也存放进数据库中

df_cloud = pd.read_csv('liepin_job_detail.csv', encoding = 'gb18030')
df_cloud

在这里插入图片描述
将每一列英文全部转换为大写的

df_cloud = df_cloud.apply(lambda x: [i.upper() for i in x])
df_cloud.head()

在这里插入图片描述

对文本进行去重操作

s = np.unique(df_cloud.sum().tolist()).tolist()

由于后期使用echarts绘制词云需要知道各个关键词的权重大小，所以下面使用jieba下的extract_tags来挖掘各个关键词和权重大小，注意extract_tags输入的是一个字符串，我们挑选出前150个关键词及权重

ss = aa.extract_tags(' '.join(s), topK = 150, withWeight = True)
ss

在这里插入图片描述

con, cursor = get_con()
for i in range(len(ss)):
    sql = "insert into data_mining_cloud(词语, 权重) value ({0}, {1})".format(repr(ss[i][0]), ss[i][1])
    cursor.execute(sql)
con.commit()
con_close(con, cursor)

用repr方法可以自动帮我们加上引号

如果写不进sql中，可以参照这个，也可以直接存储到csv文件中

# # 存不进sql直接存储到csv文件中
# text, weight = [], []
# for i in range(len(ss)):
#     text.append(ss[i][0])
#     weight.append(ss[i][1])
# df_cloud_clean = pd.DataFrame({'词语': text, '权重': weight})
# df_cloud_clean.to_csv('./wordcloud.csv', encoding = 'gb18030', index = None)