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recruit 招聘爬虫+数据分析 1.爬虫: 采用Scrapy 分布式爬虫技术,使用mongodb作为数据存储,爬取的网站Demo为51job,数据我目前爬了有几千条 2.数据处理: 采用pandas对爬取的数据进行清洗和处理 2.数据分析: 采用flask后端获取mongodb数据,前端使用bootstrap3.echarts以及D3的词云图,如果喜欢请star or Fork,预览详见

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Frank-qlu/recruit

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招聘爬虫+数据分析 1.爬虫: 采用Scrapy 分布式爬虫技术,使用mongodb作为数据存储,爬取的网站Demo为51job,数据我目前爬了有几万条 2.数据处理: 采用pandas对爬取的数据进行清晰和处理 2.数据分析: 采用flask后端获取mongodb数据,前端使用bootstrap3.echarts以及D3的词云图

###注意:1. pymongo安装版本 <=3.0 建议 pip install pymongo==2.8### 2. 如果scrapy安装不上,在这上面查找https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 先安装对应版本 twisted ,再安装scrapy就没问题。 3.mongodb启动,进入安装mongodb的文件夹的bin目录下面,输入 mongod --dbpath= data文件夹路径

关于项目启动

  1. 爬虫:

    1.cd 目录 2. pip install pymongo==2.8 3. scrapy crawl zlzp

  2. 数据可视化

    1. 激活虚拟环境 cd venv/Scripts activate
    2. python zlzpView.py

version 1.0:


    首次更新项目

version 2.0(2019-06-17更新):


   1.优化界面,采用blueprint设计模式
   2.添加高级搜索(聚合查找)
   3.添加前后台,增添redis数据库
   3. 后台设置招聘信息过期时间
   4.后台用户管理

version 3.0(未来):


   1.采用flask-restful
   2.优化数据分析模块
   3. 设置兴趣标签,添加推荐系统,相似职位推荐

项目预览

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About

recruit 招聘爬虫+数据分析 1.爬虫: 采用Scrapy 分布式爬虫技术,使用mongodb作为数据存储,爬取的网站Demo为51job,数据我目前爬了有几千条 2.数据处理: 采用pandas对爬取的数据进行清洗和处理 2.数据分析: 采用flask后端获取mongodb数据,前端使用bootstrap3.echarts以及D3的词云图,如果喜欢请star or Fork,预览详见

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