基于 Flask 的职位数据采集与可视化分析系统设计
在构建招聘数据监控平台时，前后端分离架构能显著提升开发效率与维护性。后端负责核心逻辑，包括数据抓取、清洗及分析；前端则专注于交互体验与图表展示。以下分享具体的技术落地方案。
系统架构与后端实现
后端选用 Python Flask 框架，轻量且灵活。数据采集模块通常依赖 requests 或 Scrapy 库，将目标网站的招聘信息存入 MySQL 或 PostgreSQL。设计模型时需涵盖职位名称、公司、薪资、技能要求及地点等关键字段。为了保持数据时效性，可以使用 APScheduler 设置定时任务自动触发爬取。
数据处理是另一重点。利用 pandas 进行清洗，处理缺失值与异常值后，结合 numpy 和 matplotlib 生成薪资分布图或技能词频统计。若需预测趋势，可引入线性回归或随机森林算法构建简单的预测模型。
# Flask 路由示例：获取特定城市职位数据
@app.route('/api/jobs')
def get_jobs():
jobs = db.session.query(Job).filter_by(city='上海').all()
return jsonify([job.to_dict() for job in jobs])
前端可视化与交互
前端采用 Vue.js 构建单页应用。ECharts 是展示数据的利器，适合绘制薪资热力图和技能词云。筛选组件需要支持城市、薪资范围及技能标签的组合查询，布局上考虑响应式设计以适配不同终端。
<template>
<div class="chart-container">
<v-chart :option="chartOption" />
</div>
</template>
环境配置与部署
开发阶段建议在 PyCharm 中配置 Python 虚拟环境，安装必要依赖如 flask 和 pandas。数据库连接可使用 SQLAlchemy ORM 简化操作，跨域问题通过 Flask-CORS 解决。
联调完成后，使用 Axios 处理前后端通信。生产环境推荐 Nginx 反向代理静态资源与 API，配合 Gunicorn（Flask）或 uWSGI（Django）运行服务。日志方面，ELK 栈能有效收集系统运行信息，便于排查问题。
关键技术点
实际项目中还需关注性能与安全。异步爬取可通过 Celery 结合 Redis 实现分布式任务队列；高频查询结果建议缓存至 Redis 以减少数据库压力。安全层面务必开启 CSRF 保护并防范 SQL 注入。数据库索引优化也是提升查询速度的关键手段。
该方案可根据业务规模灵活调整，初期可用 Flask+Vue 快速验证原型，复杂场景下再考虑迁移至 Django 或其他重型框架。
