Python Flask 职位数据采集与数据分析系统设计与实现

系统架构设计

采用前后端分离架构，后端使用 Python Flask/Django 处理数据采集与分析逻辑，前端使用 Vue.js 构建交互界面。

后端实现（Flask/Django）

数据采集模块

• 使用 requests 或 scrapy 爬取招聘网站数据，存储至 MySQL/PostgreSQL 数据库
• 设计数据模型：职位名称、公司、薪资、技能要求、地点等字段
• 实现定时爬虫任务：APScheduler 定时触发爬取

数据分析模块

• 使用 pandas 进行数据清洗：处理缺失值、异常值
• 应用 numpy 和 matplotlib 进行薪资分布、技能词频等统计分析
• 构建薪资预测模型：线性回归或随机森林算法

# Flask 示例路由
@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])

前端实现（Vue.js）

可视化界面

• 使用 ECharts 展示薪资热力图、技能词云等图表
• 实现条件筛选组件：城市、薪资范围、技能标签
• 设计响应式布局：适配 PC 和移动端

<template>
  <div>
    <v-chart :option="chartOption" />
  </div>
</template>

开发环境配置

1. 配置 Python 虚拟环境：flask==2.0.1, pandas==1.3.0
2. 数据库连接配置：SQLAlchemy ORM 或 Django Model
3. 跨域处理：Flask-CORS 或 Django CORS Headers

联调与部署

1. 使用 axios 进行前后端 API 通信
2. Nginx 配置：反向代理前端静态资源和后端 API
3. 生产环境部署：Gunicorn+Supervisor（Flask）或 uWSGI（Django）
4. 日志监控：ELK 收集系统运行日志

关键实现技术

• 异步爬取：Celery+Redis 实现分布式爬虫
• 数据分析缓存：Redis 缓存高频查询结果
• 安全防护：CSRF 保护、SQL 注入防护