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
- 配置 Python 虚拟环境:flask==2.0.1, pandas==1.3.0
- 数据库连接配置:SQLAlchemy ORM 或 Django Model
- 跨域处理:Flask-CORS 或 Django CORS Headers
联调与部署
- 使用 axios 进行前后端 API 通信
- Nginx 配置:反向代理前端静态资源和后端 API
- 生产环境部署:Gunicorn+Supervisor(Flask)或 uWSGI(Django)
- 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


