推荐开源项目：LeetCode Compensation —— 印度软件工程师薪资查询神器-优快云博客

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推荐开源项目：LeetCode Compensation —— 印度软件工程师薪资查询神器

leetcode-compensation Compensation analysis of leetcode.com/discuss/compensation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/leetcode-compensation

项目介绍

LeetCode Compensation 项目链接

LeetCode Compensation 是一款专为印度软件工程师设计的薪资查询工具。它通过从 LeetCode 论坛抓取薪资数据，并利用大型语言模型（LLM）进行数据解析和清洗，最终实现数据的聚合展示。项目数据每两周通过 GitHub Action PRs 自动更新，确保用户获取到最新、最准确的薪资信息。

使用 mypy 进行类型检查

项目技术分析

核心技术栈

数据抓取：通过爬虫技术从 LeetCode 论坛获取薪资相关帖子。
数据处理：使用 LLM（大型语言模型）对抓取到的数据进行解析和清洗，确保数据的结构化和准确性。
数据更新：利用 GitHub Action 实现数据的自动更新，每两周通过 PRs 进行数据刷新。
环境管理：使用 uv 工具创建和管理虚拟环境，确保项目的依赖隔离和稳定运行。

技术亮点

自动化数据处理：通过 LLM 技术自动解析和清洗数据，大大提高了数据处理的效率和准确性。
持续集成与部署：借助 GitHub Action 实现 CI/CD 流程，确保项目的持续更新和稳定运行。
类型安全：使用 mypy 进行静态类型检查，提升代码质量和可维护性。

项目及技术应用场景

应用场景

求职者参考：印度软件工程师在求职时，可以通过该工具了解不同公司和地区的薪资水平，辅助职业决策。
市场调研：人力资源部门和企业可以通过该工具进行市场薪资调研，制定更具竞争力的薪酬策略。
数据分析：数据分析师可以利用该工具提供的数据进行深度分析，洞察行业薪资趋势。

技术应用

爬虫技术：适用于需要从互联网获取数据的场景，如数据采集、信息聚合等。
LLM 应用：适用于需要自然语言处理和数据分析的场景，如文本解析、数据清洗等。
CI/CD 流程：适用于需要持续集成和部署的项目，确保项目的自动化更新和稳定运行。

项目特点

数据实时更新：每两周自动更新数据，确保用户获取到最新的薪资信息。
高效数据处理：利用 LLM 技术进行数据解析和清洗，提高数据处理的效率和准确性。
用户友好的界面：提供排序、分页、过滤和搜索功能，方便用户快速查找所需信息。
开源贡献友好：欢迎开发者通过 PR 提交贡献，详细的贡献指南帮助开发者快速上手。

快速上手

安装 uv 工具

从 Standalone Installers 或 PyPI 安装 uv。

创建虚拟环境

uv venv  # 创建虚拟环境于 .venv 目录。

激活虚拟环境

macOS 和 Linux：
```
source .venv/bin/activate
```
Windows：
```
.venv\Scripts\activate
```

安装依赖

uv pip install -r requirements.txt  # 从 requirements.txt 文件安装依赖。

更新数据

$ export PYTHONPATH=.
$ python leetcomp/refresh.py && python leetcomp/parse.py

项目路线图

[x] 按薪资和经验年数排序
[x] 添加分页功能
[x] 添加经验年数和薪资过滤功能
[x] 添加公司和地点搜索功能

贡献指南

欢迎开发者提交 PR，请在提交前阅读贡献指南。

LeetCode Compensation 不仅是印度软件工程师的薪资查询神器，更是一个展示现代数据处理和自动化技术的优秀开源项目。立即访问项目官网或 GitHub 仓库了解更多，开始你的薪资探索之旅吧！

leetcode-compensation Compensation analysis of leetcode.com/discuss/compensation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/leetcode-compensation

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考