基于python+vue的学习就业服务平台

学习就业服务平台

一、介绍

​ 学习就业服务平台应用了 Python 爬虫、Flask 框架和 Echarts 等技术,提供了两大核心功能:

  1. 就业知识库:管理员发布与就业相关的内容,用户可以浏览、点赞、收藏和评论,以获取丰富的就业信息。
  2. 就业分析模块:系统会爬取招聘网站的数据进行深入分析,并采用随机森林算法预测薪资水平,为用户提供数据驱动的就业趋势和薪资预期指导。

该平台旨在帮助用户更好地理解行业趋势,提升就业竞争力。

二、系统功能

1、就业知识库

在就业知识库模块中,管理员可以发布文章或上传视频,并管理已发布的内容。启用后的就业知识,用户可以点击查看,并支持点赞、评论和收藏等互动操作。
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2、招聘数据概览

系统会展示爬取到的职位数据,用户可以收藏感兴趣的职位,并根据职位名称、工作地点和学历进行筛选。点击职位后,可以查看详细的职位信息。
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3、就业专栏
1 城市平均薪资

​ 将数据通过工作城市进行分组,计算每个城市的平均薪资,通过echarts热度图和柱状图进行展示
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2 福利词云

​ 分析公司的福利信息进行分析,用到了jieba、wordcloud等技术, 将结果用词云图进行展示
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3 薪资统计

​ 通过行业、学历要求和工作地点分析薪资占比
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4 招聘要求

​ 经验和学历两个维度分析各个行业的招聘要求占比
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5 公司信息分析

​ 对公司性质、公司规模进行分析
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6 数据爬取

​ 输入爬取关键字(职业关键字)和爬取页数进行数据在线获取
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7 爬取日志

​ 展示数据获取日志
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4、 薪资预测

​ 通过随机森林算法,对用户薪资进行预测
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5、职位推荐

​ 用户在个人信息中填写工作地点、经验、学历、专业信息,通过这些信息,模糊查找已爬取的数据进行推荐
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6、修改密码

​ 输入原密码与新密码,可修改密码
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7、登录注册

​ 用户可以注册平台账号,注册成功后即可登录
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8、用户管理

​ 该功能是管理员功能,管理用户信息

新增:点击新增按钮,输入用户信息,可添加新用户

搜索:输入用户名字和手机号码,点击搜索即可查询用户信息

编辑:编辑用户信息

重置密码:点击重置密码,可重置该用户密码

启用/停用:对用户账号状态进行修改,被停用的用户无法登录系统

删除:删除该账号
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三、软件架构

后端

  • python
  • flask

前端

  • vue
  • iview
  • echarts

所用python库

# 升级pip库,如果已升级可忽略
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python -m pip install --upgrade pip
# flask库(flask后端架构,本项目中用于生成接口)
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Flask
# pymysql(连接Mysql数据库)
pip install pymysql
#jieba(生成词云用的-分词)
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jieba
#wordcloud(生成词云用的-生成图片)
pip --default-timeout=100 install wordcloud
#lxml(解析及生成xml和html文件)
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple lxml
#BeautifulSoup4(爬虫中用的-HTML/XML解析)
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple BeautifulSoup4

pip install matplotlib==3.7.2

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple DrissionPage

# 官网及学习教程 https://drissionpage.cn/
pip install DrissionPage


四、安装教程

  • 安装mysql8.0,修改项目中mysql配置(u_mysqlHelper.py)
  • 安装python3.8(或附近版本均可)
  • 安装上述所有python库
  • 启动flask
# 启动flask命令
python app.py
  • 安装node.js 14.x
  • 安装cnpm
  • 启动vue
# 安装vue库
cnpm i
# 启动vue
npm run serve
  • 访问
http://localhost:8099/

有源码+论文,感兴趣的小伙伴可私信~

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