基于Python flask框架的招聘数据分析推荐系统,有数据推荐和可视化功能

简介: 本文介绍了一个基于Python Flask框架的招聘数据分析推荐系统,该系统具备用户登录注册、数据库连接查询、首页推荐、职位与城市分析、公司性质分析、职位需求分析、用户信息管理以及数据可视化等功能,旨在提高求职者的就业效率和满意度,同时为企业提供人才匹配和招聘效果评估手段。

研究背景

在当今社会,随着经济的发展和就业市场的竞争日益激烈,求职者面临着越来越多的招聘信息和选择。然而,对于求职者来说,如何快速准确地找到符合自己需求和兴趣的职位成为一个挑战。

传统的求职方式往往是通过招聘网站或招聘广告进行搜索,然后逐个查看招聘信息,并进行筛选和比较。这种方式存在着信息过载、效率低下的问题,使得求职者需要花费大量的时间和精力来寻找合适的工作机会。

因此,基于数据分析和推荐算法的招聘系统逐渐受到关注和重视。通过收集、整理和分析大量的招聘数据,可以提供更加精准和个性化的职位推荐,帮助求职者快速找到符合自己要求的工作机会。

同时,通过对招聘市场的数据分析,可以揭示不同城市、行业、公司等的就业趋势和需求,为求职者提供有价值的就业信息和决策支持。

然而,在实现招聘数据分析和推荐系统时,仍然存在一些挑战和问题。例如,如何从海量的招聘数据中准确提取关键信息、如何构建有效的推荐算法、如何处理用户偏好和动态变化等。

因此,为了解决这些问题并提供更好的求职体验,本研究将基于Python Flask框架开发一个招聘数据分析推荐系统。通过利用数据库和数据分析技术,结合用户需求和职位要求,系统可以快速筛选和推荐符合用户兴趣和要求的工作机会。同时,通过可视化和统计分析,系统还可以为用户提供有关就业市场的相关信息和趋势。

通过这个研究,我们希望能够提高求职者的就业效率和满意度,减少他们在招聘过程中的时间和精力消耗,同时也为企业提供更好的人才匹配和招聘效果评估手段。

功能需求

Python Flask招聘数据分析推荐系统是一个基于Flask框架开发的Web应用程序,旨在帮助用户分析和推荐符合其需求的招聘信息。该系统主要包括以下功能和实现方式:

用户登录与注册:通过提供登录和注册页面,用户可以创建账户或使用已有账户登录。用户的用户名和密码将保存在数据库中,并通过SQLAlchemy库进行数据库操作。

数据库连接与查询:系统通过SQLAlchemy库与MySQL数据库建立连接,并利用ORM(对象关系映射)模式,通过定义实体类(如Users、Job1)与数据库表之间的映射关系,对数据库进行增删改查操作。

首页推荐公司页面:根据用户的输入和要求,在数据库中筛选出符合条件的招聘信息,并将结果展示在首页。用户可以根据薪资、职位、城市等参数进行筛选,并通过模糊匹配算法(fuzzywuzzy)计算招聘信息与用户要求的匹配度。

职位分析页面:用户可以在此页面搜索特定职位,系统将根据职位名称在数据库中进行模糊匹配,并统计相关数据,如薪资分布、招聘地点分布等。最终将结果以图表形式展示给用户。

城市分析页面:用户可以选择具体城市,在数据库中筛选出该城市的招聘信息,并统计薪资分布情况。系统将结果以图表形式呈现给用户。

公司性质分析页面:系统从数据库中获取招聘信息中的公司性质数据,并进行统计和分析。最终将结果以图表形式展示给用户,帮助他们了解不同公司类型的就业机会。

职位需求分析页面:系统从数据库中获取招聘信息中的经验要求和学历要求数据,并进行统计和分析。最终将结果以图表形式展示给用户,帮助他们了解就业市场对经验和学历的需求情况。

用户信息管理页面:用户可以在此页面修改个人信息,如密码、目标城市、目标职位、期望薪资等。用户提交修改后,系统将更新数据库中相应的用户信息。

数据可视化:系统利用Python的数据可视化库(如Matplotlib、WordCloud)将统计结果以图表或词云的形式展示给用户,提供直观的数据分析效果。

通过这个系统,用户可以方便地搜索、分析和推荐符合自己需求的招聘信息,为就业决策提供参考和洞察。系统的开发和运行需要依赖Flask框架、SQLAlchemy库和其他相关的Python库,并使用MySQL数据库作为数据存储和查询的后端。

主要代码


from flask import Flask,redirect,url\_for,request,render\_template  
from sqlalchemy import create\_engine  
from dbCon import DB\_URI  
from sqlalchemy.orm import sessionmaker  
from model.entity import Users,Job1  
from fuzzywuzzy import fuzz  
from collections import Counter  
import re  
app=Flask(\_\_name\_\_)

user\_name='momo'  
\# 把用户名定义成一个全局变量

@app.route('/')  
\# 欢迎界面  
def welcome():  
    return render\_template("welcome.html")

@app.route('/login')  
\# 跳转到登陆页面login.html  
def login():  
    return render\_template("login.html")

@app.route('/logininfo',methods=\["post","get"\])  
\# 接收login表单中的数据  
def logininfo():  
    global user\_name  
    user\_name=request.form\['name'\]  
    password = request.form\['pass'\]  
    engine = create\_engine(DB\_URI, echo=False)  
    Session = sessionmaker(bind=engine)  
    session = Session()  
    user = session.query(Users).filter(Users.user\_name == user_name).first()  
    if user is None:  
    # 判断该用户名是否存在,若不存在,反馈给页面  
        return render\_template('login.html', flag=1)  
    if password==user.password:  
    # 判断两次输入的密码是否一致,若不一致,反馈给页面  
        return render\_template("main.html", user\_name=user\_name)  
    if password!=user.password:  
        return render\_template('login.html', flag=1)

@app.route('/register')  
\# 跳转到注册页面register.html  
def register():  
    return render\_template("register.html")

@app.route('/registerinfo',methods=\["post","get"\])  
\# 接收register表单中的数据  
def registerinfo():  
    global user\_name  
    user\_name=request.form\['name'\]  
    password=request.form\['pass'\]  
    repassword=request.form\['repass'\]  
    engine = create\_engine(DB\_URI, echo=False)  
    Session = sessionmaker(bind=engine)  
    session = Session()  
    user = session.query(Users).filter(Users.user\_name == user\_name).all()  
    if len(user)!=0:  
    # 判断此用户名是否被使用,若被使用,反馈给页面  
        return render\_template('register.html',flag=1)  
    if  password==repassword:  
    # 判断两次输入的密码是否一致,若一致,添加信息,否则,反馈给页面  
        ed\_users = Users(user\_name=user\_name, password=password)  
        session.add(ed\_users)  
        session.commit()  
        return render\_template('login.html',user\_name=user\_name)  
    else:  
        return render\_template('register.html',flag = 2)

@app.route('/index')  
\# 跳转到首页(推荐公司页面)index.html  
def index():  
    engine = create\_engine(DB\_URI, echo=False)  
    Session = sessionmaker(bind=engine)  
    session = Session()  
    user = session.query(Users).filter(Users.user\_name == user\_name).first()  
    job=session.query(Job1).all()  
    res1=\[\]  
    res2=\[\]  
    res3=\[\]  
    res4=\[\]  
    if user.user\_targetjob is not None:  
    # 从job中筛选出符合职位要求的向量组,并写入res1  
        for item in job:  
            if fuzz.partial\_ratio(item.job\_name,user.user\_targetjob)>80:  
            # 筛选出职位匹配度大于80的job向量组  
                res1.append(item)  
    else: res1=job  
    if user.user\_targetcity is not None:  
    # 从res1中筛选出符合城市要求的向量组,并写入res2  
        for item in res1:  
            if item.place==user.user\_targetcity:  
                res2.append(item)  
    else: res2=res1  
    if user.user\_minsalary is not None:  
    # 从res2中筛选出大于最低薪资要求要求的向量组,并写入res3  
        for item in res2:  
            if int(item.salary\_min)\*1000>int(user.user\_minsalary):  
                res3.append(item)  
    else: res3=res2  
    if user.user\_maxsalary is not None:  
    # 从res3中筛选出小于最高薪资要求的向量组,并写入res4  
        for item in res3:  
            if int(item.salary\_max)\*1000<=int(user.user\_maxsalary):  
                res4.append(item)  
    else: res4=res3  
    if len(res4)==0:  
        return render\_template('index.html',flag=0)  
        # 如果没有找到符合所有要求的向量组,返回flag  
    else:  
        return render\_template('index.html',\*\*{'job':res4})

@app.route('/post')  
\# 跳转到职位分析页面post.html  
def post():  
    return render\_template('post.html')

@app.route('/postinfo',methods=\["GET","POST"\])  
\# 接收post.html表单中的信息  
def postinfo():  
    # 表单获取搜索内容  
    job\_name=request.form\['job\_name'\]  
    engine = create\_engine(DB\_URI, echo=False)  
    Session = sessionmaker(bind=engine)  
    session = Session()  
    job = session.query(Job1).all()  
    place=\[\]  
    res=\[\]  
    for item in job:  
        if fuzz.partial\_ratio(item.job\_name, job\_name) > 80:  
            # 筛选出职位匹配度大于80的job向量组  
            place.append(item.place)  
            res.append(item)  
    res1=\[\]  
    res3=\[\]  
    res2=list()  
    if place is not None:  
        res3=Counter(place)  
        res1=res3.most\_common(10)  
    if res is not None:  
        res2.append(\["小于 3k", 0\])  
        res2.append(\["3k-7k", 0\])  
        res2.append(\["7k-10k", 0\])  
        res2.append(\["10k-15k", 0\])  
        res2.append(\["15k-20k", 0\])  
        res2.append(\["大于 20k", 0\])  
        i=0  
        for x in res:  
            if int(x.salary\_min) < 3:  
                res2\[0\]\[1\] = res2\[0\]\[1\] + 1  
            elif int(x.salary\_min) >= 3 and int(x.salary\_min) < 7:  
                res2\[1\]\[1\] = res2\[1\]\[1\] + 1  
            elif int(x.salary\_min) >= 7 and int(x.salary\_min) < 10:  
                res2\[2\]\[1\] = res2\[2\]\[1\] + 1  
            elif int(x.salary\_min) >= 10 and int(x.salary\_min) < 15:  
                res2\[3\]\[1\] = res2\[3\]\[1\] + 1  
            elif int(x.salary\_min) >= 15 and int(x.salary\_min) < 20:  
                res2\[4\]\[1\] = res2\[4\]\[1\] + 1  
            elif int(x.salary\_min) >= 20:  
                res2\[5\]\[1\] = res2\[5\]\[1\] + 1

    return render\_template('post.html',place=res1,salary\_min=res2,job\_name=job\_name,flag=1)

@app.route('/city')  
\# 跳转到城市分析页面city.html  
def city():  
    return render\_template('city.html')

@app.route('/city/serach',methods=\["post"\])  
\# 接收city.html的表单信息  
def city\_serach():  
    engine = create\_engine(DB\_URI, echo=False)  
    Session = sessionmaker(bind=engine)  
    session = Session()  
    city=request.form\['place'\]  
    print(city)  
    tag=session.query(Job1).filter(Job1.place==city).first()  
    if tag is None:  
        print("2")  
        return render\_template('city.html',flag = 1)  
    res=session.query(Job1).filter(Job1.place==city).all()  
    res1=list()  
    res1.append(\["小于 3k",0\])  
    res1.append(\["3k-5k",0\])  
    res1.append(\["5k-7k",0\])  
    res1.append(\["7k-9k",0\])  
    res1.append(\["9k-11k",0\])  
    res1.append(\["大于 11k",0\])  
    for x in res:  
        if int(x.salary\_min) < 3:  
            res1\[0\]\[1\]=res1\[0\]\[1\]+1  
        elif int(x.salary\_min)>=3 and int(x.salary\_min) < 5:  
            res1\[1\]\[1\]=res1\[1\]\[1\]+1  
        elif int(x.salary\_min)>=5 and int(x.salary\_min) < 7:  
            res1\[2\]\[1\]=res1\[2\]\[1\]+1  
        elif int(x.salary\_min)>=7 and int(x.salary\_min) < 9:  
            res1\[3\]\[1\]=res1\[3\]\[1\]+1  
        elif int(x.salary\_min)>=9 and int(x.salary\_min) < 11:  
            res1\[4\]\[1\]=res1\[4\]\[1\]+1  
        elif int(x.salary\_min)>=11:  
            res1\[5\]\[1\]=res1\[5\]\[1\]+1  
    return render\_template('city.html',data=res1,city=city,flag2=1)

@app.route('/company')  
\# 跳转到公司性质分析页面company.html  
def company():  
    engine = create\_engine(DB\_URI, echo=False)  
    Session = sessionmaker(bind=engine)  
    session = Session()  
    job = session.query(Job1).all()  
    res=\[\]  
    for item in job:  
        res.append(item.company\_type)  
    res1=Counter(res)  
    res2=res1.most\_common(12)  
    return render\_template('company.html',\*\*{'type':res2})

@app.route('/require')  
\# 跳转到职位需求分析页面require.html  
def require():  
    engine = create\_engine(DB\_URI, echo=False)  
    Session = sessionmaker(bind=engine)  
    session = Session()  
    res = session.query(Job1).all()  
    res1 = list()  
    res1.append(\["应届生", 0\])  
    res1.append(\["1年以内经验", 0\])  
    res1.append(\["1-3年经验", 0\])  
    res1.append(\["3-5年经验", 0\])  
    res1.append(\["5-10年经验", 0\])  
    res1.append(\["10年以上经验", 0\])  
    for exp in res:  
        if exp.experience=='在校生/应届生':  
            res1\[0\]\[1\] = res1\[0\]\[1\] + 1  
        elif exp.experience=='1年以内经验':  
            res1\[1\]\[1\] = res1\[1\]\[1\] + 1  
        elif exp.experience=='1-3年经验':  
            res1\[2\]\[1\] = res1\[2\]\[1\] + 1  
        elif exp.experience=='3-5年经验':  
            res1\[3\]\[1\] = res1\[3\]\[1\] + 1  
        elif exp.experience=='5-10年经验':  
            res1\[4\]\[1\] = res1\[4\]\[1\] + 1  
        elif exp.experience=='10年以上经验':  
            res1\[5\]\[1\] = res1\[5\]\[1\] + 1  
    res2 = list()  
    res2.append(\["学历不限", 0\])  
    res2.append(\["初中", 0\])  
    res2.append(\["中专", 0\])  
    res2.append(\["高中", 0\])  
    res2.append(\["大专", 0\])  
    res2.append(\["本科", 0\])  
    res2.append(\["硕士", 0\])  
    res2.append(\["博士", 0\])

    for edu in res:  
        if edu.education == '学历不限':  
            res2\[0\]\[1\] = res2\[0\]\[1\] + 1  
        elif edu.education == '初中及以下':  
            res2\[1\]\[1\] = res2\[1\]\[1\] + 1  
        elif edu.education == '中技/中专':  
            res2\[2\]\[1\] = res2\[2\]\[1\] + 1  
        elif edu.education == '高中':  
            res2\[3\]\[1\] = res2\[3\]\[1\] + 1  
        elif edu.education == '大专':  
            res2\[4\]\[1\] = res2\[4\]\[1\] + 1  
        elif edu.education == '本科':  
            res2\[5\]\[1\] = res2\[5\]\[1\] + 1  
        elif edu.education == '硕士':  
            res2\[6\]\[1\] = res2\[6\]\[1\] + 1  
        elif edu.education == '博士':  
            res2\[7\]\[1\] = res2\[7\]\[1\] + 1  
    return render\_template('require.html',data=res1, data1=res2,flag=1)


@app.route('/user\_info')  
\# 跳转到修改信息页面user\_information.html,并传递数据  
def user\_info():  
    engine = create\_engine(DB\_URI, echo=False)  
    Session = sessionmaker(bind=engine)  
    session = Session()  
    user = session.query(Users).filter(Users.user\_name == user\_name).first()  
    # 表示当前信息数据暂未被修改  
    return render\_template("user\_information.html",user=user)

@app.route('/user\_infoAlter/<edict>')  
\# 跳转到修改信息页面user\_information.html,提示信息修改成功,并传递修改后的数据数据  
def user\_infoAlter(edict):  
    engine = create\_engine(DB\_URI, echo=False)  
    Session = sessionmaker(bind=engine)  
    session = Session()  
    user = session.query(Users).filter(Users.user\_name == user\_name).first()  
    return render\_template("user\_information.html",user=user,edict=edict)

@app.route('/user\_information',methods=\["post","get"\])  
\# 接收添加/修改用户信息页面的数据  
def user\_information():  
    password = request.form\['pass'\]  
    user\_targetcity=request.form\['city'\]  
    user\_targetjob=request.form\['job'\]  
    user\_minsalary=request.form\['minsalary'\]  
    user\_maxsalary=request.form\['maxsalary'\]  
    if user\_targetcity=='':  
        user\_targetcity=None  
    # 前端传到后端的空值需要令其为空  
    if user\_targetjob=='':  
        user\_targetjob=None  
    if user\_minsalary=='':  
        user\_minsalary=None  
    if user\_maxsalary=='':  
        user\_maxsalary=None  
    engine = create\_engine(DB\_URI, echo=False)  
    Session = sessionmaker(bind=engine)  
    session = Session()  
    user = session.query(Users).filter(Users.user\_name == user\_name).first()  
    if password==user.password:  
    #判断密码是否输入正确  
       edict='修改成功'  
       user.user\_targetcity = user\_targetcity  
       user.user\_targetjob = user\_targetjob  
       user.user\_minsalary=user\_minsalary  
       user.user\_maxsalary=user\_maxsalary  
    # 对user的数据进行更新,并传入数据库  
       session.commit()  
    else:  
        edict='密码输入错误,修改失败'  
    return redirect(url\_for('user\_infoAlter',edict=edict))  
    # 信息修改成功,跳转到user\_info\_alter函数

系统效果

相关文章
|
18天前
|
JSON 前端开发 API
使用Python和Flask构建简易Web API
使用Python和Flask构建简易Web API
|
18天前
|
存储 API 数据库
使用Python和Flask构建简单的RESTful API
使用Python和Flask构建简单的RESTful API
|
18天前
|
JSON 关系型数据库 测试技术
使用Python和Flask构建RESTful API服务
使用Python和Flask构建RESTful API服务
|
19天前
|
缓存 API 数据库
Python哪个框架合适开发速卖通商品详情api?
在跨境电商平台速卖通的商品详情数据获取与整合中,Python 语言及其多种框架(如 Flask、Django、Tornado 和 FastAPI)提供了高效解决方案。Flask 简洁灵活,适合快速开发;Django 功能全面,适用于大型项目;Tornado 性能卓越,擅长处理高并发;FastAPI 结合类型提示和异步编程,开发体验优秀。选择合适的框架需综合考虑项目规模、性能要求和团队技术栈。
25 2
|
26天前
|
移动开发 数据可视化 数据挖掘
利用Python实现数据可视化:以Matplotlib和Seaborn为例
【10月更文挑战第37天】本文旨在引导读者理解并掌握使用Python进行数据可视化的基本方法。通过深入浅出的介绍,我们将探索如何使用两个流行的库——Matplotlib和Seaborn,来创建引人入胜的图表。文章将通过具体示例展示如何从简单的图表开始,逐步过渡到更复杂的可视化技术,帮助初学者构建起强大的数据呈现能力。
|
28天前
|
开发框架 前端开发 JavaScript
利用Python和Flask构建轻量级Web应用的实战指南
利用Python和Flask构建轻量级Web应用的实战指南
69 2
|
20天前
|
安全 API 数据库
Python哪个框架合适开发淘宝商品详情api?
在数字化商业时代,开发淘宝商品详情API成为企业拓展业务的重要手段。Python凭借其强大的框架支持,如Flask、Django、Tornado和FastAPI,为API开发提供了多样化的选择。本文探讨了这些框架的特点、优势及应用场景,帮助开发者根据项目需求选择最合适的工具,确保API的高效、稳定与可扩展性。
24 0
|
27天前
|
安全 API 网络架构
Python中哪个框架最适合做API?
本文介绍了Python生态系统中几个流行的API框架,包括Flask、FastAPI、Django Rest Framework(DRF)、Falcon和Tornado。每个框架都有其独特的优势和适用场景。Flask轻量灵活,适合小型项目;FastAPI高性能且自动生成文档,适合需要高吞吐量的API;DRF功能强大,适合复杂应用;Falcon高性能低延迟,适合快速API开发;Tornado异步非阻塞,适合高并发场景。文章通过示例代码和优缺点分析,帮助开发者根据项目需求选择合适的框架。
68 0
|
存储 Oracle 前端开发
第46天:Flask数据持久化
第46天:Flask数据持久化
232 0
|
1月前
|
JSON API 数据格式
如何使用Python和Flask构建一个简单的RESTful API。Flask是一个轻量级的Web框架
本文介绍了如何使用Python和Flask构建一个简单的RESTful API。Flask是一个轻量级的Web框架,适合小型项目和微服务。文章从环境准备、创建基本Flask应用、定义资源和路由、请求和响应处理、错误处理等方面进行了详细说明,并提供了示例代码。通过这些步骤,读者可以快速上手构建自己的RESTful API。
38 2