择要
期间在飞速进步，每个行业都在努力发展如今先进技术，通过这些先进的技术来提高本身的水平和上风，招聘信息管理系统当然不能排除在外。求职智能分析系统是在实际应用和软件工程的开发原理之上，运用Python语言、爬虫技术以及Django框架举行开发，可以让用户实如今线举行浏览招聘信息、管理个人信息等操作。在系统开发之前起首要举行需求分析，分析出求职智能分析系统的主要功能，然后计划了系统结构。整体计划包罗系统的功能、系统总体结构、系统数据结构和对系统安全性举行计划；末了要对系统举行测试，还要对测试的结果举行总结和分析，为以后系统的维护提供方便，也为以后类似系统的开发提供参考和帮助。这种个性化的网络系统管理更重视相互协调和管理相助,能引发管理者的创造性和主动性,这对求职智能分析系统来说非常有益。
绪 论
近几年来，社会敏捷发展，求职人员的数量和要求越来越多，企业的招聘岗位偶然又会面对无人可用的窘境。求职人员很难找到本身满意的工作，招聘企业也存在很多空余岗位，这两类问题实际生活中在各行各业广泛存在。又因为2020年新冠肺炎的疫情，给求职人员和招聘单位公司带来了这些问题：封闭式的管理让人们出门都很困难，更况且去找本身满意的工作，招聘能人异士了。但同时，互联网这几年来的发展也是日新月异的，互联网让地球变成了一个地球村，人们足不出户就可以完成各种各样的工作。从2017年末开始，国家各个部分印发的各项文件，包罗给位领导人的工作报告中都频繁提到了互联网发展的重要性，这为人们指明了互联网将是未来发展的主要方向，在国内受到了众多的重视并得到了大力发展[1]。在这个大数据期间下，互联网的广泛应用可以办理上述人们的问题，一个求职智能分析系统便开始研发了。
1.1背景及意义 随着社会的快速发展，盘算机的影响是全面且深入的。目前，社会的招聘类网站越来越多，但是该范例网站附加了太多的贸易元素和卖弄信息，而且，用户在搜索岗位信息时需访问多个网站和大量垃圾广告，这无疑影响了信息搜索效率且降低了用户的利用体验，利用户很难快速地浏览或查询到本身所必要的职位相关信息。电子盘算机在现代管理中的应用使电子，盘算机变成了人类运用现代信息技术的主要工具。可以更高效的处理人类获取信息中精致化、全面化的问题，从而提高了效率[2]。基于Python技术的求职智能分析系统，是指利用具有万维网上全部特点和资源上风的超媒体求职招聘会方式，来提供一个有趣的求职招聘会氛围，在这个求职招聘会氛围中求职者招聘过程受到了鼓励与帮助。而随着互联网的应用，互联网也以一种巨大变革力的新形象出现于商务关系领域。
1.2 国表里研究概况 在当前这个飞速发展的期间，无论是国内还是国外，发展都是突飞猛进的，经济形势也是一片明朗。在这种背景下，互联网的这一块的市场成为了各个国家想要争夺的香饽饽。于是无论是国内还是国外一些公司把目光投向了互联网这块市场，越来越多的人对互联网有所了解，具备了一些网络意识。在这种互联网大浪潮的不断冲刷下，各种各样的系统被开发出来。盘算机技术在国内还是国外中应用广泛，使盘算机这一新型工具成为人们耳熟能详、人尽皆知的新技术。盘算机和互联网的广泛应用，让国表里的距离变“近”了，这个巨大的地球家园一下变成了地球村。国内国外的互联网发展也存在一些差距，我国近些年的互联网发展敏捷，跻身于世界前列。 基于Python技术的求职智能分析系统采用B/S架构、爬虫技术、Django框架、MySQL数据库，利用Python技术开发。该系统的开发方式无论在国内还是国外都比较常见，而且开发完成后利用广泛，可以给求职者和招聘企业提供大量的便利[3]。该系统在国表里远景较为良好。
1.3 课题的研究意义 大数据期间已经到来，网络爬虫技术已成为这个期间不可或缺的一项技术，企业必要数据来分析用户举动、产品的不敷之处以及竞争对手的信息等，而这统统的首要条件就是数据的收罗。在互联网社会中，数据是价值千金，统统皆为数据，谁拥有了大量有效的数据，谁就拥有了决议的主动权。如何有效地收罗并利用这些信息成了一个巨大的挑战，而网络爬虫是主动收罗数据的有效本领。网络爬虫是一种按照一定的规则，主动抓取互联网海量信息的程序或脚本。网络爬虫的应用领域很广泛，如搜索引擎、数据收罗、广告过滤、大数据分析等。本次利用Python技术加网络爬虫技术，可以实现管理员对招聘信息的快速管理，对企业的发展来说，是一个非常有意义的创新。
相关技术
本求职智能分析系统的数据库采用的是MySQL数据库，并且选择了Python语言、网络爬虫技术、和Django框架举行开发项目，在项目开发过程中，实现了系统功能模块的安全性、实用性、稳定性、易维护和页面简单等特点。
2.1 Python简介 Python是由荷兰数学和盘算机研究学会的吉多·范罗苏姆于20世纪90年代计划的一款高级语言。Python优雅的语法和动态范例，以及解释型语言的本质，使它成为很多领域脚本编写和快速开发应用的首选语言。Python相比与其他高级语言，开发代码量较小，代码风格简便优雅，拥有丰富的第三方库。Python的代码风格导致其可读性好，便于维护人员阅读维护，程序更加结实。Python可以大概轻松地调用其他语言编写的模块，因此也被成为“胶水语言”[3]。 Python的应用场所非常广泛，在科研领域中，可以用Python练习人工智能模子，也可以对实行数据举行数据分析。在生活中，Python提供了很多优秀的、开源的Web开发框架，例如Django、Flask、Pyramid、Tornado等。知乎、豆瓣网、Youtube等着名应用都是由Python为基础举行开发的。相比于其他框架，Django有着更加丰富的插件，作为企业级框架也很好上手，得当本次开发。此次求职智能分析系统是开发一个Web应用，采用Django框架，将在下一节举行详细先容。本次开发选用的是Python3.6.4版本。
2.2 Django框架 Django被官方称之为“完善主义者框架”，只必要很少的代码就能更快的完成一个优秀的Web应用[4]。Django采用了MTV框架模式，此模式根据MVC举行改进形成了更适于Django的计划模式。M为模子（Model）、T为模板（Template）、V为视图（View）。下面先容部分Django的焦点与优点： （1）对象关系映射（ORM，Object-Relation-Mapping）：ORM的方法论有着三个焦点原则： ①简单：以最根本的情势构建数据。 ②传达性：数据库结构被任何人都能明白的语言文档化。 ③精确性：基于数据模子创建正确尺度化的结构。 用于Python之中即是以Python类情势界说数据模子，类中的每一个属性对应着数据库中的一列。引入ORM后，无需编写原生SQL语句，利用基于面向对象的思想去编写类、对象、调用方法等，ORM会将其映射成SQL语句通过pymysql执行。 （2）路由配置（URLConf）：Django的URL设置更加灵活优雅，看似复杂难懂，但利用的都是简单的正则表达式，你可以随心所欲的创造优美的、简便的、专业的地点。
（3）模板（Template）：模板可以明白为承载数据的工具，为了将数据从视图中分离出来，通过各种各样的标签来举行数据的传输。Django的模板融入了面向对象中继承的思想，提高了复用淘汰冗余代码。 （4）视图（View）：视图就是views.py中的函数，也就是逻辑代码，为了将URL和视图关联起来，用到了上述的URLConfs，URLConfs将URL模式映射到视图中，每个视图有两件事是必须要做的：返回一个包含被请求页面的HttpResponse对象，大概抛出一个异常。 （5）后台管理系统（Django-Admin）：Django提供的一个基于Web的管理工具。 Django-Admin来自django.contrib也就是Django的尺度库，默认被配置好，只必要激活启用即可，它的上风在于可以快速对数据库的各个表举行增删改查，一行代码即可管理一张数据库表，相比于手动后台1个模子一般必要4个urls，4个视图函数和4个模板，可以说Django完成了一个程序编写的大部分重复工作，并且对于图书管理这种以管理工作为重系统来说，非常契合。 （6）应用（Application）：当项目规模过大时，难免会产生目次过长，文件过多的问题，Django理念中的App可以将项目相对独立的举行开发，插拔的工作方式和独立性让开发者废弃的App纵然删除也不会影响整体，是一种不可多得的理念。 因为本次利用的Python版本为3.6.4，低版本的Django不支持Python3，故此次利用的Django版本为3.2.12。
2.3 网络爬虫简介 网络爬虫是一种很好的主动收罗数据的通用本领。它主要分为4种范例，分别是：聚焦网络爬虫、增量抓取、表层网页、深层网页。 ①聚焦网络爬虫是“面向特定主题需求”的一种爬虫程序，而通用网络爬虫则是捜索引擎抓取系统（Baidu、Google、Yahoo等）的重要组成部分，主要目的是将互联网上的网页下载到本地，形成一个互联网内容的镜像备份。 ②增量抓取意即针对某个站点的数据举行抓取，当网站的新增数据大概该站点的数据发生变革后，主动地抓取它新增的大概变革后的数据。 Web页面按存在方式可以分为表层网页（surface Web）和深层网页（deep Web，也称invisible Web pages或hidden Web）。 ③表层网页是指传统搜索引擎可以索引的页面，即以超链接可以到达的静态网页为主来构成的Web页面。 ④深层网页是那些大部分内容不能通过静态链接获取的、隐藏在搜索表单后的，只有效户提交一些关键词才能得到的Web页面。 本次利用的爬虫技术是聚焦网络爬虫，通过搜索引擎，抓取相关招聘信息，下载到本地，形成互联网内容的镜像备份，提供用户浏览、查察。
2.4 MySQL简介 MySQL是一款小型关系型数据库管理系统（Relational Database Management System)，开发商为瑞典MySQLAB公司。关系型数据库将数据存放在不同的表中，使数据更加规范化。MySQL因其体积小、速度快、源码开放的特点，很多网站开发都将MySQL作为首选[5]。由于Python3不再支持MySQLdb模块，此次开发采用pymysql模块连接MySQL数据库。 2.5小结 本章详细的先容了开发求职智能分析系统所必要的技术与工具，工欲善其事必先利其器，对于技术和工具了解的越多越清晰，才会在开发过程中如鱼得水。
系统整体功能图
用户注册界面图
用户登录界面图
用户功能界面图
管理员功能界面图
招聘信息管理界面图
看板界面图
看板界面图
部分数据库比爱
结论
本系统是采用Python语言、爬虫技术、Django框架构建的一个操作管理系统，选择的数据库是MySQL。整个过程先是通过整体的系统分析，来确定本系统的可行性是否达标。为了满足用户的需求以及提高管理员的工作效率，通过系统所要实现的功能分析，决定了用户和管理员要实现的功能。之后就是精致各个模块的详细功能，界说用户和管理员们的权限，分割成管理员功能模块和用户功能模块。之后通过系统测试来确保数据的正确性和操作的正确性，发现错误并立即做出了改正。 系统本身就是共享信息的存在，管理员都可以发布信息来分享资源，用户举行浏览，通过加入关键词检索，让用户和管理员更方便的利用系统。同时通过分类以便用户查找信息可以进一步的对号入座，极大的节省了查找信息的时间。 关于求职智能分析系统的计划还是有很多不敷的地方，在管理员模块不能更好的设置用户模块的权限，在用户模块功能略少，操作单一，缺少点赞分享等操作，影响了用户的积极性。 在本次项目计划中，完成了大大小小的模块，系统计划的观察，数据的分析，在安装软件方面，选择版本问题困扰了我很久，厥后找相关的网站先容，了解了各个版本的利与弊，末了完善了本次计划。求职智能分析系统的系统计划选择了Python开发工具，和MySQL数据库对后台的数据交互举行分析生存，利用MySQL数据库可以是程序运行更加的安全且稳定，从而实现并完善系统的开发。
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