完成“python爬招聘网的源代码”的安装部署，主要步骤请截图提交适当的文字说明。项目名称：基于python的智能化招聘数据爬取与分析系统；项目需求：利用python爬虫爬取招聘数据并存入数据库中，再利用pyecharts图表库实现数据的展示页面，最后利用git将完成的项目提交到gitee远程仓库中。

### 基于Python的招聘数据爬虫系统的部署教程 以下是关于如何安装、部署一个完整的基于Python的招聘数据爬虫系统，包括源代码安装、爬取招聘数据存入数据库、使用Pyecharts实现数据可视化页面，以及通过Git将项目推送到Gitee远程仓库的具体步骤。 --- #### 一、环境搭建与依赖安装 1. **安装必要的软件和库** - 安装 Python 环境 (建议版本 >=3.8)，可通过 `pyenv` 或者官方安装包完成。 - 安装 Scrapy 和 PyMongo 库用于爬虫开发和 MongoDB 数据操作： ```bash pip install scrapy pymongo pyecharts gitpython ``` 2. **配置 MongoDB 数据库** - 下载并安装 MongoDB[^1]。 - 启动 MongoDB 服务： ```bash mongod --dbpath /data/db/ ``` - 连接 MongoDB 并创建相应的集合来存储爬取的数据。 3. **设置 HDFS 存储环境** - 如果需要将数据存储至 HDFS，则需先启动 Hadoop 集群[^1]。 - 使用 Flume 将 MongoDB 中的数据导出为 CSV 文件，并上传至 HDFS： ```bash flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file example.conf -Dflume.root.logger=INFO,console hdfs dfs -put data.csv /user/hadoop/data/ ``` --- #### 二、爬虫项目的构建与运行 1. **初始化 Scrapy 项目** - 创建一个新的 Scrapy 项目： ```bash scrapy startproject recruitment_spider cd recruitment_spider ``` 2. **定义 Items** - 编辑 `items.py` 来指定要抓取的字段，例如职位名称、公司名、薪资范围等： ```python import scrapy class RecruitmentItem(scrapy.Item): position_name = scrapy.Field() company_name = scrapy.Field() salary_range = scrapy.Field() city = scrapy.Field() experience_required = scrapy.Field() ``` 3. **编写 Spider 脚本** - 在 `spiders/wuyou.py` 中实现具体的爬虫逻辑。以下是一个简单的例子： ```python import scrapy from ..items import RecruitmentItem class WuyouSpider(scrapy.Spider): name = 'wuyou' allowed_domains = ['www.51job.com'] start_urls = ['https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%E7%88%BE%E6%A3%AE,2,1.html'] def parse(self, response): items = [] for job in response.css('div.joblist_box'): item = RecruitmentItem() item['position_name'] = job.css('.jname::text').get() item['company_name'] = job.css('.cname::attr(title)').get() item['salary_range'] = job.css('.sal::text').get() item['city'] = job.css('.darea::text').re_first(r'(.*)\|') item['experience_required'] = job.css('.ttag span:nth-child(2)::text').get() items.append(item) yield {'jobs': items} ``` 4. **配置 Pipelines** - 修改 `pipelines.py` 实现将数据写入 MongoDB 的功能： ```python import pymongo class MongoPipeline(object): collection_name = 'recruitment_data' def __init__(self, mongo_uri, mongo_db): self.mongo_uri = mongo_uri self.mongo_db = mongo_db @classmethod def from_crawler(cls, crawler): return cls( mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'), mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items') ) def open_spider(self, spider): self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri) self.db = self.client[self.mongo_db] def close_spider(self, spider): self.client.close() def process_item(self, item, spider): self.db[self.collection_name].insert_one(dict(item)) return item ``` 5. **调整 Settings** - 设置反爬参数和其他选项，在 `settings.py` 添加以下内容： ```python BOT_NAME = 'recruitment_spider' SPIDER_MODULES = ['recruitment_spider.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'recruitment_spider.spiders' MONGO_URI = 'mongodb://localhost:27017/' MONGO_DATABASE = 'recruitment_database' ITEM_PIPELINES = { 'recruitment_spider.pipelines.MongoPipeline': 300, } ROBOTSTXT_OBEY = False DOWNLOAD_DELAY = 1 USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)' ``` 6. **运行爬虫** - 执行以下命令启动爬虫： ```bash scrapy crawl wuyou ``` --- #### 三、数据可视化 1. **提取数据** - 使用 PyMongo 提取 MongoDB 中的数据供后续分析： ```python from pymongo import MongoClient client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client.recruitment_database jobs = list(db.recruitment_data.find({})) ``` 2. **绘制图表** - 利用 Pyecharts 绘制各种统计图。例如，绘制不同城市的岗位数量分布饼图： ```python from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts cities_count = {} for job in jobs: city = job.get('city', '') if city not in cities_count: cities_count[city] = 0 cities_count[city] += 1 pie = ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="600px", height="400px")) .add("", [(k, v) for k, v in cities_count.items()]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="城市岗位分布")) .render("cities_distribution.html") ) ``` 3. **前端展示** - 构建 Flask Web 页面加载生成的 HTML 图表文件： ```python from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` --- #### 四、项目提交到 Gitee 1. **初始化 Git 仓库** - 初始化本地 Git 仓库并将代码添加进去： ```bash git init git add . git commit -m "Initial commit" ``` 2. **关联远程仓库** - 登录 Gitee 创建新项目后获取 SSH 地址，执行以下命令绑定： ```bash git remote add origin [email protected]:<username>/<repo>.git ``` 3. **推送代码** - 推送分支至远端服务器： ```bash git push -u origin master ``` --- ### 总结 以上介绍了从零开始搭建一套完整的招聘数据爬虫系统的过程，涵盖了爬虫设计、数据库存储、数据分析及可视化等多个环节。最终还提供了如何将整个项目托管到 Gitee 上的方法。 ---