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Bosszp

面向 BOSS直聘 岗位数据的采集与分析技能:用 Scrapy 爬取职位信息并导出 CSV,经 Python 脚本清洗后导入 MySQL,再用 Flask + Highcharts 在本地生成可视化看板,展示融资阶段分布、薪资 Top10、福利词云和公司排名。文档只给出流程与命令级说明,未包含爬虫解析、清洗脚本和看板页面的具体代码。

aitowerofbabel-lang
aitowerofbabel-lang
热度 36.05
最近更新 2026-05-11 17:37:23
分类:数据依赖:代码执行 / 读写文件应用场景:数据处理 / 自动化脚本 / 报告撰写 / 市场分析

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add bosszp
Metadata
name
bosszp
description
BOSS直聘岗位数据爬虫 + 可视化分析工具。使用 Scrapy 爬取职位数据,存入 MySQL,用 Flask + Highcharts 生成可视化报告。当用户需要批量采集 BOSS直聘 职位数据、分析薪资分布、公司分布、岗位要求,或需要生成可视化报告时触发。

BOSS直聘 数据爬虫分析 (bosszp)

环境要求

  • Python 3.x
  • MySQL
  • Scrapy
  • Pandas + SQLAlchemy
  • Flask + Highcharts

安装依赖

pip install scrapy
pip install flask pandas sqlalchemy pymysql
pip install flash

数据采集

1. 创建 Scrapy 项目

scrapy startproject bosszp
cd bosszp
scrapy genspider boss zhipin.com

2. 配置 Cookie 和请求头

编辑 settings.py:

COOKIES_ENABLED = True
USER_AGENTS = [
    'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36...',
    ...
]

# 爬取延迟(避免被封)
DOWNLOAD_DELAY = 2

3. 运行爬虫

scrapy crawl boss -o output.csv

数据导出

CSV 格式

岗位名称,岗位地区,薪资,公司名称,公司类型,公司规模,融资阶段,工作年限,学历,福利标签

导入 MySQL

python clean_data.py   # 数据清洗 + 导入 MySQL

可视化看板

cd web
export FLASK_APP=run.py
flask run
# 访问 http://127.0.0.1:8080/

看板包含:

  • 饼图: 公司融资阶段分布
  • 柱状图: 薪资分布 Top10
  • 词云: 岗位福利标签词云
  • 表格: 公司排名 Top10(按岗位数量)

字段说明

字段 说明
job_name 岗位名称
job_area 工作地区
job_salary 薪资范围
com_name 公司名称
com_type 公司类型(国企/民营等)
com_size 公司规模
finance_stage 融资阶段
work_year 工作年限要求
education 学历要求
job_benefits 福利标签