该课题要求爬取目标网站：https://www.51job.com中，输入关键字后工作岗位的基本信息如岗位名字、岗位薪资、base地、福利、岗位要求、岗位需求公司、发布日期、公司所属行业、公司性质、招聘岗位简介、公司简介等，爬取过程中需要注意网页反爬机制。 （1）编写代码，模仿浏览器人为操作，通过关键字爬取人才网的职位信息； （2）将爬取到的网页信息进行信息预处理、清洗等。 （3）将处理完的数据存储在Mysql数据库中，数据库名为job，或者数据存储在名为job的Excel表格或名为job的记事本文件中。 （4）用数据可视化处理数据，生成岗位在地图上面的热力图、热门地区岗位薪资待遇柱状图、热门地区岗位招聘个数折线图以及以招聘地区出现次数的云图，从而反馈出岗位的热门地区以及薪资待遇。 （5）设计对抓取数据的备份还原机制，确保数据安全。

实现基于Python的BP神经网络数据预测模型，压缩包中包含文件如下：源码BPNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数；test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等；train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值、阈值。

本项目主要分为两个部分：爬取数据与处理数据 项目资源中包含了上述两个部分的源代码文件，其次包含了可视化中的词云图的背景图，以及停用词表、爬取的url集合、爬取的数据集合和最终生成的直方图集合与词云图集合 其中city文件为猎聘网城市代码与城市名称的对应关系

前言致学生既然你已经开始阅读本书，那么必定对计算机科学感兴趣。你可能也对Python这门编程语言感兴趣，并且已经通过之前的课程或自学有了一些编程经验。不论是何种

该资源为综合项目实战_Python数据分析：豆瓣电影分析系统的一个完整项目 ——基于爬虫、Panads、MatplotLib、PyEcharts。 1）资源涵盖了python爬虫，爬虫抓取的内容为豆瓣top250网页数据，使用的库位urlrequest以及BeautifulSoup，以及在爬虫过程中使用了代理池的方式进行。(py文件) 2）资源涵盖了数据清洗，数据查重、数据分析，含电影排名分析，上榜次数统计分析，可视化数据分析maplotLib版，以及电影电影标签热度词云统计-可视化分析，以及可视化数据分析（PyEcharts版）（整理于ipynb文件） 该资源为数据分析师的一个完整进阶项目，包含从数据采集（数据爬虫），数据清洗，数据分析，数据的可视化展示以及数据结论等。适合想学习完整项目以及进阶数据分析师的同学们学习。

Python Data Science Handbook[美]Jake VanderPlas【高清版】，PDF

大量图片可能其中有的图片损坏，不完整（truncated），使用python写的识别代码。 识别损坏truncated的图片，如果图片truncated可以删除 运行效率快。

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基于疫情环境下 运用python对全国的疫情情况进行数据分析并进行数据可视化

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