由于原始代码已经很接近完成，我们可以基于这个代码结构简化后的版本来构建一个简单的招聘岗位可视化系统。以下是一个核心函数的示例，它创建了一个简单的线性图表来可视化不同职位的数量。
from flask import Flask, render_template
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
app = Flask(__name__)
# 假设df是一个包含招聘信息的DataFrame
df = pd.DataFrame({
'Job Title': ['Job A', 'Job B', 'Job C', 'Job A', 'Job B', 'Job C'],
'Category': ['Category 1', 'Category 2', 'Category 1', 'Category 2', 'Category 1', 'Category 2']
})
@app.route('/')
def index():
# 简单的数据可视化，例如职位分类的可视化
jobs = df['Job Title'].value_counts().reset_index(name='count')
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(jobs['index'], jobs['count'])
buf = BytesIO()
fig.savefig(buf, format='png')
plt.close(fig)
graph_data_url = buf.getvalue()
buf.close()
return render_template('index.html', graph_data_url=graph_data_url)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)在这个例子中，我们假设df是一个包含招聘信息的DataFrame。我们使用pandas对职位名称进行计数，并使用matplotlib生成一个简单的条形图。然后，我们将图表保存到一个内存缓冲区中，并通过模板渲染将图表嵌入到HTML中。
假设你有一个名为index.html的模板文件，它可能包含以下HTML和图像标签来显示图表：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Job Visualization</title>
</head>
<body>
<img src="{{ graph_data_url | safe }}" alt="Job Visualization">
</body>
</html>请注意，这个例子是一个非常简化的版本，并且没有考虑实际爬虫过程中可能遇到的任何法律和道德风险。实际应用时，你需要确保遵守相关的网站政策和法律法规，并且对内容进行适当的清洗和处理。