汪凱

摘要：超聲波焊接工藝以其生產(chǎn)效率高、結(jié)合強度好的特點，被廣泛地應(yīng)用在汽車、醫(yī)療、電子等方面。本文對超聲波焊接參數(shù)在電源連接器生產(chǎn)應(yīng)用中常見的保持力問題進行研究，利用理論分析及正交試驗驗證的方法，尋找適合該產(chǎn)品的最佳參數(shù)，使電源連接器在超聲波焊接后滿足了保持力要求與外觀要求。

關(guān)鍵詞：超聲波焊接;電源連接器;參數(shù);保持力

隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的來臨，網(wǎng)絡(luò)招聘已經(jīng) 成為企業(yè)之間人才競爭的主要手段。相對于傳統(tǒng)的線下招聘而言， 網(wǎng)絡(luò)招聘成本低、覆蓋面廣、易于發(fā)布信息、招聘信息種類眾多 [1]，通過網(wǎng)絡(luò)平臺求職者還可以更快地與招聘者進行溝通聯(lián)系， 節(jié)約了彼此之間的時間成本。同時由于“互聯(lián)網(wǎng) +”經(jīng)濟的蓬勃 發(fā)展，使得網(wǎng)絡(luò)招聘成為我國招聘市場的主流趨勢[2]。招聘信 息本身存在不同時段的時效性，不同政策的工資變化不同，冗余 度大，成效低，讓求職者很難匹配到自己心儀的工作。 本文使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)爬取三個招聘網(wǎng)站的招聘信息，將爬 取下來的招聘數(shù)據(jù)進行智能可視化分析，發(fā)掘數(shù)據(jù)中隱藏的價值， 摸索網(wǎng)站招聘規(guī)律。通過得出結(jié)論，可以更有效地幫助求職者找 到適合自己的工作。

一、網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)概述

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)容量爆炸性地增長， 高性能的網(wǎng)絡(luò)搜索引擎以及定向的信息獲取的需求，使得網(wǎng)絡(luò)爬 蟲技術(shù)逐漸成為人們研究的對象。網(wǎng)絡(luò)爬蟲就是通過模擬瀏覽器 發(fā)出網(wǎng)絡(luò)請求，獲取網(wǎng)站服務(wù)器返回的響應(yīng)，并按照一定需求爬 取數(shù)據(jù)的腳本程序。網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以分為兩類：通用爬蟲和聚焦爬 蟲。

1.1 通用爬蟲概述

通過用戶初始規(guī)定的一個待爬取 URL 地址列表，爬蟲從中 按順序爬取URL地址，通過DNS解析獲得到主機網(wǎng)頁的ip地址， 然后交給下載器去下載網(wǎng)頁，將采集成功的網(wǎng)頁保存到本地磁盤 中，并且將已爬取的 URL 地址做出標(biāo)志防止二次爬取，保存到 磁盤中的網(wǎng)頁又存在許多鏈接信息，再從中抓取 URL 地址放入 待爬取列表中去進行分析。如果發(fā)現(xiàn)有未下的 url 就放在待抓取 url 隊列的列尾，從而等待調(diào)度下載。如此循環(huán)下載，待抓取隊列 為空時，爬蟲就完成了對網(wǎng)頁的下載。

1.2? 聚焦爬蟲概述

通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲所采集的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)和正常用戶在瀏覽器中訪問 的數(shù)據(jù)是一樣的，而在大多數(shù)情況在，這些網(wǎng)頁數(shù)據(jù)中有 90% 是 對用戶來說是不需要的。聚焦爬蟲則可以根據(jù)用戶的需求而去爬 取特定的一些內(nèi)容，是一種面向主題、面向需求的爬蟲。本次論 文所使用的爬蟲就是聚焦爬蟲。

二、搭建 Scrapy 框架

2.1 Scrapy 框架

Scrapy 框架是 Python 語言開發(fā)的，基于 Twisted 異步網(wǎng)絡(luò)框 架的開源爬蟲框架。用戶可以根據(jù)需求在 Scrapy 框架各個模塊中 編寫好要爬蟲的規(guī)則、存儲的結(jié)構(gòu)，就能快速、靈活地爬取 web 網(wǎng)站的數(shù)據(jù)。其主要的框架組件有以下幾個：

（1）Scrapy Engine（引擎）組件：負責(zé)各個組件之間的連接、 信號傳遞和數(shù)據(jù)通信，是整個框架組件的核心。 （2）Spiders（爬蟲）組件：用來定制爬取 web 網(wǎng)頁的規(guī)則， 發(fā)出 Request 請求到Schedule（調(diào)度器），同時也接收Downloader（下載器） 發(fā)送過來的 Response 響應(yīng)，并從中提取到 item 字段所需要的數(shù) 據(jù)由引擎發(fā)送到 Item 管道，如果有需要根據(jù)的 url 鏈接，就繼續(xù) 提交給調(diào)度器。

（3）Schedule（調(diào)度器）：接收到爬蟲組件發(fā)送過來的 Request請求，將請求進行入隊列處理，進而交給Downloader下載。 Scrapy 架構(gòu)圖如下所示，其中綠線表示數(shù)據(jù)流向。

圖 2 為 Scrapy 框架的工作流程圖。

三、 基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的數(shù)據(jù)采集實驗

本研究的實驗基于 Python 軟件進行，對北京計算機崗位招 聘信息進行爬蟲實驗，其中爬蟲程序運行過程如圖 3。

運行完畢之后，打開 navicat 可視化工具查看下載的招聘數(shù) 據(jù)內(nèi)容，如圖 4。

三個爬蟲項目最大的區(qū)別在于各自網(wǎng)站數(shù)據(jù)傳輸?shù)?URL， 這是各不相同的，通過抓包分析能獲取到網(wǎng)站數(shù)據(jù)傳輸?shù)?Json 地 址，將其包裝到爬蟲模塊中去發(fā)送請求。前程無憂和拉鉤網(wǎng)爬蟲 項目的反爬蟲設(shè)置、數(shù)據(jù)庫連接、數(shù)據(jù)清洗都與智聯(lián)招聘網(wǎng)爬蟲 項目一致。執(zhí)行各自的爬蟲名即可完成對網(wǎng)站數(shù)據(jù)的抓取。

四、結(jié)論

本文實現(xiàn)了使用Python的Scrapy爬蟲框架對三個招聘網(wǎng) 站的招聘信息采集，本文從求職者的角度去進行數(shù)據(jù)分析，利 用 Flask 框架簡單，靈活的特點，完成后臺服務(wù)器的搭建和使用

SQLAlchemy 模塊對采集的數(shù)據(jù)進行操作，實現(xiàn)可對不同崗位進 行搜索分析的網(wǎng)頁。求職者可以通過圖形的分析結(jié)果進而判斷招 聘信息是否合理，有利于更好地選擇工作。

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作者簡介：

張婷，（1982.08.29-），女，岳陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院，414000，漢族， 湖南省岳陽市，碩士，講師，大數(shù)據(jù)。