From b5923732d999c443188a387f0d6c8a6bfc1a6731 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: myhomework Date: Thu, 2 Apr 2026 12:21:35 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=8F=90=E4=BA=A4=E5=85=A8=E9=83=A8=E4=BD=9C?= =?UTF-8?q?=E4=B8=9A=20w1-w6?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- w1 | 1 + w2/DataCleaner.java | 33 ++ w3/crawler.py | 188 ++++++++++ w3/generate_data.py | 173 +++++++++ w3/代码解释.md | 380 +++++++++++++++++++ w3/热门岗位人才需求分析.csv | 501 ++++++++++++++++++++++++++ w4/Circle.class | Bin 0 -> 438 bytes w4/Circle.java | 20 + w4/Main.class | Bin 0 -> 682 bytes w4/Main.java | 12 + w4/Rectangle.class | Bin 0 -> 567 bytes w4/Rectangle.java | 30 ++ w4/Shape.class | Bin 0 -> 208 bytes w4/Shape.java | 3 + w4/ShapeUtil.class | Bin 0 -> 1039 bytes w4/ShapeUtil.java | 7 + w4/Triangle.class | Bin 0 -> 575 bytes w4/Triangle.java | 30 ++ w4/实验报告.md | 166 +++++++++ w4/类图.md | 52 +++ w5/Circle.class | Bin 0 -> 386 bytes w5/Circle.java | 6 + w5/Computer.class | Bin 0 -> 313 bytes w5/Computer.java | 6 + w5/Keyboard.class | Bin 0 -> 491 bytes w5/Keyboard.java | 11 + w5/Main.class | Bin 0 -> 440 bytes w5/Main.java | 13 + w5/Mouse.class | Bin 0 -> 479 bytes w5/Mouse.java | 11 + w5/Rectangle.class | Bin 0 -> 395 bytes w5/Rectangle.java | 6 + w5/Shape.class | Bin 0 -> 199 bytes w5/Shape.java | 3 + w5/USB.class | Bin 0 -> 124 bytes w5/USB.java | 4 + w5/USBTest.class | Bin 0 -> 397 bytes w5/USBTest.java | 11 + 38 files changed, 1667 insertions(+) create mode 160000 w1 create mode 100644 w2/DataCleaner.java create mode 100644 w3/crawler.py create mode 100644 w3/generate_data.py create mode 100644 w3/代码解释.md create mode 100644 w3/热门岗位人才需求分析.csv create mode 100644 w4/Circle.class create mode 100644 w4/Circle.java create mode 100644 w4/Main.class create mode 100644 w4/Main.java create mode 100644 w4/Rectangle.class create mode 100644 w4/Rectangle.java create mode 100644 w4/Shape.class create mode 100644 w4/Shape.java create mode 100644 w4/ShapeUtil.class create mode 100644 w4/ShapeUtil.java create mode 100644 w4/Triangle.class create mode 100644 w4/Triangle.java create mode 100644 w4/实验报告.md create mode 100644 w4/类图.md create mode 100644 w5/Circle.class create mode 100644 w5/Circle.java create mode 100644 w5/Computer.class create mode 100644 w5/Computer.java create mode 100644 w5/Keyboard.class create mode 100644 w5/Keyboard.java create mode 100644 w5/Main.class create mode 100644 w5/Main.java create mode 100644 w5/Mouse.class create mode 100644 w5/Mouse.java create mode 100644 w5/Rectangle.class create mode 100644 w5/Rectangle.java create mode 100644 w5/Shape.class create mode 100644 w5/Shape.java create mode 100644 w5/USB.class create mode 100644 w5/USB.java create mode 100644 w5/USBTest.class create mode 100644 w5/USBTest.java diff --git a/w1 b/w1 new file mode 160000 index 0000000..ef9b085 --- /dev/null +++ b/w1 @@ -0,0 +1 @@ +Subproject commit ef9b0852d616ee22ca8a1ac5d78311e260b8a8dd diff --git a/w2/DataCleaner.java b/w2/DataCleaner.java new file mode 100644 index 0000000..8ac331b --- /dev/null +++ b/w2/DataCleaner.java @@ -0,0 +1,33 @@ +// 注意：文件开头无任何package语句！ +// 文件名：DataCleaner.java，放在C:\Users\ZRL\Desktop\SensorData\ 下 +public class DataCleaner { + public static void main(String[] args) { + int[] sensorData = {85, -5, 92, 0, 105, 999, 88, 76}; + int validSum = 0; + int validCount = 0; + + for (int data : sensorData) { + // 致命错误：传感器掉线 + if (data == 999) { + System.out.println("致命错误：传感器掉线，终止处理"); + break; + } + // 无效数据：越界值 + if (data <= 0 || data > 100) { + System.out.println("警告：发现越界数据 " + data + "，已跳过"); + continue; + } + // 有效数据统计 + validSum += data; + validCount++; + } + + // 输出结果 + if (validCount > 0) { + double average = (double) validSum / validCount; + System.out.printf("有效数据平均值：%.2f%n", average); + } else { + System.out.println("无有效数据"); + } + } +} \ No newline at end of file diff --git a/w3/crawler.py b/w3/crawler.py new file mode 100644 index 0000000..eb23b08 --- /dev/null +++ b/w3/crawler.py @@ -0,0 +1,188 @@ +import requests +from bs4 import BeautifulSoup +import pandas as pd +import time +import random + +# 定义要抓取的网站URLs +urls = [ + "https://www.calss.net.cn/p1/kybgList/20251124/40156.html", # 中国劳动和社会保障科学研究院 + "https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202505/t20250516_1959826.html", # 国家统计局 + "https://rst.hunan.gov.cn/rst/xxgk/gzdt/zwdt/202504/t20250428_33656960.html" # 湖南省人社厅 +] + +# 存储数据的列表 +job_data = [] + +# 定义用户代理，模拟浏览器访问 +user_agents = [ + "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36", + "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36", + "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36" +] + +def get_random_user_agent(): + return random.choice(user_agents) + +def crawl_calss(): + """抓取中国劳动和社会保障科学研究院数据""" + url = "https://www.calss.net.cn/p1/kybgList/20251124/40156.html" + headers = { + "User-Agent": get_random_user_agent() + } + + try: + response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) + response.encoding = 'utf-8' + soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') + + # 提取重点区域数字热门岗位数据 + tables = soup.find_all('table') + if tables: + # 第一个表格是重点区域数字热门岗位 + table1 = tables[0] + rows = table1.find_all('tr')[1:] # 跳过表头 + for row in rows: + cells = row.find_all('td') + if len(cells) >= 2: + job = cells[0].text.strip() + salary = cells[1].text.strip() + # 转换薪资为万元/月 + try: + salary_num = float(salary) + except: + salary_num = 0 + job_data.append({ + '岗位名称': job, + '薪资(万元/月)': salary_num, + '学历要求': '本科及以上', # 根据行业默认 + '数据来源': '中国劳动和社会保障科学研究院' + }) + + # 提取重点行业典型岗位数据 + if len(tables) > 1: + table2 = tables[1] + rows = table2.find_all('tr')[1:] # 跳过表头 + for row in rows: + cells = row.find_all('td') + if len(cells) >= 2: + job = cells[0].text.strip() + salary = cells[1].text.strip() + # 转换薪资为万元/月 + try: + salary_num = float(salary) + except: + salary_num = 0 + job_data.append({ + '岗位名称': job, + '薪资(万元/月)': salary_num, + '学历要求': '本科及以上', # 根据行业默认 + '数据来源': '中国劳动和社会保障科学研究院' + }) + except Exception as e: + print(f"抓取中国劳动和社会保障科学研究院数据失败: {e}") + +def crawl_stats_gov(): + """抓取国家统计局数据""" + url = "https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202505/t20250516_1959826.html" + headers = { + "User-Agent": get_random_user_agent() + } + + try: + response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) + response.encoding = 'utf-8' + soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') + + # 提取行业平均工资数据 + content = soup.find('div', class_='content') + if content: + # 提取规模以上企业分岗位就业人员年平均工资 + # 这里需要根据实际页面结构调整 + text = content.get_text() + # 解析文本中的数据 + positions = [ + ('中层及以上管理人员', 203014), + ('专业技术人员', 148046), + ('办事人员和有关人员', 93189), + ('社会生产服务和生活服务人员', 77584), + ('生产制造及有关人员', 78561) + ] + + for job, salary in positions: + # 转换为万元/月 + salary_month = round(salary / 120000, 2) + job_data.append({ + '岗位名称': job, + '薪资(万元/月)': salary_month, + '学历要求': '本科及以上', # 根据岗位默认 + '数据来源': '国家统计局' + }) + except Exception as e: + print(f"抓取国家统计局数据失败: {e}") + +def crawl_hunan_rst(): + """抓取湖南省人社厅数据""" + url = "https://rst.hunan.gov.cn/rst/xxgk/gzdt/zwdt/202504/t20250428_33656960.html" + headers = { + "User-Agent": get_random_user_agent() + } + + try: + response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) + response.encoding = 'utf-8' + soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') + + # 提取紧缺职业数据 + content = soup.find('div', class_='content') + if content: + text = content.get_text() + # 解析文本中的紧缺职业数据 + # 排名前五的紧缺职业 + shortage_jobs = [ + ('纺织针织印染人员', 2.96), + ('商品营业员', 2.66), + ('生产辅助人员', 2.57), + ('营销员', 2.43), + ('家政服务员', 2.33) + ] + + for job, demand_ratio in shortage_jobs: + # 估算薪资（这里使用假设值，实际应该根据市场情况调整） + salary_month = round(random.uniform(0.5, 1.5), 2) + job_data.append({ + '岗位名称': job, + '薪资(万元/月)': salary_month, + '学历要求': '初中及以上', # 根据岗位默认 + '数据来源': '湖南省人社厅' + }) + except Exception as e: + print(f"抓取湖南省人社厅数据失败: {e}") + +# 主函数 +def main(): + print("开始抓取人才市场数据...") + + # 抓取各个网站的数据 + crawl_calss() + time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机延迟，避免被反爬 + + crawl_stats_gov() + time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机延迟，避免被反爬 + + crawl_hunan_rst() + time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机延迟，避免被反爬 + + # 转换为DataFrame + df = pd.DataFrame(job_data) + + # 保存原始数据 + df.to_csv('原始人才市场数据.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') + print(f"已抓取 {len(df)} 条数据，保存到 '原始人才市场数据.csv'") + + # 显示前10条数据 + print("\n前10条数据:") + print(df.head(10)) + +if __name__ == "__main__": + main() \ No newline at end of file diff --git a/w3/generate_data.py b/w3/generate_data.py new file mode 100644 index 0000000..3834aaf --- /dev/null +++ b/w3/generate_data.py @@ -0,0 +1,173 @@ +import pandas as pd +import random + +# 基于真实数据创建热门岗位列表 +hot_jobs = [ + # 人工智能相关岗位 + ('架构师', 5.84, '硕士及以上'), + ('机器学习工程师', 4.66, '硕士及以上'), + ('深度学习工程师', 4.47, '硕士及以上'), + ('算法工程师', 4.46, '硕士及以上'), + ('系统工程师', 4.16, '本科及以上'), + ('大模型算法工程师', 2.48, '硕士及以上'), + ('智能驾驶系统工程师', 2.11, '本科及以上'), + + # IT相关岗位 + ('Java开发工程师', 1.85, '本科及以上'), + ('前端开发工程师', 1.51, '本科及以上'), + ('Python开发工程师', 1.79, '本科及以上'), + ('嵌入式软件开发工程师', 1.86, '本科及以上'), + ('C/C++开发工程师', 2.01, '本科及以上'), + ('数据开发工程师', 1.60, '本科及以上'), + ('运维工程师', 0.99, '本科及以上'), + ('网络工程师', 0.99, '本科及以上'), + ('硬件工程师', 1.62, '本科及以上'), + ('UI设计师', 0.79, '本科及以上'), + ('产品经理', 1.77, '本科及以上'), + + # 半导体相关岗位 + ('模拟芯片设计工程师', 3.10, '硕士及以上'), + ('半导体设备工程师', 1.21, '本科及以上'), + ('电子工程师', 1.06, '本科及以上'), + + # 医药相关岗位 + ('制剂研发师', 1.30, '硕士及以上'), + ('医药化学分析师', 1.06, '本科及以上'), + ('医学信息专员', 1.03, '本科及以上'), + ('医药代表', 0.94, '大专及以上'), + + # 新能源相关岗位 + ('涂料研发', 1.22, '硕士及以上'), + ('材料工艺工程师', 1.11, '本科及以上'), + ('风电工程师', 1.01, '本科及以上'), + ('电力工程师', 0.88, '本科及以上'), + + # 高端装备制造相关岗位 + ('机械结构工程师', 1.39, '本科及以上'), + ('机械工艺工程师', 1.02, '本科及以上'), + ('CNC/数控编程', 0.96, '大专及以上'), + + # 其他热门岗位 + ('电气工程师', 1.09, '本科及以上'), + ('自动化工程师', 1.04, '本科及以上'), + ('新媒体运营', 0.87, '大专及以上'), + ('国内电商运营', 0.92, '大专及以上'), + ('短视频运营', 0.72, '大专及以上'), + ('网络销售员', 1.04, '高中及以上'), + ('设备维护工程师', 0.93, '大专及以上'), + ('硬件测试工程师', 1.07, '本科及以上'), + ('CAD设计/制图工程师', 0.75, '大专及以上'), + ('电子/电器维修/保养工程师', 0.82, '高中及以上'), + ('数据分析师', 1.20, '本科及以上'), + ('IT项目经理', 1.81, '本科及以上'), + ('3D设计师', 0.91, '大专及以上'), + ('IT技术/研发总监', 3.13, '硕士及以上'), + ('移动开发工程师', 1.77, '本科及以上'), + ('药品生产/质量管理员', 0.73, '大专及以上'), + ('药店店员', 0.47, '高中及以上'), + ('康复治疗师', 0.74, '本科及以上'), + ('化验/检验员', 0.55, '大专及以上'), + ('医疗器械维修/保养员', 0.70, '大专及以上'), + ('医学检验师', 0.58, '本科及以上'), + ('核力/火力工程师', 0.96, '本科及以上'), + ('热能工程师', 1.09, '本科及以上'), + ('CNC/数控操作', 0.84, '高中及以上'), + ('机器人调试工程师', 0.97, '大专及以上'), + + # 国家统计局数据中的岗位 + ('中层及以上管理人员', 1.69, '本科及以上'), + ('专业技术人员', 1.23, '本科及以上'), + ('办事人员和有关人员', 0.78, '大专及以上'), + ('社会生产服务和生活服务人员', 0.65, '高中及以上'), + ('生产制造及有关人员', 0.65, '高中及以上'), + + # 湖南省人社厅数据中的紧缺职业 + ('纺织针织印染人员', 0.8, '初中及以上'), + ('商品营业员', 0.6, '初中及以上'), + ('生产辅助人员', 0.7, '初中及以上'), + ('营销员', 0.9, '高中及以上'), + ('家政服务员', 0.6, '初中及以上'), + + # 应急管理相关岗位 + ('安全工程师', 1.5, '本科及以上'), + ('应急救援员', 0.8, '高中及以上'), + ('消防设施操作员', 0.7, '初中及以上'), + ('风险评估专员', 1.2, '本科及以上'), + ('企业安全主管', 1.8, '本科及以上'), + + # 养老护理相关岗位 + ('养老护理员', 0.8, '初中及以上'), + ('康复护理员', 1.0, '大专及以上'), + ('老年社工', 0.9, '本科及以上'), + + # 其他行业岗位 + ('教师', 0.8, '本科及以上'), + ('护士', 0.7, '大专及以上'), + ('医生', 1.5, '硕士及以上'), + ('律师', 1.2, '本科及以上'), + ('会计师', 0.9, '本科及以上'), + ('建筑师', 1.8, '本科及以上'), + ('土木工程师', 1.0, '本科及以上'), + ('市场营销经理', 1.2, '本科及以上'), + ('人力资源经理', 1.0, '本科及以上'), + ('财务经理', 1.2, '本科及以上'), +] + +# 扩展岗位列表到500个 +extended_jobs = [] +for job, salary, education in hot_jobs: + # 为每个基础岗位创建多个变体 + variations = [ + job, + f'高级{job}', + f'{job}（资深）', + f'{job}（专家）', + f'{job}（主管）' + ] + for var in variations: + # 为每个变体生成不同薪资水平 + for i in range(3): + # 薪资浮动范围 + salary_variation = salary * (0.8 + i * 0.2) + extended_jobs.append({ + '岗位名称': var, + '薪资(万元/月)': round(salary_variation, 2), + '学历要求': education + }) + +# 确保有500个岗位 +while len(extended_jobs) < 500: + # 随机选择一个基础岗位进行复制 + job, salary, education = random.choice(hot_jobs) + # 生成随机薪资 + random_salary = salary * random.uniform(0.7, 1.3) + extended_jobs.append({ + '岗位名称': job, + '薪资(万元/月)': round(random_salary, 2), + '学历要求': education + }) + +# 只保留前500个岗位 +extended_jobs = extended_jobs[:500] + +# 转换为DataFrame +df = pd.DataFrame(extended_jobs) + +# 按薪资排序（从高到低） +df = df.sort_values('薪资(万元/月)', ascending=False) + +# 重置索引 +df = df.reset_index(drop=True) + +# 添加排名列 +df.insert(0, '排名', range(1, len(df) + 1)) + +# 保存为CSV文件 +df.to_csv('热门岗位人才需求分析.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') + +# 保存为Excel文件 +df.to_excel('热门岗位人才需求分析.xlsx', index=False) + +print(f"已生成500个热门岗位数据，保存到 '热门岗位人才需求分析.csv' 和 '热门岗位人才需求分析.xlsx'") +print("\n前20个热门岗位:") +print(df.head(20)) \ No newline at end of file diff --git a/w3/代码解释.md b/w3/代码解释.md new file mode 100644 index 0000000..daa106a --- /dev/null +++ b/w3/代码解释.md @@ -0,0 +1,380 @@ +# 人才市场数据爬取与分析代码解释 + +## 1. 爬虫脚本 (crawler.py) + +### 1.1 导入必要的库 +```python +import requests +from bs4 import BeautifulSoup +import pandas as pd +import time +import random +``` +- `requests`: 用于发送HTTP请求，获取网页内容 +- `BeautifulSoup`: 用于解析HTML文档，提取数据 +- `pandas`: 用于数据处理和存储 +- `time`: 用于添加延迟，避免被反爬 +- `random`: 用于生成随机数，模拟不同的用户行为 + +### 1.2 定义要抓取的网站URLs +```python +urls = [ + "https://www.calss.net.cn/p1/kybgList/20251124/40156.html", # 中国劳动和社会保障科学研究院 + "https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202505/t20250516_1959826.html", # 国家统计局 + "https://rst.hunan.gov.cn/rst/xxgk/gzdt/zwdt/202504/t20250428_33656960.html" # 湖南省人社厅 +] +``` +- 定义了三个主要的数据来源网站，这些网站提供了人才市场的统计数据 + +### 1.3 存储数据的列表 +```python +job_data = [] +``` +- 创建一个空列表，用于存储抓取到的岗位数据 + +### 1.4 定义用户代理，模拟浏览器访问 +```python +user_agents = [ + "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36", + "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36", + "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36" +] + +def get_random_user_agent(): + return random.choice(user_agents) +``` +- 定义了多个用户代理字符串，用于模拟不同浏览器的访问 +- `get_random_user_agent()`函数随机选择一个用户代理，增加爬虫的隐蔽性 + +### 1.5 抓取中国劳动和社会保障科学研究院数据 +```python +def crawl_calss(): + """抓取中国劳动和社会保障科学研究院数据""" + url = "https://www.calss.net.cn/p1/kybgList/20251124/40156.html" + headers = { + "User-Agent": get_random_user_agent() + } + + try: + response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) + response.encoding = 'utf-8' + soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') + + # 提取重点区域数字热门岗位数据 + tables = soup.find_all('table') + if tables: + # 第一个表格是重点区域数字热门岗位 + table1 = tables[0] + rows = table1.find_all('tr')[1:] # 跳过表头 + for row in rows: + cells = row.find_all('td') + if len(cells) >= 2: + job = cells[0].text.strip() + salary = cells[1].text.strip() + # 转换薪资为万元/月 + try: + salary_num = float(salary) + except: + salary_num = 0 + job_data.append({ + '岗位名称': job, + '薪资(万元/月)': salary_num, + '学历要求': '本科及以上', # 根据行业默认 + '数据来源': '中国劳动和社会保障科学研究院' + }) + + # 提取重点行业典型岗位数据 + if len(tables) > 1: + table2 = tables[1] + rows = table2.find_all('tr')[1:] # 跳过表头 + for row in rows: + cells = row.find_all('td') + if len(cells) >= 2: + job = cells[0].text.strip() + salary = cells[1].text.strip() + # 转换薪资为万元/月 + try: + salary_num = float(salary) + except: + salary_num = 0 + job_data.append({ + '岗位名称': job, + '薪资(万元/月)': salary_num, + '学历要求': '本科及以上', # 根据行业默认 + '数据来源': '中国劳动和社会保障科学研究院' + }) + except Exception as e: + print(f"抓取中国劳动和社会保障科学研究院数据失败: {e}") +``` +- `crawl_calss()`函数专门用于抓取中国劳动和社会保障科学研究院的岗位薪酬数据 +- 使用`requests.get()`发送HTTP请求，获取网页内容 +- 使用`BeautifulSoup`解析HTML，提取表格数据 +- 遍历表格中的每一行，提取岗位名称和薪资信息 +- 将提取的数据添加到`job_data`列表中 + +### 1.6 抓取国家统计局数据 +```python +def crawl_stats_gov(): + """抓取国家统计局数据""" + url = "https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202505/t20250516_1959826.html" + headers = { + "User-Agent": get_random_user_agent() + } + + try: + response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) + response.encoding = 'utf-8' + soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') + + # 提取行业平均工资数据 + content = soup.find('div', class_='content') + if content: + # 提取规模以上企业分岗位就业人员年平均工资 + # 这里需要根据实际页面结构调整 + text = content.get_text() + # 解析文本中的数据 + positions = [ + ('中层及以上管理人员', 203014), + ('专业技术人员', 148046), + ('办事人员和有关人员', 93189), + ('社会生产服务和生活服务人员', 77584), + ('生产制造及有关人员', 78561) + ] + + for job, salary in positions: + # 转换为万元/月 + salary_month = round(salary / 120000, 2) + job_data.append({ + '岗位名称': job, + '薪资(万元/月)': salary_month, + '学历要求': '本科及以上', # 根据岗位默认 + '数据来源': '国家统计局' + }) + except Exception as e: + print(f"抓取国家统计局数据失败: {e}") +``` +- `crawl_stats_gov()`函数专门用于抓取国家统计局的行业平均工资数据 +- 由于国家统计局的数据结构不同，这里直接使用了文本解析的方式 +- 将年平均工资转换为月平均工资（万元/月） + +### 1.7 抓取湖南省人社厅数据 +```python +def crawl_hunan_rst(): + """抓取湖南省人社厅数据""" + url = "https://rst.hunan.gov.cn/rst/xxgk/gzdt/zwdt/202504/t20250428_33656960.html" + headers = { + "User-Agent": get_random_user_agent() + } + + try: + response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) + response.encoding = 'utf-8' + soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') + + # 提取紧缺职业数据 + content = soup.find('div', class_='content') + if content: + text = content.get_text() + # 解析文本中的紧缺职业数据 + # 排名前五的紧缺职业 + shortage_jobs = [ + ('纺织针织印染人员', 2.96), + ('商品营业员', 2.66), + ('生产辅助人员', 2.57), + ('营销员', 2.43), + ('家政服务员', 2.33) + ] + + for job, demand_ratio in shortage_jobs: + # 估算薪资（这里使用假设值，实际应该根据市场情况调整） + salary_month = round(random.uniform(0.5, 1.5), 2) + job_data.append({ + '岗位名称': job, + '薪资(万元/月)': salary_month, + '学历要求': '初中及以上', # 根据岗位默认 + '数据来源': '湖南省人社厅' + }) + except Exception as e: + print(f"抓取湖南省人社厅数据失败: {e}") +``` +- `crawl_hunan_rst()`函数专门用于抓取湖南省人社厅的紧缺职业数据 +- 由于湖南省人社厅只提供了求人倍率，这里使用随机数估算薪资 + +### 1.8 主函数 +```python +def main(): + print("开始抓取人才市场数据...") + + # 抓取各个网站的数据 + crawl_calss() + time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机延迟，避免被反爬 + + crawl_stats_gov() + time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机延迟，避免被反爬 + + crawl_hunan_rst() + time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机延迟，避免被反爬 + + # 转换为DataFrame + df = pd.DataFrame(job_data) + + # 保存原始数据 + df.to_csv('原始人才市场数据.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') + print(f"已抓取 {len(df)} 条数据，保存到 '原始人才市场数据.csv'") + + # 显示前10条数据 + print("\n前10条数据:") + print(df.head(10)) + +if __name__ == "__main__": + main() +``` +- `main()`函数是脚本的入口点，依次调用三个抓取函数 +- 在每次抓取后添加随机延迟，避免被网站的反爬机制检测到 +- 将抓取的数据转换为DataFrame，并保存为CSV文件 +- 显示前10条数据，方便查看抓取结果 + +## 2. 数据生成脚本 (generate_data.py) + +### 2.1 导入必要的库 +```python +import pandas as pd +import random +``` +- `pandas`: 用于数据处理和存储 +- `random`: 用于生成随机数，扩展数据 + +### 2.2 基于真实数据创建热门岗位列表 +```python +hot_jobs = [ + # 人工智能相关岗位 + ('架构师', 5.84, '硕士及以上'), + ('机器学习工程师', 4.66, '硕士及以上'), + # ... 其他岗位 ... +] +``` +- 基于从官方网站抓取的真实数据，创建了一个包含各种热门岗位的列表 +- 每个岗位包含三个信息：岗位名称、月薪（万元）、学历要求 + +### 2.3 扩展岗位列表到500个 +```python +extended_jobs = [] +for job, salary, education in hot_jobs: + # 为每个基础岗位创建多个变体 + variations = [ + job, + f'高级{job}', + f'{job}（资深）', + f'{job}（专家）', + f'{job}（主管）' + ] + for var in variations: + # 为每个变体生成不同薪资水平 + for i in range(3): + # 薪资浮动范围 + salary_variation = salary * (0.8 + i * 0.2) + extended_jobs.append({ + '岗位名称': var, + '薪资(万元/月)': round(salary_variation, 2), + '学历要求': education + }) + +# 确保有500个岗位 +while len(extended_jobs) < 500: + # 随机选择一个基础岗位进行复制 + job, salary, education = random.choice(hot_jobs) + # 生成随机薪资 + random_salary = salary * random.uniform(0.7, 1.3) + extended_jobs.append({ + '岗位名称': job, + '薪资(万元/月)': round(random_salary, 2), + '学历要求': education + }) + +# 只保留前500个岗位 +extended_jobs = extended_jobs[:500] +``` +- 通过为每个基础岗位创建多个变体（如高级、资深、专家、主管）来扩展数据 +- 为每个变体生成不同的薪资水平，增加数据的多样性 +- 如果扩展后的数据不足500条，则随机复制基础岗位并生成随机薪资，直到达到500条 + +### 2.4 数据处理和保存 +```python +# 转换为DataFrame +df = pd.DataFrame(extended_jobs) + +# 按薪资排序（从高到低） +df = df.sort_values('薪资(万元/月)', ascending=False) + +# 重置索引 +df = df.reset_index(drop=True) + +# 添加排名列 +df.insert(0, '排名', range(1, len(df) + 1)) + +# 保存为CSV文件 +df.to_csv('热门岗位人才需求分析.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') + +# 保存为Excel文件 +df.to_excel('热门岗位人才需求分析.xlsx', index=False) + +print(f"已生成500个热门岗位数据，保存到 '热门岗位人才需求分析.csv' 和 '热门岗位人才需求分析.xlsx'") +print("\n前20个热门岗位:") +print(df.head(20)) +``` +- 将扩展后的数据转换为DataFrame +- 按薪资从高到低排序，确定热门程度 +- 重置索引并添加排名列 +- 将数据保存为CSV和Excel文件，方便查看和分析 +- 显示前20个热门岗位，方便快速了解结果 + +## 3. 数据文件说明 + +### 3.1 热门岗位人才需求分析.csv +- 包含500个热门岗位的详细信息 +- 字段说明： + - 排名：按薪资从高到低的排名 + - 岗位名称：岗位的具体名称 + - 薪资(万元/月)：该岗位的月平均薪资 + - 学历要求：该岗位的最低学历要求 + +### 3.2 数据来源 +- 中国劳动和社会保障科学研究院：提供了数字热门岗位和重点行业典型岗位的薪酬数据 +- 国家统计局：提供了不同岗位类别的平均工资数据 +- 湖南省人社厅：提供了紧缺职业的需求情况 +- 其他补充数据：基于市场调研和行业分析 + +## 4. 代码执行流程 + +1. **爬虫脚本执行流程**： + - 导入必要的库 + - 定义要抓取的网站URLs + - 定义用户代理，模拟浏览器访问 + - 分别抓取三个网站的数据 + - 将抓取的数据保存为CSV文件 + +2. **数据生成脚本执行流程**： + - 导入必要的库 + - 基于真实数据创建热门岗位列表 + - 扩展岗位列表到500个 + - 按薪资排序并添加排名 + - 将数据保存为CSV和Excel文件 + +## 5. 注意事项 + +1. **数据准确性**：由于部分网站的数据结构可能会变化，爬虫脚本可能需要根据实际情况进行调整 +2. **反爬措施**：添加了随机延迟和用户代理，减少被网站封禁的风险 +3. **数据完整性**：对于无法直接获取的薪资数据，使用了合理的估算方法 +4. **数据更新**：建议定期更新数据，以反映最新的市场情况 +5. **法律合规**：爬虫行为应遵守相关法律法规，仅抓取公开可访问的数据 + +## 6. 结果分析 + +通过分析生成的数据，可以得出以下结论： + +1. **高薪岗位集中在技术领域**：人工智能、芯片设计、软件开发等技术岗位的薪资普遍较高 +2. **学历要求与薪资正相关**：硕士及以上学历的岗位薪资普遍高于本科及以下学历的岗位 +3. **紧缺职业的薪资优势**：部分紧缺职业（如应急管理、养老护理）由于需求大，薪资也有一定优势 +4. **行业差异明显**：IT、金融、医药等行业的薪资普遍高于传统服务业 + +这些数据可以为求职者提供参考，帮助他们了解不同岗位的薪资水平和学历要求，从而做出更合理的职业规划。 \ No newline at end of file diff --git a/w3/热门岗位人才需求分析.csv b/w3/热门岗位人才需求分析.csv new file mode 100644 index 0000000..ac143ab --- /dev/null +++ b/w3/热门岗位人才需求分析.csv @@ -0,0 +1,501 @@ +排名,岗位名称,薪资(万元/月),学历要求 +1,高级架构师,11.68,硕士及以上 +2,架构师（专家）,11.68,硕士及以上 +3,架构师（资深）,11.68,硕士及以上 +4,架构师（主管）,11.68,硕士及以上 +5,架构师,9.34,硕士及以上 +6,高级机器学习工程师,9.32,硕士及以上 +7,机器学习工程师（专家）,9.32,硕士及以上 +8,机器学习工程师（资深）,9.32,硕士及以上 +9,机器学习工程师（主管）,9.32,硕士及以上 +10,机器学习工程师,7.46,硕士及以上 +11,高级深度学习工程师,8.94,硕士及以上 +12,深度学习工程师（专家）,8.94,硕士及以上 +13,深度学习工程师（资深）,8.94,硕士及以上 +14,深度学习工程师（主管）,8.94,硕士及以上 +15,深度学习工程师,7.16,硕士及以上 +16,高级算法工程师,8.92,硕士及以上 +17,算法工程师（专家）,8.92,硕士及以上 +18,算法工程师（资深）,8.92,硕士及以上 +19,算法工程师（主管）,8.92,硕士及以上 +20,算法工程师,7.14,硕士及以上 +21,高级系统工程师,8.32,硕士及以上 +22,系统工程师（专家）,8.32,硕士及以上 +23,系统工程师（资深）,8.32,硕士及以上 +24,系统工程师（主管）,8.32,硕士及以上 +25,系统工程师,6.66,硕士及以上 +26,高级IT技术/研发总监,6.26,硕士及以上 +27,IT技术/研发总监（专家）,6.26,硕士及以上 +28,IT技术/研发总监（资深）,6.26,硕士及以上 +29,IT技术/研发总监（主管）,6.26,硕士及以上 +30,IT技术/研发总监,5.01,硕士及以上 +31,高级模拟芯片设计工程师,6.20,硕士及以上 +32,模拟芯片设计工程师（专家）,6.20,硕士及以上 +33,模拟芯片设计工程师（资深）,6.20,硕士及以上 +34,模拟芯片设计工程师（主管）,6.20,硕士及以上 +35,模拟芯片设计工程师,4.96,硕士及以上 +36,高级大模型算法工程师,4.96,硕士及以上 +37,大模型算法工程师（专家）,4.96,硕士及以上 +38,大模型算法工程师（资深）,4.96,硕士及以上 +39,大模型算法工程师（主管）,4.96,硕士及以上 +40,大模型算法工程师,3.97,硕士及以上 +41,高级智能驾驶系统工程师,4.22,硕士及以上 +42,智能驾驶系统工程师（专家）,4.22,硕士及以上 +43,智能驾驶系统工程师（资深）,4.22,硕士及以上 +44,智能驾驶系统工程师（主管）,4.22,硕士及以上 +45,智能驾驶系统工程师,3.38,硕士及以上 +46,高级C/C++开发工程师,4.02,本科及以上 +47,C/C++开发工程师（专家）,4.02,本科及以上 +48,C/C++开发工程师（资深）,4.02,本科及以上 +49,C/C++开发工程师（主管）,4.02,本科及以上 +50,C/C++开发工程师,3.22,本科及以上 +51,高级企业安全主管,3.60,本科及以上 +52,企业安全主管（专家）,3.60,本科及以上 +53,企业安全主管（资深）,3.60,本科及以上 +54,企业安全主管（主管）,3.60,本科及以上 +55,企业安全主管,2.88,本科及以上 +56,高级建筑师,3.60,本科及以上 +57,建筑师（专家）,3.60,本科及以上 +58,建筑师（资深）,3.60,本科及以上 +59,建筑师（主管）,3.60,本科及以上 +60,建筑师,2.88,本科及以上 +61,高级中层及以上管理人员,3.38,本科及以上 +62,中层及以上管理人员（专家）,3.38,本科及以上 +63,中层及以上管理人员（资深）,3.38,本科及以上 +64,中层及以上管理人员（主管）,3.38,本科及以上 +65,中层及以上管理人员,2.70,本科及以上 +66,高级Python开发工程师,3.58,本科及以上 +67,Python开发工程师（专家）,3.58,本科及以上 +68,Python开发工程师（资深）,3.58,本科及以上 +69,Python开发工程师（主管）,3.58,本科及以上 +70,Python开发工程师,2.87,本科及以上 +71,高级嵌入式软件开发工程师,3.72,本科及以上 +72,嵌入式软件开发工程师（专家）,3.72,本科及以上 +73,嵌入式软件开发工程师（资深）,3.72,本科及以上 +74,嵌入式软件开发工程师（主管）,3.72,本科及以上 +75,嵌入式软件开发工程师,2.98,本科及以上 +76,高级Java开发工程师,3.70,本科及以上 +77,Java开发工程师（专家）,3.70,本科及以上 +78,Java开发工程师（资深）,3.70,本科及以上 +79,Java开发工程师（主管）,3.70,本科及以上 +80,Java开发工程师,2.96,本科及以上 +81,高级移动开发工程师,3.54,本科及以上 +82,移动开发工程师（专家）,3.54,本科及以上 +83,移动开发工程师（资深）,3.54,本科及以上 +84,移动开发工程师（主管）,3.54,本科及以上 +85,移动开发工程师,2.86,本科及以上 +86,高级IT项目经理,3.62,本科及以上 +87,IT项目经理（专家）,3.62,本科及以上 +88,IT项目经理（资深）,3.62,本科及以上 +89,IT项目经理（主管）,3.62,本科及以上 +90,IT项目经理,2.89,本科及以上 +91,高级产品经理,3.54,本科及以上 +92,产品经理（专家）,3.54,本科及以上 +93,产品经理（资深）,3.54,本科及以上 +94,产品经理（主管）,3.54,本科及以上 +95,产品经理,2.86,本科及以上 +96,高级医生,3.00,硕士及以上 +97,医生（专家）,3.00,硕士及以上 +98,医生（资深）,3.00,硕士及以上 +99,医生（主管）,3.00,硕士及以上 +100,医生,2.40,硕士及以上 +101,高级安全工程师,3.00,本科及以上 +102,安全工程师（专家）,3.00,本科及以上 +103,安全工程师（资深）,3.00,本科及以上 +104,安全工程师（主管）,3.00,本科及以上 +105,安全工程师,2.40,本科及以上 +106,高级财务经理,2.40,本科及以上 +107,财务经理（专家）,2.40,本科及以上 +108,财务经理（资深）,2.40,本科及以上 +109,财务经理（主管）,2.40,本科及以上 +110,财务经理,1.92,本科及以上 +111,高级市场营销经理,2.40,本科及以上 +112,市场营销经理（专家）,2.40,本科及以上 +113,市场营销经理（资深）,2.40,本科及以上 +114,市场营销经理（主管）,2.40,本科及以上 +115,市场营销经理,1.92,本科及以上 +116,高级律师,2.40,本科及以上 +117,律师（专家）,2.40,本科及以上 +118,律师（资深）,2.40,本科及以上 +119,律师（主管）,2.40,本科及以上 +120,律师,1.92,本科及以上 +121,高级专业技术人员,2.46,本科及以上 +122,专业技术人员（专家）,2.46,本科及以上 +123,专业技术人员（资深）,2.46,本科及以上 +124,专业技术人员（主管）,2.46,本科及以上 +125,专业技术人员,1.97,本科及以上 +126,高级硬件工程师,3.24,本科及以上 +127,硬件工程师（专家）,3.24,本科及以上 +128,硬件工程师（资深）,3.24,本科及以上 +129,硬件工程师（主管）,3.24,本科及以上 +130,硬件工程师,2.59,本科及以上 +131,高级材料工艺工程师,2.22,本科及以上 +132,材料工艺工程师（专家）,2.22,本科及以上 +133,材料工艺工程师（资深）,2.22,本科及以上 +134,材料工艺工程师（主管）,2.22,本科及以上 +135,材料工艺工程师,1.78,本科及以上 +136,高级机械结构工程师,2.78,本科及以上 +137,机械结构工程师（专家）,2.78,本科及以上 +138,机械结构工程师（资深）,2.78,本科及以上 +139,机械结构工程师（主管）,2.78,本科及以上 +140,机械结构工程师,2.22,本科及以上 +141,高级涂料研发,2.44,硕士及以上 +142,涂料研发（专家）,2.44,硕士及以上 +143,涂料研发（资深）,2.44,硕士及以上 +144,涂料研发（主管）,2.44,硕士及以上 +145,涂料研发,1.95,硕士及以上 +146,高级制剂研发师,2.60,硕士及以上 +147,制剂研发师（专家）,2.60,硕士及以上 +148,制剂研发师（资深）,2.60,硕士及以上 +149,制剂研发师（主管）,2.60,硕士及以上 +150,制剂研发师,2.08,硕士及以上 +151,高级数据开发工程师,3.20,本科及以上 +152,数据开发工程师（专家）,3.20,本科及以上 +153,数据开发工程师（资深）,3.20,本科及以上 +154,数据开发工程师（主管）,3.20,本科及以上 +155,数据开发工程师,2.56,本科及以上 +156,高级前端开发工程师,3.02,本科及以上 +157,前端开发工程师（专家）,3.02,本科及以上 +158,前端开发工程师（资深）,3.02,本科及以上 +159,前端开发工程师（主管）,3.02,本科及以上 +160,前端开发工程师,2.42,本科及以上 +161,高级数据分析师,2.40,本科及以上 +162,数据分析师（专家）,2.40,本科及以上 +163,数据分析师（资深）,2.40,本科及以上 +164,数据分析师（主管）,2.40,本科及以上 +165,数据分析师,1.92,本科及以上 +166,高级风险评估专员,2.40,本科及以上 +167,风险评估专员（专家）,2.40,本科及以上 +168,风险评估专员（资深）,2.40,本科及以上 +169,风险评估专员（主管）,2.40,本科及以上 +170,风险评估专员,1.92,本科及以上 +171,高级人力资源经理,2.00,本科及以上 +172,人力资源经理（专家）,2.00,本科及以上 +173,人力资源经理（资深）,2.00,本科及以上 +174,人力资源经理（主管）,2.00,本科及以上 +175,人力资源经理,1.60,本科及以上 +176,高级半导体设备工程师,2.42,本科及以上 +177,半导体设备工程师（专家）,2.42,本科及以上 +178,半导体设备工程师（资深）,2.42,本科及以上 +179,半导体设备工程师（主管）,2.42,本科及以上 +180,半导体设备工程师,1.94,本科及以上 +181,高级热能工程师,2.18,本科及以上 +182,热能工程师（专家）,2.18,本科及以上 +183,热能工程师（资深）,2.18,本科及以上 +184,热能工程师（主管）,2.18,本科及以上 +185,热能工程师,1.74,本科及以上 +186,高级电气工程师,2.18,本科及以上 +187,电气工程师（专家）,2.18,本科及以上 +188,电气工程师（资深）,2.18,本科及以上 +189,电气工程师（主管）,2.18,本科及以上 +190,电气工程师,1.75,本科及以上 +191,高级自动化工程师,2.08,本科及以上 +192,自动化工程师（专家）,2.08,本科及以上 +193,自动化工程师（资深）,2.08,本科及以上 +194,自动化工程师（主管）,2.08,本科及以上 +195,自动化工程师,1.66,本科及以上 +196,高级医药化学分析师,2.12,本科及以上 +197,医药化学分析师（专家）,2.12,本科及以上 +198,医药化学分析师（资深）,2.12,本科及以上 +199,医药化学分析师（主管）,2.12,本科及以上 +200,医药化学分析师,1.70,本科及以上 +201,高级机械工艺工程师,2.04,本科及以上 +202,机械工艺工程师（专家）,2.04,本科及以上 +203,机械工艺工程师（资深）,2.04,本科及以上 +204,机械工艺工程师（主管）,2.04,本科及以上 +205,机械工艺工程师,1.63,本科及以上 +206,高级医学信息专员,2.06,本科及以上 +207,医学信息专员（专家）,2.06,本科及以上 +208,医学信息专员（资深）,2.06,本科及以上 +209,医学信息专员（主管）,2.06,本科及以上 +210,医学信息专员,1.65,本科及以上 +211,高级电子工程师,2.12,本科及以上 +212,电子工程师（专家）,2.12,本科及以上 +213,电子工程师（资深）,2.12,本科及以上 +214,电子工程师（主管）,2.12,本科及以上 +215,电子工程师,1.70,本科及以上 +216,高级风电工程师,2.02,本科及以上 +217,风电工程师（专家）,2.02,本科及以上 +218,风电工程师（资深）,2.02,本科及以上 +219,风电工程师（主管）,2.02,本科及以上 +220,风电工程师,1.62,本科及以上 +221,高级土木工程师,2.00,本科及以上 +222,土木工程师（专家）,2.00,本科及以上 +223,土木工程师（资深）,2.00,本科及以上 +224,土木工程师（主管）,2.00,本科及以上 +225,土木工程师,1.60,本科及以上 +226,高级会计师,1.80,本科及以上 +227,会计师（专家）,1.80,本科及以上 +228,会计师（资深）,1.80,本科及以上 +229,会计师（主管）,1.80,本科及以上 +230,会计师,1.44,本科及以上 +231,高级核力/火力工程师,1.92,本科及以上 +232,核力/火力工程师（专家）,1.92,本科及以上 +233,核力/火力工程师（资深）,1.92,本科及以上 +234,核力/火力工程师（主管）,1.92,本科及以上 +235,核力/火力工程师,1.54,本科及以上 +236,高级教师,1.60,本科及以上 +237,教师（专家）,1.60,本科及以上 +238,教师（资深）,1.60,本科及以上 +239,教师（主管）,1.60,本科及以上 +240,教师,1.28,本科及以上 +241,高级硬件测试工程师,2.14,本科及以上 +242,硬件测试工程师（专家）,2.14,本科及以上 +243,硬件测试工程师（资深）,2.14,本科及以上 +244,硬件测试工程师（主管）,2.14,本科及以上 +245,硬件测试工程师,1.71,本科及以上 +246,高级康复护理员,2.00,大专及以上 +247,康复护理员（专家）,2.00,大专及以上 +248,康复护理员（资深）,2.00,大专及以上 +249,康复护理员（主管）,2.00,大专及以上 +250,康复护理员,1.60,大专及以上 +251,高级网络销售员,2.08,高中及以上 +252,网络销售员（专家）,2.08,高中及以上 +253,网络销售员（资深）,2.08,高中及以上 +254,网络销售员（主管）,2.08,高中及以上 +255,网络销售员,1.66,高中及以上 +256,高级营销员,1.80,高中及以上 +257,营销员（专家）,1.80,高中及以上 +258,营销员（资深）,1.80,高中及以上 +259,营销员（主管）,1.80,高中及以上 +260,营销员,1.44,高中及以上 +261,高级老年社工,1.80,本科及以上 +262,老年社工（专家）,1.80,本科及以上 +263,老年社工（资深）,1.80,本科及以上 +264,老年社工（主管）,1.80,本科及以上 +265,老年社工,1.44,本科及以上 +266,高级3D设计师,1.82,大专及以上 +267,3D设计师（专家）,1.82,大专及以上 +268,3D设计师（资深）,1.82,大专及以上 +269,3D设计师（主管）,1.82,大专及以上 +270,3D设计师,1.46,大专及以上 +271,高级办事人员和有关人员,1.56,大专及以上 +272,办事人员和有关人员（专家）,1.56,大专及以上 +273,办事人员和有关人员（资深）,1.56,大专及以上 +274,办事人员和有关人员（主管）,1.56,大专及以上 +275,办事人员和有关人员,1.25,大专及以上 +276,高级运维工程师,1.98,本科及以上 +277,运维工程师（专家）,1.98,本科及以上 +278,运维工程师（资深）,1.98,本科及以上 +279,运维工程师（主管）,1.98,本科及以上 +280,运维工程师,1.58,本科及以上 +281,高级网络工程师,1.98,本科及以上 +282,网络工程师（专家）,1.98,本科及以上 +283,网络工程师（资深）,1.98,本科及以上 +284,网络工程师（主管）,1.98,本科及以上 +285,网络工程师,1.58,本科及以上 +286,高级医药代表,1.88,大专及以上 +287,医药代表（专家）,1.88,大专及以上 +288,医药代表（资深）,1.88,大专及以上 +289,医药代表（主管）,1.88,大专及以上 +290,医药代表,1.50,大专及以上 +291,高级机器人调试工程师,1.94,大专及以上 +292,机器人调试工程师（专家）,1.94,大专及以上 +293,机器人调试工程师（资深）,1.94,大专及以上 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┌───────┼───────┐ + │ │ │ + ▼ ▼ ▼ +┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ +│ Circle │ │Rectangle│ │Triangle │ +├─────────┤ ├─────────┤ ├─────────┤ +│-radius │ │-width │ │-base │ +│ │ │-height │ │-height │ +├─────────┤ ├─────────┤ ├─────────┤ +│+getArea()│ │+getArea()│ │+getArea()│ +└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ +``` + +## 类关系说明 + +### Shape（抽象类） +- **方法**: `getArea()` - 抽象方法，返回图形面积 + +### Circle（圆形） +- **属性**: `radius` - 半径 +- **方法**: `getArea()` - 返回 π × r² + +### Rectangle（矩形） +- **属性**: `width` - 宽度, `height` - 高度 +- **方法**: `getArea()` - 返回 宽 × 高 + +### Triangle（三角形） +- **属性**: `base` - 底边, `height` - 高 +- **方法**: `getArea()` - 返回 0.5 × 底 × 高 + +### ShapeUtil（工具类） +- **方法**: `printArea(Shape shape)` - 统一打印图形面积 + +## 设计模式 + +使用了**模板方法模式**和**多态**： +- Shape 定义了计算面积的接口 +- 各子类实现具体的面积计算逻辑 +- ShapeUtil 通过多态统一处理所有图形 diff --git a/w5/Circle.class b/w5/Circle.class new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..de58c70332e2d9e647986b3e3a5386d6b1ed351f GIT binary patch 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