浅析超声波焊接参数对连接器保持力的影响

汪凯

摘要：超声波焊接工艺以其生产效率高、结合强度好的特点，被广泛地应用在汽车、医疗、电子等方面。本文对超声波焊接参数在电源连接器生产应用中常见的保持力问题进行研究，利用理论分析及正交试验验证的方法，寻找适合该产品的最佳参数，使电源连接器在超声波焊接后满足了保持力要求与外观要求。

关键词：超声波焊接;电源连接器;参数;保持力

随着互联网的高速发展和大数据时代的来临，网络招聘已经 成为企业之间人才竞争的主要手段。相对于传统的线下招聘而言， 网络招聘成本低、覆盖面广、易于发布信息、招聘信息种类众多 [1]，通过网络平台求职者还可以更快地与招聘者进行沟通联系， 节约了彼此之间的时间成本。同时由于“互联网 +”经济的蓬勃 发展，使得网络招聘成为我国招聘市场的主流趋势[2]。招聘信 息本身存在不同时段的时效性，不同政策的工资变化不同，冗余 度大，成效低，让求职者很难匹配到自己心仪的工作。 本文使用网络爬虫技术爬取三个招聘网站的招聘信息，将爬 取下来的招聘数据进行智能可视化分析，发掘数据中隐藏的价值， 摸索网站招聘规律。通过得出结论，可以更有效地帮助求职者找 到适合自己的工作。

一、网络爬虫技术概述

随着大数据时代的来临，互联网上的数据容量爆炸性地增长， 高性能的网络搜索引擎以及定向的信息获取的需求，使得网络爬 虫技术逐渐成为人们研究的对象。网络爬虫就是通过模拟浏览器 发出网络请求，获取网站服务器返回的响应，并按照一定需求爬 取数据的脚本程序。网络爬虫可以分为两类：通用爬虫和聚焦爬 虫。

1.1 通用爬虫概述

通过用户初始规定的一个待爬取 URL 地址列表，爬虫从中 按顺序爬取URL地址，通过DNS解析获得到主机网页的ip地址， 然后交给下载器去下载网页，将采集成功的网页保存到本地磁盘 中，并且将已爬取的 URL 地址做出标志防止二次爬取，保存到 磁盘中的网页又存在许多链接信息，再从中抓取 URL 地址放入 待爬取列表中去进行分析。如果发现有未下的 url 就放在待抓取 url 队列的列尾，从而等待调度下载。如此循环下载，待抓取队列 为空时，爬虫就完成了对网页的下载。

1.2  聚焦爬虫概述

通用网络爬虫所采集的网页数据和正常用户在浏览器中访问 的数据是一样的，而在大多数情况在，这些网页数据中有 90% 是 对用户来说是不需要的。聚焦爬虫则可以根据用户的需求而去爬 取特定的一些内容，是一种面向主题、面向需求的爬虫。本次论 文所使用的爬虫就是聚焦爬虫。

二、搭建 Scrapy 框架

2.1 Scrapy 框架

Scrapy 框架是 Python 语言开发的，基于 Twisted 异步网络框 架的开源爬虫框架。用户可以根据需求在 Scrapy 框架各个模块中 编写好要爬虫的规则、存储的结构，就能快速、灵活地爬取 web 网站的数据。其主要的框架组件有以下几个：

（1）Scrapy Engine（引擎）组件：负责各个组件之间的连接、 信号传递和数据通信，是整个框架组件的核心。 （2）Spiders（爬虫）组件：用来定制爬取 web 网页的规则， 发出 Request 请求到Schedule（调度器），同时也接收Downloader（下载器） 发送过来的 Response 响应，并从中提取到 item 字段所需要的数 据由引擎发送到 Item 管道，如果有需要根据的 url 链接，就继续 提交给调度器。

（3）Schedule（调度器）：接收到爬虫组件发送过来的 Request请求，将请求进行入队列處理，进而交给Downloader下载。 Scrapy 架构图如下所示，其中绿线表示数据流向。

图 2 为 Scrapy 框架的工作流程图。

三、 基于网络爬虫的数据采集实验

本研究的实验基于 Python 软件进行，对北京计算机岗位招 聘信息进行爬虫实验，其中爬虫程序运行过程如图 3。

运行完毕之后，打开 navicat 可视化工具查看下载的招聘数 据内容，如图 4。

三个爬虫项目最大的区别在于各自网站数据传输的 URL， 这是各不相同的，通过抓包分析能获取到网站数据传输的 Json 地 址，将其包装到爬虫模块中去发送请求。前程无忧和拉钩网爬虫 项目的反爬虫设置、数据库连接、数据清洗都与智联招聘网爬虫 项目一致。执行各自的爬虫名即可完成对网站数据的抓取。

四、结论

本文实现了使用Python的Scrapy爬虫框架对三个招聘网 站的招聘信息采集，本文从求职者的角度去进行数据分析，利 用 Flask 框架简单，灵活的特点，完成后台服务器的搭建和使用

SQLAlchemy 模块对采集的数据进行操作，实现可对不同岗位进 行搜索分析的网页。求职者可以通过图形的分析结果进而判断招 聘信息是否合理，有利于更好地选择工作。

参考文献：

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[2]耿玉德，张元元.招聘网站求职满意度影响因素分析 ——以高校大学学生为例 [J]. 工业经济论坛 ，2018，05（05）：82-89.

[3]杜玉帆，杜莹莹.如何应对网络招聘中的虚假信息[J]. 中国市场 ，2018，（11）：180-181.

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[9]赵丹. 网络招聘信息的分析与挖掘[D].贵州财经大学 ，2017.

[10]彩广畏 . 从网络招聘信息看我国人才需求状况 [D]. 湖 南师范大学 ，2017.

作者简介：

张婷，（1982.08.29-），女，岳阳职业技术学院，414000，汉族， 湖南省岳阳市，硕士，讲师，大数据。