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Recherche d'emploi automatisée : des offres d'emploi LinkedIn vers Notion Board

Linda Hamilton
Linda Hamiltonoriginal
2025-01-23 00:13:10818parcourir

Automated Job Search: LinkedIn Jobs to Notion Board

Ce projet est un système de saisie d'emploi basé sur Python, qui peut importer des informations d'emploi sur LinkedIn dans une base de données Notion structurée. Adresse du projet : jobs-scrape-to-notion

Étapes d'installation

  1. Cloner le dépôt :
<code class="language-bash">git clone https://github.com/namanvashistha/jobs-scrape-to-notion
cd jobs-scrape-to-notion</code>
  1. Installer les dépendances :
<code class="language-bash">pip install -r requirements.txt</code>
  1. Configurer Notion :

    • Créez une intégration Notion sur notion.so/my-integrations.
    • Créez une nouvelle base de données Notion.
    • Partagez la base de données avec l'intégration.
    • Copiez l'ID de la base de données à partir de l'URL de la base de données.
  2. Définir les variables d'environnement :

<code class="language-bash">cp .env.example .env</code>

Mettez à jour vos identifiants dans le fichier .env :

<code>NOTION_API_KEY=你的集成令牌
NOTION_DATABASE_ID=你的数据库ID</code>

Fonctions principales

Capture d'emploi

<code class="language-python">def fetch_jobs(search_terms, location, results_wanted=20):
    # 基于多个搜索词抓取 LinkedIn 职位信息
    # 返回包含职位详情的 pandas DataFrame</code>

Notion d'intégration

  • Créez des entrées de base de données structurées.
  • Gérez le texte enrichi, les URL, les dates et les logos d'entreprise.
  • Empêcher les entrées en double.
  • Gérer les limites de débit de l'API.

Traitement des données

  • Nettoyer les données d'entrée.
  • Format de l'échelle salariale en roupies indiennes.
  • Traitez les métadonnées de l'entreprise.
  • Gérer les pièces jointes des fichiers de logo.

Exécutez le grattoir

<code class="language-bash">python main.py</code>

Configuration par défaut :

  • Terme de recherche : ["Software Engineer", "Backend", "SDE"]
  • Lieu : Inde
  • Nombre de résultats par mot : 20
  • Plateforme : LinkedIn

Personnalisé

Modifier la fonction scraper.py dans le fichier main() :

<code class="language-python">search_terms = ["你的", "搜索", "词"]
location = "你的地点"
results_wanted = 30  # 每个词的结果数</code>

Gestion des erreurs

Le système contient :

  • Journalisation complète.
  • Gestion des limites de taux.
  • Prévention des doublons.
  • Validation des données.

Visitez le référentiel du projet pour le code source et la documentation détaillée.

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