小明：最近我在学习学工管理系统，感觉这个系统和职业发展有什么关系吗？

小李：当然有关系。学工管理系统不仅仅是用来管理学生信息的工具，它还承担着促进学生职业发展的功能。比如，系统可以记录学生的实习经历、技能证书、竞赛获奖等信息，帮助学校更好地规划就业指导服务。

小明：那这些数据是怎么被系统处理的呢？有没有具体的代码示例？

小李：我们可以用Python来实现一个简单的学工管理系统模块。例如，创建一个学生信息类，用于存储学生的基本信息和职业相关数据。

小明：听起来不错，能给我看看代码吗？

小李：当然可以。下面是一个基本的学生类定义：

class Student:
    def __init__(self, student_id, name, major, resume=None):
        self.student_id = student_id
        self.name = name
        self.major = major
        self.resume = resume if resume else []

    def add_resume_item(self, item):
        self.resume.append(item)

    def display_resume(self):
        print(f"学生ID: {self.student_id}")
        print(f"姓名: {self.name}")
        print(f"专业: {self.major}")
        print("简历内容:")
        for item in self.resume:
            print(f"- {item}")

    def get_job_opportunities(self):
        # 这里可以调用外部API或数据库查询相关岗位
        return ["软件工程师", "数据分析师", "前端开发", "运维工程师"]
    

小明：这代码看起来很基础，但确实能体现学生的职业相关信息。那系统是如何管理这些数据的呢？是不是需要数据库？

小李：是的，通常我们会使用数据库来持久化存储这些信息。比如，用SQLite或者MySQL来保存学生数据。下面是一个简单的数据库连接和操作示例。

小明：好的，我来写个例子看看。

小李：好的，这是使用SQLite的一个例子：

import sqlite3

# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('student_management.db')
cursor = conn.cursor()

# 创建学生表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    student_id TEXT NOT NULL,
    name TEXT NOT NULL,
    major TEXT NOT NULL,
    resume TEXT
)
''')

# 插入一条学生数据
def insert_student(student_id, name, major, resume):
    cursor.execute('''
    INSERT INTO students (student_id, name, major, resume)
    VALUES (?, ?, ?, ?)
    ''', (student_id, name, major, resume))
    conn.commit()

# 查询所有学生
def get_all_students():
    cursor.execute('SELECT * FROM students')
    return cursor.fetchall()

# 示例：插入一个学生
insert_student("S001", "张三", "计算机科学", "参加过黑客马拉松，获得二等奖")

# 获取并显示所有学生信息
students = get_all_students()
for student in students:
    print(student)

# 关闭连接
conn.close()
    

小明：这代码太棒了！这样我们就可以在系统中管理学生信息了。那职业发展部分是怎么集成进来的呢？

小李：职业发展部分通常是通过推荐算法或者岗位匹配功能实现的。我们可以根据学生的专业、技能、实习经历等信息，推荐适合的岗位。

小明：那能不能举个例子，比如如何根据学生信息推荐岗位？

小李：当然可以。我们可以编写一个简单的推荐函数，根据学生的专业和简历内容来推荐岗位。

小明：那我来看看代码。

小李：这是个简单的推荐逻辑：

def recommend_jobs(student):
    job_recommendations = []
    if '计算机' in student.major:
        job_recommendations.extend(["软件工程师", "前端开发", "全栈开发"])
    if '数据分析' in student.resume:
        job_recommendations.append("数据分析师")
    if '项目经验' in student.resume:
        job_recommendations.append("项目经理")
    return job_recommendations
    

小明：这个函数非常实用，可以根据不同的条件推荐不同的职业方向。那如果要更复杂一点，比如结合机器学习模型，应该怎么实现？

小李：这是一个很好的问题。我们可以使用机器学习模型来预测最适合学生的岗位。比如，使用分类模型，输入学生的简历和专业信息，输出推荐岗位。

小明：那这个模型怎么训练？有没有现成的库可以用？

小李：我们可以使用Scikit-learn或者TensorFlow这样的库。这里是一个简单的例子，使用逻辑回归模型来预测学生可能适合的岗位。

小明：请给我展示一下代码。

小李：好的，下面是一个简单的逻辑回归模型示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 假设我们有一个数据集，包含学生的专业和他们最终的职业选择
data = [
    ['计算机科学', '软件工程师'],
    ['计算机科学', '数据分析师'],
    ['数学', '数据分析师'],
    ['计算机科学', '前端开发'],
    ['计算机科学', '软件工程师'],
    ['统计学', '数据分析师'],
]

# 将数据转换为特征和标签
X = [row[0] for row in data]
y = [row[1] for row in data]

# 编码标签
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit([[x] for x in X_train], y_train)

# 预测新学生的职业方向
new_student = ['计算机科学']
predicted_job = model.predict([[new_student]])
print(f"预测职业方向: {le.classes_[predicted_job[0]]}")
    

小明：这个例子太好了！不过，实际应用中还需要更多的数据和更复杂的模型，对吧？

小李：没错。实际应用中，我们需要大量的真实数据来训练模型，同时还要考虑特征工程、模型优化等问题。

小明：那在学工管理系统中，除了推荐岗位，还有哪些职业发展相关的功能可以实现？

小李：很多！比如，系统可以提供职业测评、实习机会推送、校友资源对接、在线课程推荐等功能。

小明：那这些功能是否也需要代码实现？

小李：是的，每一个功能都需要对应的代码模块。比如，实习机会推送可以通过爬虫获取招聘信息，然后根据学生的兴趣和背景进行匹配。

小明：那我可以尝试做一个简单的实习推荐模块吗？

小李：当然可以！我们可以使用Python的requests库来获取招聘网站的数据，然后进行筛选和推荐。

小明：那你能帮我写一个简单的示例吗？

小李：好的，下面是一个简单的实习推荐示例，模拟从招聘网站获取数据并推荐给学生：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_internships():
    url = "https://www.zhipin.com/job_detail/"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    jobs = []
    for job in soup.select('.job-list li'):
        title = job.select_one('.title').text.strip()
        company = job.select_one('.company').text.strip()
        location = job.select_one('.location').text.strip()
        jobs.append({
            'title': title,
            'company': company,
            'location': location
        })
    return jobs

def recommend_internship(student, internships):
    recommended = []
    for job in internships:
        if '计算机' in student.major or any('编程' in job['title'] for job in internships):
            recommended.append(job)
    return recommended

# 示例：获取实习信息并推荐
internships = fetch_internships()
student = {'major': '计算机科学'}
recommended_jobs = recommend_internship(student, internships)
for job in recommended_jobs:
    print(f"职位：{job['title']} | 公司：{job['company']} | 地点：{job['location']}")
    

小明：这代码虽然简单，但确实能展示实习推荐的功能。看来学工管理系统中的职业发展功能还有很多可以探索的地方。

小李：没错，随着技术的发展，未来的学工管理系统将更加智能化，能够为学生提供个性化的职业发展建议。

小明：谢谢你今天的讲解，我对学工管理系统和职业发展有了更深的理解。

小李：不客气，如果你有兴趣，我们可以一起开发一个完整的学工管理系统，结合职业发展功能。

小明：太好了！我期待那一天的到来。