@manhere 麦克风拿来做唤醒的话很困难，而传感器就比较方便，阈值可调。还有就是，传感器唤醒的话并不限于语音传感器，距离感应、光感应都可以，比如说挥挥手唤醒之类的，可玩性好一点。

@andyhuzhill 能用起来就不算吃灰吧~我现在改成语音助手之后，早上起来问下天气，然后记点今天该做的事情。虽然手机都能做，但是语音最大的优点就是 hands-off ，拍拍手就能发指令，不用找手机了。

@roadna 哈哈，我的已经吃灰一年多了...

我的办法很简单...遍历全站数据，然后根据关键词分类。你可以看到拉钩的职位页面地址都是 /jobs/{job_id}，并且 job_id 是连续的。我当时爬的时候拉钩大概有两百多万页面，然后硬生生爬下来就好了，技术岗位貌似是从五万开始。

个人建议以任务队列的形式实现。从你的描述上来看，一个 task 有可能对应了多个处理函数的入口，我建议统一入口，由入口函数再来进行路由分发到相应函数，保持一个输入一个输出的队列形式，比较容易实现。

至于实现方式， python 可参考 rq 任务队列， http://python-rq.org/

其实也可以自己实现，我司的轻量级监控系统就是这么实现的，也没有利用第三方库，参考了 scrapy 的 pipeline ，如下所示，将处理函数按顺序写入配置文件，触发时依次执行即可，每项任务都会 fork 一个子线程。

'pipelines': [
'monitor_platform.src.pipelines.loan_repay_pipelines.get_monitor_data',
'monitor_platform.src.pipelines.loan_repay_pipelines.deal_monitor_data',
'monitor_platform.src.pipelines.loan_repay_pipelines.send_content',
'monitor_platform.src.pipelines.common_pipeline.send_mail',
],

@Merlini 关系型数据库偏重结构化的数据， mysql 对 json 的支持也是 5.7 加入的，估计很多人还没用上吧。而爬取的数据很难结构化，并且多变，又用不到关系型数据库的那些强项，使用文档型的 nosql 存储比较合适。而且 mongodb 应该算是 nosql 里面最像 mysql 的了，有索引，查询方便。

综上原因，所以选择了 mongodb 。

@slysly759 就是 c3.js 啊，说 d3 学习曲线陡峭的可以尝试一下，我这种前端一窍不通的都能写，这种比较基础的图表很简单啊，数据组织好了就只剩下调调参数而已了。

我是把数据放在 mongodb ，然后单独一个脚本作分析，导出 json ，用 c3.js 画图，然后随便写个很简单的页面就好了。
展示在这里： http://107.170.207.236/job_analysis
代码在这里： https://github.com/namco1992/job_analysis

[发现中国]( http://www.webdog.cn/)
自己画咯~

@heamon7 谢谢鼓励~

@GeekGao 多谢建议~

@wslsq 可以啊，有时间就多做几种职位，你也可以 fork 回去自己做~

@jzp113 哈哈，别想了兄弟，没有中国的

@zoudeze 旧金山的线路，偶尔还是会抽风访问不了

@jzp113 哈哈哈，被发现了。之前做的 side project ，不过反正是做给国外用户的，不算犯法吧[doge]

还 ok ，我就是在自己普通 PC 上跑的，大概每分钟 300 个页面。 python 相关职位接近 4000 个，爬起来还是比较快的。

据我所知没有封 IP ，也不知道拉勾的人上不上 V 站，不过还是低调点好