# jobs_robots

Telegram 招聘数据采集与清洗项目，当前主流程为：

1. 抓取原始消息到本地 MySQL
2. 清洗为结构化岗位数据
3. 每日定时增量执行
4. 同步本地 MySQL 到云端 MySQL

## 1. 项目结构

- `main.py`: Telegram 增量爬取，写入 `messages`，维护 `sync_state`
- `clean_to_structured.py`: 按来源规则清洗，写入 `structured_jobs`，维护 `clean_state`
- `import_excel_jobs.py`: 读取 `sheets/` Excel，导入结构化数据，实习数据落 `internship_jobs_raw`
- `sync_to_cloud_mysql.py`: 本地 MySQL -> 云端 MySQL 增量同步
- `run_daily_incremental.sh`: 每日调度入口（滚动窗口、抓取、清洗、云同步）
- `config.json`: 运行配置（本地使用）
- `config.example.json`: 配置模板

## 2. 环境要求

- Python `>=3.13`
- MySQL 8.x（本地）
- MySQL 8.x（云端，可选）
- 已完成 Telethon 登录（项目目录下会生成 `scraper.session`）

依赖安装：

```bash
uv sync
```

## 3. 配置说明

先复制模板并修改：

```bash
cp config.example.json config.json
```

关键字段：

- `sources`: 要抓取的 Telegram 来源列表
- `time_window`: 抓取时间窗口
- `daily_window_days`: 每日滚动窗口天数（默认 `2`）
- `backfill`: 回补配置
- `throttle`: 限频配置，降低封号风险
- `mysql`: 本地 MySQL 连接
- `mysql_cloud`: 云端 MySQL 连接（用于同步）

时间规范：

- 项目统一使用 UTC 存储所有 `DATETIME`
- 各脚本连接 MySQL 后会执行 `SET time_zone = '+00:00'`
- `NOW()` / `CURRENT_TIMESTAMP` 产生的时间也按 UTC 写入

## 4. 运行方式

### 4.1 手动执行

```bash
uv run main.py
uv run clean_to_structured.py
uv run sync_to_cloud_mysql.py
```

如果在 cron/非交互环境，建议用 venv Python：

```bash
.venv/bin/python main.py
.venv/bin/python clean_to_structured.py
.venv/bin/python sync_to_cloud_mysql.py
```

### 4.2 Excel 导入

默认读取 `sheets/` 下文件：

```bash
uv run import_excel_jobs.py
```

指定文件/工作表：

```bash
uv run import_excel_jobs.py --file /path/to/jobs.xlsx --sheet Sheet1 --source @excel_import
```

导入规则：

- 普通岗位：清洗后写入 `structured_jobs`
- 实习岗位：写入 `internship_jobs_raw`，不进入结构化主表

### 4.3 每日定时（推荐）

调度脚本：

- `/home/liam/code/python/jobs_robots/run_daily_incremental.sh`

示例 crontab（每天 01:10）：

```cron
10 1 * * * /home/liam/code/python/jobs_robots/run_daily_incremental.sh
```

脚本执行顺序：

1. 自动更新 `config.json` 的 `time_window.start/end`（按 `daily_window_days`）
2. 运行 `main.py` 增量抓取
3. 运行 `clean_to_structured.py` 增量清洗
4. 若 `mysql_cloud` 已配置，运行 `sync_to_cloud_mysql.py` 同步云端

## 5. 增量与回补策略

### 5.1 抓取增量

- 状态表：`sync_state`
- 游标字段：`last_message_id`
- 粒度：每个 source 独立

### 5.2 清洗增量

- 状态表：`clean_state`
- 游标字段：`last_message_row_id`（对应 `messages.id`）
- 规则：仅处理 `messages.id > checkpoint`

### 5.3 回补（Backfill）

在 `config.json` 设置：

- `backfill.enabled = true`
- `backfill.start / backfill.end`
- `backfill.sources`
- `backfill.ignore_sync_state`（回补时是否忽略抓取游标）

回补结束后建议关闭 `backfill.enabled`，恢复日常增量。

## 6. 本地到云端同步

脚本：`sync_to_cloud_mysql.py`

同步规则：

- `messages`: 按本地 `id` 增量，云端按 `(source, message_id)` upsert
- `structured_jobs`: 按本地 `id` 增量 + `cleaned_at` 补偿更新
- `sync_state` / `clean_state`: 小表全量 upsert
- `internship_jobs_raw`: 存在则按 `id` 增量 upsert

状态表（云端）：

- `cloud_sync_state`

注意：

- 同步脚本会自动在云端补齐缺失目标表（从本地表结构复制 DDL）
- `mysql_cloud` 未配置时，日常脚本会跳过云同步

## 7. 数据库表与字段含义

### 7.1 `messages`（原始消息）

唯一键：`uk_source_message (source, message_id)`

| 字段 | 类型 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|---|
| `id` | BIGINT, PK, AUTO_INCREMENT | 本地行主键 | 清洗增量以此为游标来源 |
| `source` | VARCHAR(255), NOT NULL | 数据来源标识 | 如 `@DeJob_official` |
| `chat_id` | BIGINT, NULL | Telegram chat id | 可空 |
| `message_id` | BIGINT, NOT NULL | Telegram 消息 id | 在同一 source 下唯一 |
| `content` | LONGTEXT | 原始正文 | 含媒体补充文本/结构化片段 |
| `date` | DATETIME, NOT NULL | 消息发布时间 | 统一按 UTC 入库 |
| `created_at` | DATETIME, NOT NULL | 入库时间 | 默认 `CURRENT_TIMESTAMP` |

### 7.2 `sync_state`（抓取增量状态）

主键：`source`

| 字段 | 类型 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|---|
| `source` | VARCHAR(255), PK | 来源标识 | 对应 `messages.source` |
| `last_message_id` | BIGINT, NOT NULL | 已抓取到的最大 message_id | 抓取增量游标 |
| `updated_at` | DATETIME, NOT NULL | 状态更新时间 | 自动更新 |

### 7.3 `structured_jobs`（清洗后岗位）

唯一键：`uk_source_message (source, message_id)`

| 字段 | 类型 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|---|
| `id` | BIGINT, PK, AUTO_INCREMENT | 结构化主键 | 内部主键 |
| `source` | VARCHAR(255), NOT NULL | 来源标识 | 如 `@DeJob_official` |
| `source_channel` | VARCHAR(255), NULL | 来源渠道归一名 | 如 `DeJob` |
| `parser_name` | VARCHAR(64), NOT NULL | 解析器名称 | 如 `dejob_official` |
| `parser_version` | VARCHAR(32), NOT NULL | 解析器版本 | 规则演进追踪 |
| `chat_id` | BIGINT, NULL | 原始 chat id | 可空 |
| `message_id` | BIGINT, NOT NULL | 原始消息 id | 与 `source` 组成唯一键 |
| `message_date` | DATETIME, NOT NULL | 原始消息时间 | UTC |
| `job_type` | VARCHAR(64), NULL | 岗位类型 | 目前主要是 `招聘` |
| `company_name` | VARCHAR(255), NULL | 公司名 | 清洗后的公司名 |
| `industry_tags_json` | JSON, NOT NULL | 行业标签数组 | 例如 `["CEX"]` |
| `company_intro` | LONGTEXT, NULL | 公司简介 | 可空 |
| `company_url` | TEXT, NULL | 公司官网/主页 | 可空 |
| `work_mode` | VARCHAR(32), NOT NULL | 办公模式 | `remote/onsite/hybrid/unknown` |
| `job_nature` | VARCHAR(32), NOT NULL | 用工性质 | `full_time/part_time/contract/intern/freelance/unknown` |
| `job_location_text` | VARCHAR(255), NULL | 主地点文本 | 可空 |
| `job_location_tags_json` | JSON, NULL | 地点标签数组 | 无地点时为 `NULL` |
| `employment_type_raw` | TEXT, NULL | 原始合作方式文本 | 用于回溯 |
| `position_name` | VARCHAR(255), NULL | 岗位主名称 | 可空 |
| `position_tags_json` | JSON, NOT NULL | 岗位标签数组 | 例如 `["运营"]` |
| `salary_raw` | TEXT, NULL | 原始薪资文本 | 可空 |
| `salary_currency` | VARCHAR(16), NULL | 薪资币种 | 如 `USD` |
| `salary_min` | BIGINT, NULL | 薪资下限 | 解析值 |
| `salary_max` | BIGINT, NULL | 薪资上限 | 解析值 |
| `salary_period` | VARCHAR(16), NULL | 薪资周期 | `month/year/day` |
| `responsibilities_json` | JSON, NOT NULL | 岗位职责数组 | 可为空数组 |
| `requirements_json` | JSON, NOT NULL | 岗位要求数组 | 可为空数组 |
| `apply_email` | VARCHAR(255), NULL | 投递邮箱 | 可空 |
| `apply_telegram` | VARCHAR(255), NULL | TG 联系方式 | 可空 |
| `job_source_url` | TEXT, NULL | 职位详情链接 | 清洗后可用链接 |
| `body_text` | LONGTEXT, NOT NULL | 清洗后的正文 | 去除技术元信息 |
| `raw_content` | LONGTEXT, NOT NULL | 原始内容快照 | 审计/回刷使用 |
| `cleaned_at` | DATETIME, NOT NULL | 最近清洗时间 | 自动更新 |

### 7.4 `clean_state`（清洗增量状态）

主键：`pipeline_name`

| 字段 | 类型 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|---|
| `pipeline_name` | VARCHAR(128), PK | 清洗流程名 | 当前 `structured_cleaner_v1` |
| `last_message_row_id` | BIGINT, NOT NULL | 已处理到的 `messages.id` | 清洗增量游标 |
| `updated_at` | DATETIME, NOT NULL | 状态更新时间 | 自动更新 |

### 7.5 `internship_jobs_raw`（实习原始导入表）

唯一键：`uk_internship_fingerprint (fingerprint)`

| 字段 | 类型 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|---|
| `id` | BIGINT, PK, AUTO_INCREMENT | 主键 | 内部主键 |
| `source` | VARCHAR(255), NOT NULL | 数据来源 | 默认 `@excel_import` |
| `fingerprint` | CHAR(64), NOT NULL | 去重指纹 | SHA-256 |
| `source_file` | VARCHAR(512), NOT NULL | 来源文件绝对路径 | Excel 文件 |
| `sheet_name` | VARCHAR(255), NOT NULL | 工作表名 | Excel sheet |
| `row_number` | INT, NOT NULL | 原始行号 | Excel 行 |
| `updated_at_raw` | VARCHAR(128), NULL | 原始更新时间文本 | 保留原值 |
| `updated_at_utc` | DATETIME, NULL | 标准化更新时间 | 统一 UTC 格式 |
| `industry` | VARCHAR(255), NULL | 行业字段 | 原始/轻清洗 |
| `title` | VARCHAR(512), NULL | 岗位标题 | 从详情提取 |
| `company` | VARCHAR(255), NULL | 公司名 | 原始/轻清洗 |
| `employment_type` | VARCHAR(255), NULL | 用工形式原文 | 如全职/兼职/实习 |
| `location_text` | VARCHAR(255), NULL | 地点文本 | 轻清洗 |
| `apply_email` | VARCHAR(255), NULL | 邮箱 | 提取或原始 |
| `job_source_url` | TEXT, NULL | 职位链接 | 从详情提取 |
| `raw_row_json` | JSON, NOT NULL | 原始行 JSON | 全量保留 |
| `imported_at` | DATETIME, NOT NULL | 导入时间 | 自动更新时间 |

### 7.6 `cloud_sync_state`（云同步状态）

主键：`pipeline_name`

| 字段 | 类型 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|---|
| `pipeline_name` | VARCHAR(128), PK | 同步流程名 | 当前 `local_to_cloud_mysql_v1` |
| `last_messages_id` | BIGINT, NOT NULL | `messages` 已同步最大本地 id | 云同步游标 |
| `last_structured_jobs_id` | BIGINT, NOT NULL | `structured_jobs` 已同步最大本地 id | 云同步游标 |
| `last_internship_id` | BIGINT, NOT NULL | `internship_jobs_raw` 已同步最大本地 id | 云同步游标 |
| `last_structured_sync_at` | DATETIME, NULL | 结构化更新时间窗口游标 | 补偿更新使用 |
| `updated_at` | DATETIME, NOT NULL | 同步状态更新时间 | 自动更新 |

## 8. 日志

- `logs/app.log`: 抓取日志
- `logs/clean_to_structured.log`: 清洗日志
- `logs/sync_to_cloud_mysql.log`: 云同步日志
- `logs/daily_job.log`: 每日调度总日志

## 9. 常见问题

1. `uv: command not found`（cron）
- 使用 `.venv/bin/python` 运行，已在 `run_daily_incremental.sh` 中处理。

2. `Table 'jobs.messages' doesn't exist`（云同步）
- 云端目标库为空。新版同步脚本会自动建表后再同步。

3. `Public Key Retrieval is not allowed`（DBeaver 连 MySQL）
- 连接参数添加 `allowPublicKeyRetrieval=true&useSSL=false`（排障用）。

4. `ERROR 1410 You are not allowed to create a user with GRANT`
- 先 `CREATE USER`，再 `GRANT`，不要用旧式 `GRANT ... IDENTIFIED BY ...`。

5. 清洗无新增
- 检查 `messages` 是否有新数据。
- 检查 `clean_state.last_message_row_id` 是否已到最新。

6. 历史数据有 UTC+8 和 UTC 混用怎么办
- 新版脚本已统一写入 UTC。
- 历史数据需一次性迁移后再对齐分析口径（建议先备份再修复）。

## 10. 协作规范建议

- 新增来源规则时，优先增加 source 专用 parser，避免影响已有来源。
- 结构字段变更前，先确认 `structured_jobs` 迁移策略和历史兼容。
- 定时任务统一走 `run_daily_incremental.sh`，避免多个入口重复执行。