相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历，今天突然想了解一下北京Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状，希望能够在职业规划方面帮助到大家!!!
爬虫
爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。但是在请求中我们看到这样一条POST请求
如下图我们可以得知
- url：https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&needAddtionalResult=false
- 请求方式：post
- result：为发布的招聘信息
- totalCount：为招聘信息的条数
通过实践发现除了必须携带headers之外，拉勾网对ip访问频率也是有限制的。一开始会提示 '访问过于频繁'，继续访问则会将ip拉入黑名单。不过一段时间之后会自动从黑名单中移除。
针对这个策略，我们可以对请求频率进行限制，这个弊端就是影响爬虫效率。
其次我们还可以通过代理ip来进行爬虫。网上可以找到免费的代理ip，但大都不太稳定。付费的价格又不太实惠。
具体就看大家如何选择了
1思路
通过分析请求我们发现每页返回15条数据，totalCount又告诉了我们该职位信息的总条数。
向上取整就可以获取到总页数。然后将所得数据保存到csv文件中。这样我们就获得了数据分析的数据源!
post请求的Form Data传了三个参数
- first ： 是否首页(并没有什么用)
- pn：页码
- kd：搜索关键字
2no bb， show code
- # 获取请求结果
- # kind 搜索关键字
- # page 页码 默认是1
- def get_json(kind, page=1,):
- # post请求参数
- param = {
- 'first': 'true',
- 'pn': page,
- 'kd': kind
- }
- header = {
- 'Host': 'www.lagou.com',
- 'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=',
- 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'
- }
- # 设置代理
- proxies = [
- {'http': '140.143.96.216:80', 'https': '140.143.96.216:80'},
- {'http': '119.27.177.169:80', 'https': '119.27.177.169:80'},
- {'http': '221.7.255.168:8080', 'https': '221.7.255.168:8080'}
- ]
- # 请求的url
- url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&needAddtionalResult=false'
- # 使用代理访问
- # response = requests.post(url, headers=header, data=param, proxies=random.choices(proxies))
- response = requests.post(url, headers=header, data=param, proxies=proxies)
- response.encoding = 'utf-8'
- if response.status_code == 200:
- response = response.json()
- # 请求响应中的positionResult 包括查询总数 以及该页的招聘信息(公司名、地址、薪资、福利待遇等...)
- return response['content']['positionResult']
- return None
接下来我们只需要每次翻页之后调用 get_json 获得请求的结果 再遍历取出需要的招聘信息即可
- if __name__ == '__main__':
- # 默认先查询第一页的数据
- kind = 'python'
- # 请求一次 获取总条数
- position_result = get_json(kind=kind)
- # 总条数
- total = position_result['totalCount']
- print('{}开发职位，招聘信息总共{}条.....'.format(kind, total))
- # 每页15条 向上取整 算出总页数
- page_total = math.ceil(total/15)
- # 所有查询结果
- search_job_result = []
- #for i in range(1, total + 1)
- # 为了节约效率 只爬去前100页的数据
- for i in range(1, 100):
- position_result = get_json(kind=kind, page= i)
- # 每次抓取完成后,暂停一会,防止被服务器拉黑
- time.sleep(15)
- # 当前页的招聘信息
- page_python_job = []
- for j in position_result['result']:
- python_job = []
- # 公司全名
- python_job.append(j['companyFullName'])
- # 公司简称
- python_job.append(j['companyShortName'])
- # 公司规模
- python_job.append(j['companySize'])
- # 融资
- python_job.append(j['financeStage'])
- # 所属区域
- python_job.append(j['district'])
- # 职称
- python_job.append(j['positionName'])
- # 要求工作年限
- python_job.append(j['workYear'])
- # 招聘学历
- python_job.append(j['education'])
- # 薪资范围
- python_job.append(j['salary'])
- # 福利待遇
- python_job.append(j['positionAdvantage'])
- page_python_job.append(python_job)
- # 放入所有的列表中
- search_job_result += page_python_job
- print('第{}页数据爬取完毕, 目前职位总数:{}'.format(i, len(search_job_result)))
- # 每次抓取完成后,暂停一会,防止被服务器拉黑
- time.sleep(15)
ok! 数据我们已经获取到了，最后一步我们需要将数据保存下来
- # 将总数据转化为data frame再输出
- df = pd.DataFrame(data=search_job_result,
- columns=['公司全名', '公司简称', '公司规模', '融资阶段', '区域', '职位名称', '工作经验', '学历要求', '工资', '职位福利'])
- df.to_csv('lagou.csv', index=False, encoding='utf-8_sig')
运行main方法直接上结果：
数据分析
通过分析cvs文件，为了方便我们统计，我们需要对数据进行清洗
比如剔除实习岗位的招聘、工作年限无要求或者应届生的当做 0年处理、薪资范围需要计算出一个大概的值、学历无要求的当成大专
- # 读取数据
- df = pd.read_csv('lagou.csv', encoding='utf-8')
- # 数据清洗,剔除实习岗位
- df.drop(df[df['职位名称'].str.contains('实习')].index, inplace=True)
- # print(df.describe())
- # 由于CSV文件内的数据是字符串形式,先用正则表达式将字符串转化为列表,再取区间的均值
- pattern = 'd+'
- df['work_year'] = df['工作经验'].str.findall(pattern)
- # 数据处理后的工作年限
- avg_work_year = []
- # 工作年限
- for i in df['work_year']:
- # 如果工作经验为'不限'或'应届毕业生',那么匹配值为空,工作年限为0
- if len(i) == 0:
- avg_work_year.append(0)
- # 如果匹配值为一个数值,那么返回该数值
- elif len(i) == 1:
- avg_work_year.append(int(''.join(i)))
- # 如果匹配值为一个区间,那么取平均值
- else:
- num_list = [int(j) for j in i]
- avg_year = sum(num_list)/2
- avg_work_year.append(avg_year)
- df['工作经验'] = avg_work_year
- # 将字符串转化为列表,再取区间的前25%，比较贴近现实
- df['salary'] = df['工资'].str.findall(pattern)
- # 月薪
- avg_salary = []
- for k in df['salary']:
- int_list = [int(n) for n in k]
- avg_wage = int_list[0]+(int_list[1]-int_list[0])/4
- avg_salary.append(avg_wage)
- df['月工资'] = avg_salary
- # 将学历不限的职位要求认定为最低学历:大专
- df['学历要求'] = df['学历要求'].replace('不限','大专')
数据通过简单的清洗之后，下面开始我们的统计
1绘制薪资直方图
- # 绘制频率直方图并保存
- plt.hist(df['月工资'])
- plt.xlabel('工资 (千元)')
- plt.ylabel('频数')
- plt.title("工资直方图")
- plt.savefig('薪资.jpg')
- plt.show()
结论：北京市Python开发的薪资大部分处于15~25k之间
2公司分布饼状图
- # 绘制饼图并保存
- count = df['区域'].value_counts()
- plt.pie(count, labels = count.keys(),labeldistance=1.4,autopct='%2.1f%%')
- plt.axis('equal') # 使饼图为正圆形
- plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(-0.1, 1))
- plt.savefig('pie_chart.jpg')
- plt.show()
结论：Python开发的公司最多的是海淀区、其次是朝阳区。准备去北京工作的小伙伴大概知道去哪租房了吧
3学历要求直方图
- # {'本科': 1304, '大专': 94, '硕士': 57, '博士': 1}
- dict = {}
- for i in df['学历要求']:
- if i not in dict.keys():
- dict[i] = 0
- else:
- dict[i] += 1
- index = list(dict.keys())
- print(index)
- num = []
- for i in index:
- num.append(dict[i])
- print(num)
- plt.bar(left=index, height=num, width=0.5)
- plt.show()
结论：在Python招聘中，大部分公司要求是本科学历以上。但是学历只是个敲门砖，如果努力提升自己的技术，这些都不是事儿
4福利待遇词云图
- # 绘制词云,将职位福利中的字符串汇总
- text = ''
- for line in df['职位福利']:
- text += line
- # 使用jieba模块将字符串分割为单词列表
- cut_text = ' '.join(jieba.cut(text))
- #color_mask = imread('cloud.jpg') #设置背景图
- cloud = WordCloud(
- background_color = 'white',
- # 对中文操作必须指明字体
- font_path='yahei.ttf',
- #mask = color_mask,
- max_words = 1000,
- max_font_size = 100
- ).generate(cut_text)
- # 保存词云图片
- cloud.to_file('word_cloud.jpg')
- plt.imshow(cloud)
- plt.axis('off')
- plt.show()
结论：弹性工作是大部分公司的福利，其次五险一金少数公司也会提供六险一金。团队氛围、扁平化管理也是很重要的一方面。
至此，此次分析到此结束。有需要的同学也可以查一下其他岗位或者地区的招聘信息哦~
希望能够帮助大家定位自己的发展和职业规划。
