资料分享——Python分析拉钩职位-创新互联

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链接: https://pan.baidu.com/s/1tzG1adgpn23TSKvnR6XmYg 提取码: 2p2t

项目代码：https://github.com/nicksors/JobAnalysis

前言

近年来 Python 之火大家都有感而知，那亲们知道北京的 Python 开发岗位、运维开发岗位招聘地域都是如何分布的吗？薪水如何？是否有前景等等，这些数据呢直接通过招聘信息来了解到企业用人是最直接的，也是最简单的途径。

那本次将通过分享 Python 来抓取拉钩的招聘信息，然后加以分析，做一个北京的 Python 职位地域分布、薪资范围、福利待遇等维度出一个简单的分析报告，希望能帮助到想在 Python 这片田地耕耘的童鞋在发展方向上有所参考。

使用到的工具

使用 Python 的 requests 工具到招聘网站爬取我们想要的数据，分析和可视化也使用 Python 的相关模块来实现，主要有如下：
Python 版本：Python 3.x
requests：发起请求，从网站抓取数据
math：数学运算函数，向上取整，这里主要用于分析数据
time：时间模块，主要是控制爬虫不会因为频繁请求而被网站拉进小黑屋
pandas：数据抓取后使用该模块保存为 csv 文件到本地
matplotlib：可视化画图
pylab：设置画图能显示中文
wordcloud、scipy、jieba（字符串分割成单词）：生成中文词云

如何进行数据抓取

使用 Chrome 打开拉钩网站，在网站输入“Python开发” 职位，使用 “检查” 功能查看网页源码。发现拉钩有反爬机制，职位信息并不在源代码里，而是在 JSON 文件里，因此直接通过 JSON 获取数据即可。
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抓取信息时，需要加上头部信息，才能获取到数据。（原理很简单：你得伪装成一个正常的 client 去请求网页才能拿到想要的数据）

def get_json(url, num):
   '''从网页获取JSON,使用POST请求,加上头部信息'''
   headers = {
       'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.139 Safari/537.36',
       'Host': 'www.lagou.com',

     'Referer':'https://www.lagou.com/jobs/list_python%E5%BC%80%E5%8F%91?labelWords=&;fromSearch=true&suginput=',
       'X-Anit-Forge-Code': '0',
     'X-Anit-Forge-Token': 'None',
     'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
   }

   data = {
       'first': 'true',
       'pn': num,
       'kd': 'Python开发'}
   res = requests.post(url, headers=headers, data=data)
   res.raise_for_status()
   res.encoding = 'utf-8'
   # 得到包含职位信息的字典
   page = res.json()
   return page

在搜索结果的第一页，我们可以从 JSON 里读取总职位数，按照每页15个职位，获得要爬取的页数。再使用循环按页爬取，将职位信息汇总，输出为 CSV 格式。

序运行如下：
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抓取结果如下：
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数据可视化画图展示

1、根据薪资制作直方图

薪资比例描述和可视化出图
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2、根据岗位地域分布制作饼图

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3、制作词云

将职位福利这一列数据进行汇总，按照词语出现的频率生成云词实现 Python 可视化，以下是原图和云词图对比：
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