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怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)

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數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著大量的價(jià)值等待挖掘,這是當(dāng)前大家都承認(rèn)的事實(shí)。

然而對于我們個(gè)人,怎樣利用這一點(diǎn)給自己創(chuàng)造價(jià)值呢?

擋在這面前的第一點(diǎn),就是得有數(shù)據(jù)。

對個(gè)人來說,爬蟲是獲取數(shù)據(jù)的非常遍歷的方式,得到數(shù)據(jù)之后,我們可以進(jìn)行一些數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì),然后用于指導(dǎo)我們的學(xué)習(xí)、工作、副業(yè)的方向。

比如你想找一份Python相關(guān)的工作,那么可以爬取Python職位列表,然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,比如可以得到如下信息:

  1. 招聘Python職位的這些公司,所處的行業(yè)領(lǐng)域、公司規(guī)模、融資階段、學(xué)歷要求、工作經(jīng)驗(yàn)都有哪些?
  2. 招聘Python職位的薪資分布是怎么樣的?和其他職位的薪資分布有哪些區(qū)別?
  3. Python職位本身的職位要求,關(guān)注哪些關(guān)鍵字,或者說哪些技能要求?

當(dāng)然職位關(guān)鍵字不只是Python,可以是Java、大數(shù)據(jù)、推薦算法等等,都可以進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,用于指導(dǎo)自己對職位的宏觀把控、學(xué)習(xí)和努力的方向。

本文介紹怎么爬取北京Python職位的概要信息和簡單的數(shù)據(jù)分析。

 

確認(rèn)待爬取的目標(biāo)

本次待爬取的目標(biāo)為拉勾網(wǎng)>北京站>Python職位:

首先進(jìn)入拉勾首頁,切換到北京站,輸入python搜索:

怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  

本次的目標(biāo)就是爬取職位列表的概要信息:

怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  
 

分析爬取方法

點(diǎn)擊頁面下方的分頁按鈕,發(fā)現(xiàn)URL并沒有變化,一直是https://www.lagou.com/jobs/list_python/p-city_2?&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=

怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  

打開查看元素,發(fā)現(xiàn)頁面的數(shù)據(jù)來自一個(gè)ajax請求,返回的是json

怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  

而這個(gè)請求,是一個(gè)POST請求:

怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  

經(jīng)過嘗試,直接請求該json的Url是可以取到數(shù)據(jù)的,然而拉勾做了很強(qiáng)的反爬措施,需要有幾點(diǎn)注意:

  1. 要請求這個(gè)json,需要附帶cookie,這個(gè)cookie可以通過先請求一下列表頁得到;
  2. 每次請求后,可以sleep幾秒鐘,防止被禁IP
 

代碼實(shí)現(xiàn)

  1. 設(shè)置用于獲取cookie的url和提交post的Url,以及從瀏覽器復(fù)制headers
怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  
  1. 進(jìn)行列表頁的爬取
怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  
  1. 提取職位信息 這是一個(gè)JSON,提取方式類似訪問Python的字典
怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  
  1. 查看結(jié)果數(shù)據(jù)
怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  
 

數(shù)據(jù)分析

 

使用pandas加載數(shù)據(jù)

怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  
 

融資階段分布

怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  

需要Python職位多的公司:不需要融資、上市公司、A輪 需要Python職位少的公司:天使輪、C輪、D輪以上

 

公司規(guī)模的分布

怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  

50~150人的公司,需要Python職位的最多~其次是2000人以上的大公司

 

薪資的分布

因?yàn)樾劫Y是個(gè)區(qū)間,處理成只查看區(qū)間低薪作為參考值:

怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  

最多分布在15K、20K的職位;

 

融資階段與薪資的關(guān)系

使用seaborn更方便

怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)  

最窮的是天使輪、C輪的公司,不服來辯。


感謝各位的閱讀,以上就是“怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)”的內(nèi)容了,經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對怎么用Python爬取分析拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián),小編將為大家推送更多相關(guān)知識點(diǎn)的文章,歡迎關(guān)注!


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