python如何爬取前程無(wú)憂招聘數(shù)據(jù)

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1. 爬取數(shù)據(jù)

目標(biāo)url：

https://www.51job.com/

在前程無(wú)憂網(wǎng)輸入關(guān)鍵字python，搜索有關(guān)的崗位數(shù)據(jù)。翻頁(yè)查看這些招聘崗位信息，可以發(fā)現(xiàn)url翻頁(yè)的規(guī)律。

檢查網(wǎng)頁(yè)源代碼，可以找到想要提取的數(shù)據(jù)。

部分爬蟲(chóng)代碼如下，完整見(jiàn)文末下載

    async def parse(self, text):
        # 正則匹配提取數(shù)據(jù)        try:
            job_name = re.findall('"job_name":"(.*?)",', text)          # 職位
            company_name = re.findall('"company_name":"(.*?)",', text)  # 公司名稱
            salary = re.findall('"providesalary_text":"(.*?)",', text)
            salary = [i.replace('\\', '') for i in salary]              # 薪酬     去掉 \ 符號(hào)
            city = re.findall('"workarea_text":"(.*?)",', text)         # 城市
            job_welfare = re.findall('"jobwelf":"(.*?)",', text)        # 職位福利
            attribute_text = re.findall('"attribute_text":(.*?),"companysize_text"', text)
            attribute_text = ['|'.join(eval(i)) for i in attribute_text]
            companysize = re.findall('"companysize_text":"(.*?)",', text)  # 公司規(guī)模
            category = re.findall('"companyind_text":"(.*?)",', text)
            category = [i.replace('\\', '') for i in category]             # 公司所屬行業(yè)  去掉 \ 符號(hào)
            datas = pd.DataFrame({'company_name': company_name, 'job_name': job_name, 'companysize': companysize, 'city': city, 'salary': salary, 'attribute_text': attribute_text, 'category': category, 'job_welfare': job_welfare})
            datas.to_csv('job_info.csv', mode='a+', index=False, header=True)
            logging.info({'company_name': company_name, 'job_name': job_name, 'company_size': companysize, 'city': city, 'salary': salary, 'attribute_text': attribute_text, 'category': category, 'job_welfare': job_welfare})
        except Exception as e:
            print(e)

運(yùn)行效果如下：

爬取了200頁(yè)的招聘數(shù)據(jù)，共10000條招聘信息，用時(shí)49.919s。

2. 數(shù)據(jù)查看和預(yù)處理

import pandas as pd
df = pd.read_csv('job_info.csv')
# 異步爬蟲(chóng)爬取數(shù)據(jù)時(shí)  datas.to_csv('job_info.csv', mode='a+', index=False, header=True)  刪除多的列名
df1 = df[df['salary'] != 'salary']
# 查看前10行
df1.head(10)

# city那一列數(shù)據(jù)  處理為城市
# 按 - 分割   expand=True  0那一列重新賦值給df['city']
df1['city'] = df1['city'].str.split('-', expand=True)[0]
df1.head(10)

# 經(jīng)驗(yàn)要求  學(xué)歷要求   有的話是在attribute_text列里
df['attribute_text'].str.split('|', expand=True)

df1['experience'] = df1['attribute_text'].str.split('|', expand=True)[1]
df1['education'] = df1['attribute_text'].str.split('|', expand=True)[2]
df1

保存為已清洗數(shù)據(jù)

df1.to_csv('已清洗數(shù)據(jù).csv', index=False)

查看索引、數(shù)據(jù)類型和內(nèi)存信息

df2 = pd.read_csv('已清洗數(shù)據(jù).csv')
df2.info()

3. 數(shù)據(jù)分析與可視化

(1) 柱形圖展示招聘崗位數(shù)最多的城市Top10

代碼如下：

import pandas as pd
import randomimport matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
df = pd.read_csv('已清洗數(shù)據(jù).csv')
# 有些是異地招聘   過(guò)濾掉data = df[df['city'] != '異地招聘']['city'].value_counts()
city = list(data.index)[:10]    # 城市
nums = list(data.values)[:10]   # 崗位數(shù)
print(city)print(nums)colors = ['#FF0000', '#0000CD', '#00BFFF', '#008000', '#FF1493', '#FFD700', '#FF4500', '#00FA9A', '#191970', '#9932CC']
random.shuffle(colors)# 設(shè)置大小   像素plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100)
# 設(shè)置中文顯示mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
# 繪制柱形圖  設(shè)置柱條的寬度和顏色# color參數(shù)  每根柱條配置不同顏色plt.bar(city, nums, width=0.5, color=colors)
# 添加描述信息plt.title('招聘崗位數(shù)最多的城市Top10', fontsize=16)
plt.xlabel('城市', fontsize=12)
plt.ylabel('崗位數(shù)', fontsize=12)
# 展示圖片plt.show()

運(yùn)行效果如下：

['上海', '深圳', '廣州', '北京', '杭州', '成都', '武漢', '南京', '蘇州', '長(zhǎng)沙']
[2015, 1359, 999, 674, 550, 466, 457, 444, 320, 211]

上海、深圳、廣州、北京提供了很多崗位，杭州、成都、武漢、南京等城市的招聘崗位數(shù)量也比較可觀。

(2) 計(jì)算崗位數(shù)據(jù)的薪酬，處理為多少K/月，劃分薪酬區(qū)間，統(tǒng)計(jì)薪酬分布情況，餅圖展示。

代碼如下：

# 設(shè)置中文顯示
mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
# 設(shè)置大小  像素plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100)
plt.axes(aspect='equal')   # 保證餅圖是個(gè)正圓
explodes = [0, 0, 0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
plt.pie(nums, pctdistance=0.75, shadow=True,
  colors=colors, autopct='%.2f%%', explode=explodes,
  startangle=15, labeldistance=1.1,
  )# 設(shè)置圖例   調(diào)節(jié)圖例位置plt.legend(part_interval, bbox_to_anchor=(1.0, 1.0))
plt.title('招聘崗位的薪酬分布', fontsize=15)
plt.show()

運(yùn)行效果如下：

招聘崗位給的薪酬在5K-10K和10K-15K區(qū)間所占的比例較大，也有一定比例的50K以上的高薪資崗位。

(3) 查看招聘崗位對(duì)學(xué)歷的要求的情況，水平柱形圖可視化。

mport pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
df = pd.read_csv(r'已清洗數(shù)據(jù).csv')['education']
data = df.value_counts()labels = ['大專', '本科', '碩士', '博士']
nums = [data[i] for i in labels]
print(labels)print(nums)colors = ['cyan', 'red', 'yellow', 'blue']
# 設(shè)置中文顯示
mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
# 設(shè)置顯示風(fēng)格
plt.style.use('ggplot')
# 設(shè)置大小  像素
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100)
# 繪制水平柱狀圖 
plt.barh(labels, nums, height=0.36, color=colors)
plt.title('招聘崗位對(duì)學(xué)歷的要求', fontsize=16)
plt.xlabel('崗位數(shù)量', fontsize=12)
plt.show()

運(yùn)行效果如下：

['大專', '本科', '碩士', '博士']
[2052, 6513, 761, 45]

(4) 查看招聘崗位對(duì)工作經(jīng)驗(yàn)的要求的情況，水平柱形圖可視化。

由于得到的工作經(jīng)驗(yàn)列里的數(shù)據(jù)并不規(guī)范，統(tǒng)計(jì)時(shí)需做特殊處理

代碼如下：

# 設(shè)置中文顯示
mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
# 設(shè)置顯示風(fēng)格plt.style.use('ggplot')
# 設(shè)置大小  像素plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100)
# 繪制水平柱狀圖plt.barh(labels, nums, height=0.5, color=colors)
plt.title('招聘崗位對(duì)工作經(jīng)驗(yàn)的要求', fontsize=16)
plt.xlabel('崗位數(shù)量', fontsize=12)
plt.show()

運(yùn)行效果如下：

3-4年經(jīng)驗(yàn)      3361
2年經(jīng)驗(yàn)        2114
1年經(jīng)驗(yàn)        1471
5-7年經(jīng)驗(yàn)      1338
在校生\/應(yīng)屆生     661
無(wú)需經(jīng)驗(yàn)         417
本科           182
8-9年經(jīng)驗(yàn)       105
10年以上經(jīng)驗(yàn)       64
碩士            59
招1人           57
招若干人          57
招2人           42
大專            30
招3人           14
博士            11
招5人            9
招4人            5
招10人           2
招7人            1
Name: experience, dtype: int64
['無(wú)需經(jīng)驗(yàn)', '1年經(jīng)驗(yàn)', '2年經(jīng)驗(yàn)', '3-4年經(jīng)驗(yàn)', '5-7年經(jīng)驗(yàn)', '8-9年經(jīng)驗(yàn)', '10年以上經(jīng)驗(yàn)']
[1260, 1530, 2114, 3372, 1338, 105, 64]

【】#### (5) 查看招聘公司所屬行業(yè)的分布情況，詞云展示。

代碼如下：

import pandas as pd
import collectionsfrom wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv(r'已清洗數(shù)據(jù).csv')['category']
data = list(df.values)word_list = []for i in data:
    x = i.split('/')
    for j in x:
        word_list.append(j)word_counts = collections.Counter(word_list)# 繪制詞云
my_cloud = WordCloud(
    background_color='white',  # 設(shè)置背景顏色  默認(rèn)是black
    width=900, height=500,
    font_path='simhei.ttf',    # 設(shè)置字體  顯示中文
    max_font_size=120,         # 設(shè)置字體最大值
    min_font_size=15,          # 設(shè)置子圖最小值
    random_state=60            # 設(shè)置隨機(jī)生成狀態(tài)，即多少種配色方案
).generate_from_frequencies(word_counts)
# 顯示生成的詞云圖片
plt.imshow(my_cloud, interpolation='bilinear')
# 顯示設(shè)置詞云圖中無(wú)坐標(biāo)軸
plt.axis('off')
plt.show()

運(yùn)行效果如下：

到此，關(guān)于“python如何爬取前程無(wú)憂招聘數(shù)據(jù)”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！

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