Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状

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2020-04-1802:05:00 评论 188 1091字
摘要

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

请求方式:post

result:为发布的招聘信息

totalCount:为招聘信息的条数

Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状

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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

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

no bb, show code

Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状

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

Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状

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:

Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状

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

Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状

数据通过简单的清洗之后,下面开始我们的统计

绘制薪资直方图

Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状

结论:北京市Python开发的薪资大部分处于15~25k之间

公司分布饼状图

Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状

Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状

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

学历要求直方图

Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状

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

福利待遇词云图

Python+数据分析:数据分析北京Python开发的现状

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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。

End.

作者:w_初一丶

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