「这是我参与11月更文挑战的第21天,活动详情查看:2021最后一次更文挑战」。
前言
利用Python实现BOOS直聘&拉勾网岗位数据可视化。废话不多说。
让我们愉快地开始吧~
开发工具
Python版本: 3.6.4
相关模块:
requests模块
pyspider模块;
pymysql模块;
pytesseract模块;
random模块;
re模块
以及一些Python自带的模块。
环境搭建
安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。
本次通过对BOSS直聘,拉勾网数据分析岗数据分析,了解数据分析岗的行业情况
网页分析
获取BOSS直聘索引页信息,主要是岗位名称、薪资、地点、工作年限、学历要求,公司名称、类型、状态、规模。
一开始是想对详情页分析的,还可以获取详情页里的工作内容和工作技能需求。
然后由于请求太多,就放弃了。索引页有10页,1页有30个岗位,一个详情页就需要一个请求,算起来一共有300个请求。
到了第2页(60个请求),就出现了访问过于频繁的警告。
而只获取索引页信息的话,只有10个请求,基本上没什么问题,外加也不想去鼓捣代理IP,所以来点简单的。
到时候做数据挖掘岗位的数据时,看看放慢时间能否获取成功。
获取拉勾网索引页信息,主要是岗位名称、地点、薪资、工作年限、学历要求,公司名称、类型、状态、规模,工作技能,工作福利。
网页为Ajax请求,采用PyCharm编写代码,轻车熟路。
数据获取
pyspider获取BOSS直聘数据
pyspider的安装很简单,直接在命令行pip3 install pyspider即可。
这里因为之前没有安装pyspider对接的PhantomJS(处理JavaScript渲染的页面)。
所以需要从网站下载下来它的exe文件,将其放入Python的exe文件所在的文件夹下。
最后在命令行输入pyspider all,即可运行pyspider。
在浏览器打开网址http://localhost:5000/,创建项目,添加项目名称,输入请求网址,得到如下图。
最后在pyspider的脚本编辑器里编写代码,结合左边的反馈情况,对代码加以改正。
脚本编辑器部分代码如下
from pyspider.libs.base_handler import *
import pymysql
import random
import time
import re
count = 0
class Handler(BaseHandler):
# 添加请求头,否则出现403报错
crawl_config = {'headers': {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'}}
def __init__(self):
# 连接数据库
self.db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password='774110919', port=3306, db='boss_job', charset='utf8mb4')
def add_Mysql(self, id, job_title, job_salary, job_city, job_experience, job_education, company_name, company_type, company_status, company_people):
# 将数据写入数据库中
try:
cursor = self.db.cursor()
sql = 'insert into job(id, job_title, job_salary, job_city, job_experience, job_education, company_name, company_type, company_status, company_people) values ("%d", "%s", "%s", "%s", "%s", "%s", "%s", "%s", "%s", "%s")' % (id, job_title, job_salary, job_city, job_experience, job_education, company_name, company_type, company_status, company_people);
print(sql)
cursor.execute(sql)
print(cursor.lastrowid)
self.db.commit()
except Exception as e:
print(e)
self.db.rollback()
@every(minutes=24 * 60)
def on_start(self):
获取BOSS直聘数据分析岗数据
PyCharm获取拉勾网数据
部分代码
import requests
import pymysql
import random
import time
import json
count = 0
# 设置请求网址及请求头参数
url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
'Cookie': '你的Cookie值',
'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
'Connection': 'keep-alive',
'Host': 'www.lagou.com',
'Origin': 'https://www.lagou.com',
'Referer': 'ttps://www.lagou.com/jobs/list_%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90?labelWords=sug&fromSearch=true&suginput=shuju'
}
if __name__ == '__main__':
get_message()
获取拉勾网数据分析岗数据
数据可视化
城市分布图
城市分布热力图
工作经验薪水图
这里通过看箱形图的四分位及中间值,大致能看出随着工作年限的增长,薪资也是一路上升。
BOSS直聘里,1年以内工作经验的薪资,有个最高4万多的,这肯定是不合理的。
于是就去数据库看了下,其实那个岗位要求是3年以上,但实际给的标签却是1年以内。
所以说数据来源提供的数据的准确性很重要。
学历薪水图
总的来说「硕士」>「本科」>「大专」,当然大专、本科中也有高薪水的。
毕竟越往后能力就越重要,学历算是一个重要的加分项。
公司状态薪水图
公司规模薪水图
正常来说,公司规模越大,薪水应该会越高。
毕竟大厂的工资摆在那里,想不知道都难。
公司类型TOP10
数据分析岗主要集中在互联网行业,「金融」「地产」「教育」「医疗」「游戏」也有所涉及。
工作技能图
工作福利词云图
这里可以看出大部分重点都围绕着「五险一金」「福利多」「团队氛围好」「晋升空间大」「行业大牛领头」上。