Python爬虫实战,pytesseract模块,Python实现BOOS直聘&拉勾网岗位数据可视化

759 阅读4分钟

「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

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url请求地址

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。

pyspider dashboard

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。

编辑器里编写代码

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

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

拉勾网数据分析岗数据

数据可视化

城市分布图

BOOS直聘城市分布图

拉勾网城市分布图

城市分布热力图

BOOS直聘城市分布热力图

拉勾网城市分布热力图

工作经验薪水图

BOOS直聘工作经验薪水图

拉勾网工作经验薪水图

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

BOOS直聘学历薪水图

拉勾网学历薪水图

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

BOOS直聘公司状态薪水图

拉勾网公司状态薪水图

公司规模薪水图

BOOS直聘公司规模薪水图

拉勾网公司规模薪水图

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

BOOS直聘公司类型TOP10

拉勾网公司类型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

拉勾网工作技能图

工作福利词云图

22.jpg

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。