用python爬取前程无忧网，看看我们是否真的“前程无忧”？

tech2022-08-24 124

作者：旧时晚风拂晓城

公众号：凹凸数据

The best time to plant a tree was 10 years ago，the second best time is now.

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。

利用python爬取在前程无忧网搜索python关键字出现的最新的招聘数据，保存到本地Excel，进行数据查看和预处理，然后利用matplotlib进行数据分析和可视化。

1. 爬取数据

目标url：https://www.51job.com/

在前程无忧网输入关键字python，搜索有关的岗位数据。翻页查看这些招聘岗位信息，可以发现url翻页的规律。

检查网页源代码，可以找到想要提取的数据。

部分爬虫代码如下，完整见文末下载

async def parse(self, text): # 正则匹配提取数据 try: job_name = re.findall('"job_name":"(.*?)",', text) # 职位 company_name = re.findall('"company_name":"(.*?)",', text) # 公司名称 salary = re.findall('"providesalary_text":"(.*?)",', text) salary = [i.replace('\\', '') for i in salary] # 薪酬去掉 \ 符号 city = re.findall('"workarea_text":"(.*?)",', text) # 城市 job_welfare = re.findall('"jobwelf":"(.*?)",', text) # 职位福利 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) # 公司规模 category = re.findall('"companyind_text":"(.*?)",', text) category = [i.replace('\\', '') for i in category] # 公司所属行业去掉 \ 符号 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)

运行效果如下：

爬取了200页的招聘数据，共10000条招聘信息，用时49.919s。

2. 数据查看和预处理

import pandas as pd df = pd.read_csv('job_info.csv') # 异步爬虫爬取数据时 datas.to_csv('job_info.csv', mode='a+', index=False, header=True) 删除多的列名 df1 = df[df['salary'] != 'salary'] # 查看前10行 df1.head(10) # city那一列数据处理为城市 # 按 - 分割 expand=True 0那一列重新赋值给df['city'] df1['city'] = df1['city'].str.split('-', expand=True)[0] df1.head(10) # 经验要求学历要求有的话是在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

保存为已清洗数据

df1.to_csv('已清洗数据.csv', index=False)

查看索引、数据类型和内存信息

df2 = pd.read_csv('已清洗数据.csv') df2.info()

3. 数据分析与可视化

(1) 柱形图展示招聘岗位数最多的城市Top10

代码如下：

import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl df = pd.read_csv('已清洗数据.csv') # 有些是异地招聘过滤掉 data = df[df['city'] != '异地招聘']['city'].value_counts() city = list(data.index)[:10] # 城市 nums = list(data.values)[:10] # 岗位数 print(city) print(nums) colors = ['#FF0000', '#0000CD', '#00BFFF', '#008000', '#FF1493', '#FFD700', '#FF4500', '#00FA9A', '#191970', '#9932CC'] random.shuffle(colors) # 设置大小像素 plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100) # 设置中文显示 mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 绘制柱形图设置柱条的宽度和颜色 # color参数每根柱条配置不同颜色 plt.bar(city, nums, width=0.5, color=colors) # 添加描述信息 plt.title('招聘岗位数最多的城市Top10', fontsize=16) plt.xlabel('城市', fontsize=12) plt.ylabel('岗位数', fontsize=12) # 展示图片 plt.show()

运行效果如下：

['上海', '深圳', '广州', '北京', '杭州', '成都', '武汉', '南京', '苏州', '长沙'] [2015, 1359, 999, 674, 550, 466, 457, 444, 320, 211]

上海、深圳、广州、北京提供了很多岗位，杭州、成都、武汉、南京等城市的招聘岗位数量也比较可观。

(2) 计算岗位数据的薪酬，处理为多少K/月，划分薪酬区间，统计薪酬分布情况，饼图展示。

代码如下：

# 设置中文显示 mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 设置大小像素 plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100) plt.axes(aspect='equal') # 保证饼图是个正圆 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, ) # 设置图例调节图例位置 plt.legend(part_interval, bbox_to_anchor=(1.0, 1.0)) plt.title('招聘岗位的薪酬分布', fontsize=15) plt.show()

运行效果如下：招聘岗位给的薪酬在5K-10K和10K-15K区间所占的比例较大，也有一定比例的50K以上的高薪资岗位。

(3) 查看招聘岗位对学历的要求的情况，水平柱形图可视化。

mport pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl df = pd.read_csv(r'已清洗数据.csv')['education'] data = df.value_counts() labels = ['大专', '本科', '硕士', '博士'] nums = [data[i] for i in labels] print(labels) print(nums) colors = ['cyan', 'red', 'yellow', 'blue'] # 设置中文显示 mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 设置显示风格 plt.style.use('ggplot') # 设置大小像素 plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100) # 绘制水平柱状图 plt.barh(labels, nums, height=0.36, color=colors) plt.title('招聘岗位对学历的要求', fontsize=16) plt.xlabel('岗位数量', fontsize=12) plt.show()

运行效果如下：

['大专', '本科', '硕士', '博士'] [2052, 6513, 761, 45]

(4) 查看招聘岗位对工作经验的要求的情况，水平柱形图可视化。

由于得到的工作经验列里的数据并不规范，统计时需做特殊处理

代码如下：

# 设置中文显示 mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 设置显示风格 plt.style.use('ggplot') # 设置大小像素 plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100) # 绘制水平柱状图 plt.barh(labels, nums, height=0.5, color=colors) plt.title('招聘岗位对工作经验的要求', fontsize=16) plt.xlabel('岗位数量', fontsize=12) plt.show()

运行效果如下：

3-4年经验 3361 2年经验 2114 1年经验 1471 5-7年经验 1338 在校生\/应届生 661 无需经验 417 本科 182 8-9年经验 105 10年以上经验 64 硕士 59 招1人 57 招若干人 57 招2人 42 大专 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 ['无需经验', '1年经验', '2年经验', '3-4年经验', '5-7年经验', '8-9年经验', '10年以上经验'] [1260, 1530, 2114, 3372, 1338, 105, 64]

【】#### (5) 查看招聘公司所属行业的分布情况，词云展示。

代码如下：

import pandas as pd import collections from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r'已清洗数据.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) # 绘制词云 my_cloud = WordCloud( background_color='white', # 设置背景颜色默认是black width=900, height=500, font_path='simhei.ttf', # 设置字体显示中文 max_font_size=120, # 设置字体最大值 min_font_size=15, # 设置子图最小值 random_state=60 # 设置随机生成状态，即多少种配色方案 ).generate_from_frequencies(word_counts) # 显示生成的词云图片 plt.imshow(my_cloud, interpolation='bilinear') # 显示设置词云图中无坐标轴 plt.axis('off') plt.show()

运行效果如下：

(6) 查看招聘岗位的职位福利，词云展示。

代码与上文一致

运行效果如下：职位福利关键词中出现频率较高的有五险一金、年终奖金、绩效奖金、定期体检、餐饮补贴等。

源码&数据下载

https://alltodata.cowtransfer.com/s/b1c87350fd8a47

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