Python爬虫实践分享：如何采集与分析招聘网站数据
Python爬虫实践分享：如何采集与分析招聘网站数据
随着互联网的快速发展，招聘网站成为了企业和个人寻找人才的重要平台。 面对海量的招聘信息，如何高效地采集和分析这些数据成为了一个挑战。本文将分享一种基于Python爬虫的招聘网站数据采集与分析实践，帮助大家轻松应对这个问题。
一、需求分析
在进行数据采集与分析之前，首先需要明确需求。 我们可以关注以下几个方面：
- 采集哪些招聘网站的数据？
- 需要采集哪些职位信息？
- 数据分析的目标是什么？
在本实践中，我们选择拉勾网作为数据采集的目标网站，关注Java、Python和Php等职位信息，数据分析的目标是了解这些职位的招聘趋势和薪资水平。
二、爬虫设计
- 导入相关库
我们需要导入一些必要的库，如requests、beautifulsoup4、pandas等。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd- 设置请求头
为了防止被目标网站识别为爬虫，我们需要设置合适的请求头。
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}- 发送请求
通过requests库发送请求，获取页面内容。
response = requests.get("https://www.lagou.com/jobs/list_" + lang + "_" + page, headers=headers)- 解析页面
使用BeautifulSoup库解析页面内容，提取职位信息。
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
job_list = soup.find_all('div', class_='job-primary')- 数据提取
遍历职位列表，提取每个职位的详细信息。
for job in job_list:
职位名称 = job.find('span', class_='job_title').text
薪资范围 = job.find('span', class_='red').text
公司名称 = job.find('div', class_='company_info').find('a').text
工作地点 = job.find('p', class_='work_addr').text.split('-')[0]
职位链接 = job.find('a')['href']- 数据存储
将提取到的职位信息存储到CSV文件中。
data = [['职位名称', '薪资范围', '公司名称', '工作地点', '职位链接']]
data.extend(list_data)
pd.DataFrame(data).to_csv('position_info.csv', index=False)三、数据分析
- 数据读取
从CSV文件中读取职位信息。
data = pd.read_csv('position_info.csv')- 数据清洗
对数据进行清洗，去除空值和重复值。
data.dropna(inplace=True)
data.drop_duplicates(inplace=True)- 数据分析
对职位信息进行分析，如招聘趋势和薪资水平。
# 招聘趋势分析
position_counts = data['职位名称'].value_counts()
print(position_counts)
# 薪资水平分析
salary_min = data['薪资范围'].min()
salary_max = data['薪资范围'].max()
salary_mean = data['薪资范围'].mean()
print(f"薪资最小值：{salary_min}")
print(f"薪资最大值：{salary_max}")
print(f"薪资平均值：{salary_mean}")- 数据可视化
使用ECharts库对数据分析结果进行可视化展示。
import echarts
# 招聘趋势可视化
position_chart = echarts.init(document=None, width=60
