概述

由于拉勾网数据加载是动态加载的，需要我们分析。分析方法如下：

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F12分析页面数据存储位置

我们发现网页内容是通过post请求得到的，返回数据是json格式，那我们直接拿到json数据即可。

我们只需要薪资和学历、工作经验还有单个招聘信息，返回json数据字典中对应的英文为：positionId,salary,education,workYear（positionId为单个招聘信息详情页面编号）。相关操作代码如下：

def file_do(list_info):
 # 获取文件大小
 file_size = os.path.getsize(r'G:lagou_anv.csv')
 if file_size == 0:
 # 表头
 name = ['ID','薪资','学历要求','工作经验']
 # 建立DataFrame对象
 file_test = pd.DataFrame(columns=name,data=list_info)
 # 数据写入
 file_test.to_csv(r'G:lagou_anv.csv',encoding='gbk',index=False)
 else:
 with open(r'G:lagou_anv.csv','a+',newline='') as file_test:
 # 追加到文件后面
 writer = csv.writer(file_test)
 # 写入文件
 writer.writerows(list_info)

# 1. post 请求 url
req_url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'
# 2.请求头 headers
headers = {
 'Accept': 'application/json,text/javascript,*/*;q=0.01','Connection': 'keep-alive','Cookie': '你的Cookie值，必须加上去','Host': 'www.lagou.com','Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_Python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=','User-Agent': str(UserAgent().random),}
def get_info(headers):
 # 3.for 循环请求（一共30页）
 for i in range(1,31):
 # 翻页
 data = {
 'first': 'true','kd': 'Python爬虫','pn': i
 }
 # 3.1 requests 发送请求
 req_result = requests.post(req_url,data=data,headers=headers)
 req_result.encoding = 'utf-8'
 print("第%d页："%i+str(req_result.status_code))
 # 3.2 获取数据
 req_info = req_result.json()
 # 定位到我们所需数据位置
 req_info = req_info['content']['positionResult']['result']
 print(len(req_info))
 list_info = []
 # 3.3 取出具体数据
 for j in range(0,len(req_info)):
 salary = req_info[j]['salary']
 education = req_info[j]['education']
 workYear = req_info[j]['workYear']
 positionId = req_info[j]['positionId']
 list_one = [positionId,workYear]
 list_info.append(list_one)
 print(list_info)
 # 存储文件
 file_do(list_info)
 time.sleep(1.5)

2、根据获取到的`positionId`来访问招聘信息详细页面

position_url = []
def read_csv():
 # 读取文件内容
 with open(r'G:lagou_anv.csv','r',newline='') as file_test:
 # 读文件
 reader = csv.reader(file_test)
 i = 0
 for row in reader:
 if i != 0 :
 # 根据positionID补全链接
 url_single = "https://www.lagou.com/jobs/%s.html"%row[0]
 position_url.append(url_single)
 i = i + 1
 print('一共有：'+str(i-1)+'个')
 print(position_url)

def get_info():
 for position_url in position_urls:
 work_duty = ''
 work_requirement = ''
 response00 = get_response(position_url,headers = headers)
 time.sleep(1)
 content = response00.xpath('//*[@id="job_detail"]/dd[2]/div/p/text()')
 # 数据清理
 j = 0
 for i in range(len(content)):
 content[i] = content[i].replace('\xa0',' ')
 if content[i][0].isdigit():
 if j == 0:
 content[i] = content[i][2:].replace('、',' ')
 content[i] = re.sub('[；;.0-9。]','',content[i])
 work_duty = work_duty+content[i]+ '/'
 j = j + 1
 elif content[i][0] == '1' and not content[i][1].isdigit():
 break
 else:
 content[i] = content[i][2:].replace('、',' ')
 content[i] = re.sub('[、；;.0-9。]',content[i])
 work_duty = work_duty + content[i]+ '/'
 m = i
 # 岗位职责
 write_file(work_duty)
 print(work_duty)
 # 数据清理
 j = 0
 for i in range(m,len(content)):
 content[i] = content[i].replace('\xa0',content[i])
 work_requirement = work_requirement + content[i] + '/'
 j = j + 1
 elif content[i][0] == '1' and not content[i][1].isdigit():
 # 控制范围
 break
 else:
 content[i] = content[i][2:].replace('、',content[i])
 work_requirement = work_requirement + content[i] + '/'
 # 岗位要求
 write_file2(work_requirement)
 print(work_requirement)
 print("-----------------------------")

duty

require

3、四种图可视化数据+数据清理方式

# 1.矩形树图可视化学历要求
from pyecharts import TreeMap
education_table = {}
for x in education:
 education_table[x] = education.count(x)
key = []
values = []
for k,v in education_table.items():
 key.append(k)
 values.append(v)
data = []
for i in range(len(key)) :
 dict_01 = {"value": 40,"name": "我是A"}
 dict_01["value"] = values[i]
 dict_01["name"] = key[i]
 data.append(dict_01)
tree_map = TreeMap("矩形树图",width=1200,height=600)
tree_map.add("学历要求",data,is_label_show=True,label_pos='inside')

# 2.玫瑰饼图可视化薪资
import re
import math
'''
# 薪水分类
parameter : str_01--字符串原格式:20k-30k
returned value : (a0+b0)/2 --- 解析后变成数字求中间值：25.0
'''
def assort_salary(str_01):
 reg_str01 = "(d+)"
 res_01 = re.findall(reg_str01,str_01)
 if len(res_01) == 2:
 a0 = int(res_01[0])
 b0 = int(res_01[1])
 else :
 a0 = int(res_01[0])
 b0 = int(res_01[0])
 return (a0+b0)/2
from pyecharts import Pie
salary_table = {}
for x in salary:
 salary_table[x] = salary.count(x)
key = ['5k以下','5k-10k','10k-20k','20k-30k','30k-40k','40k以上']
a0,b0,c0,d0,e0,f0=[0,0]
for k,v in salary_table.items():
 ave_salary = math.ceil(assort_salary(k))
 print(ave_salary)
 if ave_salary < 5:
 a0 = a0 + v
 elif ave_salary in range(5,10):
 b0 = b0 +v
 elif ave_salary in range(10,20):
 c0 = c0 +v
 elif ave_salary in range(20,30):
 d0 = d0 +v
 elif ave_salary in range(30,40):
 e0 = e0 +v
 else :
 f0 = f0 + v
values = [a0,f0]
pie = Pie("薪资玫瑰图",title_pos='center',width=900)
pie.add("salary",key,values,center=[40,50],is_random=True,radius=[30,75],rosetype="area",is_legend_show=False,is_label_show=True)

# 3.工作经验要求柱状图可视化
from pyecharts import Bar
workYear_table = {}
for x in workYear:
 workYear_table[x] = workYear.count(x)
key = []
values = []
for k,v in workYear_table.items():
 key.append(k)
 values.append(v)
bar = Bar("柱状图")
bar.add("workYear",is_stack=True,center= (40,60))

import jieba
from pyecharts import WordCloud
import pandas as pd
import re,numpy
stopwords_path = 'H:PyCodingLagou_analysisstopwords.txt'
def read_txt():
 with open("G:lagouContent\ywkf_requirement.txt",encoding='gbk') as file:
 text = file.read()
 content = text
 # 去除所有评论里多余的字符
 content = re.sub('[,，。. 
]',content)
 segment = jieba.lcut(content)
 words_df = pd.DataFrame({'segment': segment})
 # quoting=3 表示stopwords.txt里的内容全部不引用
 stopwords = pd.read_csv(stopwords_path,index_col=False,quoting=3,sep=" ",names=['stopword'],encoding='utf-8')
 words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]
 words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"计数": numpy.size})
 words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["计数"],ascending=False)
 test = words_stat.head(200).values
 codes = [test[i][0] for i in range(0,len(test))]
 counts = [test[i][1] for i in range(0,len(test))]
 wordcloud = WordCloud(width=1300,height=620)
 wordcloud.add("必须技能",codes,counts,word_size_range=[20,100])
 wordcloud.render("H:PyCodingLagou_analysiscloud_pitywkf_bxjn.html")

02

Python爬虫岗位

学历要求

工作月薪

工作经验要求

爬虫技能

关键词解析：

综合：爬虫这个岗位在学历要求上比较放松，大多数为本科即可，比较适合想转业的老哥小姐姐，学起来也不会特别难。而且薪资待遇上也还算比较优厚，基本在10k以上。不过唯一对工作经验要求还是比较高的，有近一半的企业要求工作经验要达到3年以上。

03

Python数据分析岗位

学历要求

工作月薪

工作经验要求

数据分析技能

关键词解析：

综合：数据分析这个岗位在学历要求上比爬虫要求稍微高一些，硕士比例有所提升，专业知识上有一定要求。薪资待遇上也还算比较优厚，基本在10k以上，同时薪资在30k-40k的比例也有所上升。对工作经验要求还是比较高，大部分的企业要求工作经验要达到3年以上。

04

Python后端岗位

学历要求

工作月薪

工作经验要求

后端技能

学历要求

工作月薪

工作经验要求

后端技能

关键词解析：

综合：web后端这个岗位对学历要求不高，但专业知识上有很大要求，得会Linux操作系统基本操作、三大主流数据库的使用、以及三大基本web框架的使用等计算机相关知识，总体来说难道还是比较大。薪资待遇上也比较优厚，基本在10k以上，同时薪资在30k-40k的比例也有近20%。对工作经验要求还是比较高，大部分的企业要求工作经验要达到3年以上。

05

Python数据挖掘岗位

学历要求

工作月薪

工作经验要求

数据挖掘技能

关键词解析：

综合：数据挖掘这个岗位，在学历要求是最高的，虽然还是本科居多，但硕士比例明显增加，还有公司要求博士学历。在专业知识上也有很大要求，得会Linux操作系统基本操作、大数据框架Hadoop、Spark以及数据仓库Hive的使用等计算机相关知识，总体来说难道还是比较大。薪资待遇上特别优厚，基本在20k以上，薪资在30k-40k的比例也有近40%，对工作经验要求还是比较高，大部分的企业要求工作经验要达到3年以上。

06

Python全栈开发岗位

学历要求

工作月薪

工作经验要求

全栈开发技能

关键词解析：

综合：全栈开发这个岗位什么都要懂些，什么都要学些，在学历要求上并不太高，本科学历即可，在专业知识上就不用说了，各个方面都得懂，还得理解运用。薪资待遇上也还可以，基本在10k以上，薪资在30k-40k的比例也有近20%。对工作经验要求还是比较高，大部分的企业要求工作经验要达到3年以上。总体来说，就我个人而言会觉得全栈是个吃力多薪水少的岗位。

07

Python运维开发岗位

学历要求

工作月薪

工作经验要求

@H_742_404@

运维开发技能

关键词解析：

综合：运维开发这个岗位在学历要求上不高，除开占一大半的本科，就是专科了。工作经验上还是有一些要求，大多数要求有3-5年工作经验。从工资上看的话，不高也不低，20k以上也占有62%左右。要学习的东西也比较多，前端、后端、数据库、操作系统等等。

08

Python高级开发工程师岗位

学历要求

工作月薪

工作经验要求

高级开发工程师技能

关键词解析：

综合：高级开发工程师这个岗位在学历要求上与运维开发差不多，薪资也相差不大，22%以上的企业开出了30k以上的薪资，65%左右企业给出20k以上的薪资。当然，对工作经验上还是要求较高，有近一半的企业要求工作经验要达到3年以上。

09

Python大数据岗位

学历要求

工作月薪

工作经验要求

@H_419_508@

大数据技能

关键词解析：

综合：现在是大数据时代，大数据这个岗位也是相当火热，在学历要求上几乎与运维开发一模一样。当然，可能数据上出现了巧合，本科居多，工作经验上1-5年占据一大半，薪资上也基本上在20k以上，该岗位薪资在20k以上的企业占了55%左右。

10

Python机器学习岗位

学历要求

工作月薪

工作经验要求

机器学习技能

关键词解析：

综合：机器学习这个岗位在学历要求上比较严格，虽然看起来是本科居多，但对于刚毕业或毕业不久的同学，如果只是个本科，应聘还是很有难度的。当然机器学习岗位薪资特高，60%在30k以上，近90%在20k以上，97%在10k以上。除开对学历要求比较高外，对工作经验要求也比较高，有近一半的企业要求工作经验要达到3年以上。

11

Python架构师岗位

学历要求

工作月薪

工作经验要求

架构师技能

关键词解析：

综合：架构师这个岗位单从学历上看不出什么来，但在薪资上几乎与机器学习一样，甚至比机器学习还要高，机器学习中月薪40k以上的占23.56%，架构师中月薪40k以上的占30.67%。在学历要求上比机器学习要略低，本科居多，但在工作经验上一半以上的企业要求工作经验在5-10年。在必要技能上也要求特别严格，比之前说过的全栈开发师有过之而无不及。

看着这月薪，我是超级想去了，你呢？

12

写在最后

从上文可以看出，Python相关的各个岗位薪资还是不错的，基本上所有岗位在10k以上的占90%，20k以上的也基本都能占60%左右。而且学历上普遍来看，本科学历占70%以上。唯一的是需要工作经验，一般得有个3-5年工作经验，也就是如果24岁本科毕业，27岁就有很大机会拿到月薪20k以上。有没有很心动？

整个系列下来，词云分析虽不完全正确，但大家不难发现，有两个词在每个岗位要求的词云图中都有出现，那就是——经验和熟悉。的确，不论我们做什么，都必须认认真真的去做、去学，在不断的实践中积累经验。

到这里，本系列就结束了，本系列一共爬取了拉钩网10个不同Python相关岗位，每个岗位450条招聘信息，共计4500条。爬取拉钩网其实是个挺简单的事情，只要知道了怎么去分析页面加载即可，获取到数据也不过就是直接返回的json数据，或者正则匹配。我觉得比较有趣也是比较难的是数据清理和可视化分析。后面我会继续学习，也希望大家一起学习，多多交流

总结

以上是编程之家为你收集整理的Python成为全球最火热的编程语言！那个方向的程序员最赚钱呢？全部内容，希望文章能够帮你解决Python成为全球最火热的编程语言！那个方向的程序员最赚钱呢？所遇到的程序开发问题。

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