運行平臺： windows python版本： python3.6 ide： sublime text 其他工具： chrome瀏覽器
0、寫在前面的話
本文是基于基礎版上做的修改，如果沒有閱讀基礎版，請移步 Python爬蟲之五：抓取智聯招聘基礎版
在基礎版中，構造url時使用了urllib庫的urlencode函數：
代碼語言：JavaScript代碼運行次數：0運行復制
url = 'https://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?' + urlencode(paras) try: # 獲取網頁內容，返回html數據 response = requests.get(url, headers=headers) ...
其實用reuqests庫可以完成此工作，本例將該部分改為：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
url = 'https://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?' try: # 獲取網頁內容，返回html數據 response = requests.get(url, params=paras, headers=headers) ...
1、找到職位鏈接
為了得到更加詳細的職位信息，我們要找到職位鏈接，在新的頁面中尋找數據。上篇文章中我們沒有解析職位鏈接，那再來找一下吧：
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修改一下正則表達式：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
# 正則表達式進行解析 pattern = re.compile('<td class="zwmc" . target="_blank">(.*?).*?' # 匹配職位詳情地址和職位名稱 '</td><td class="gsmc">.*? target="_blank">(.*?).*?' # 匹配公司名稱 '</td><td class="zwyx">(.*?)</td>', re.S) # 匹配月薪 # 匹配所有符合條件的內容 items = re.findall(pattern, html)
2、求工資平均值
工資有兩種形式xxxx-yyyy或者面議，此處取第一種形式的平均值作為分析標準，雖有偏差但是也差不多，這是求職中最重要的一項指標。
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
for item in items: salary_avarage = 0 temp = item[3] if temp != '面議': idx = temp.find('-') # 求平均工資 salary_avarage = (int(temp[0:idx]) + int(temp[idx+1:]))//2
3、解析職位詳細信息3.1 網頁解析
第一步已經將職位地址找到，在瀏覽器打開之后我們要找到如下幾項數據：
在開發者工具中查找這幾項數據，如下圖所示：
HTML結構如下所示：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
# 數據HTML結構|------<div class="terminalpage clearfix">==>|------<div class="terminalpage-left">==>==>|------<ul class="terminal-ul clearfix">==>==>==>|------<li> <span>工作經驗:</span><strong>3-5年</strong>==>==>==>|------</li> <li> <span>最低學歷:</span><strong>本科</strong>==>==>|------<div class="terminalpage-main clearfix">==>==>==>|------<div class="tab-cont-box">==>==>==>==>|------<div class="tab-inner-cont">==>==>==>==>==>|------<p>工作職責:</p>==>==>==>==>==>|------<p>********</p>==>==>==>==>==>|------<p>********</p> # 工作職責詳情==>|------<div class="terminalpage-right"> ==>==>|------<div class="company-box">==>==>==>|------<ul class="terminal-ul clearfix terminal-company mt20">==>==>==>==>|------<li> <span>公司規模:</span><strong>100-499人</strong>3.2 代碼實現<p>為了學習一下beautifulsoup庫的使用，我們不再使用正則表達式解析，而是BeautifulSoup庫解析HTML標簽來獲得我們想要得到的內容。</p> <p>解析庫的安裝：pip install beautifulsoup4</p> <p>下面介紹一下本例中使用到的功能：</p>庫的引入：from bs4 import BeautifulSoup數據引入：soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') ，其中html是我們要解析的html源碼，html.parser指定HTML的解析器為Python<a style="color:#f60; text-decoration:underline;" title="標準庫" href="https://www.php.cn/zt/74427.html" target="_blank">標準庫</a>。查找標簽：find(name,attrs,recursive,text,**kwargs)，find返回的匹配結果的第一個元素查找所有標簽：find_all(name,attrs,recursive,text,**kwargs)可以根據標簽名，屬性，內容查找文檔，返回找到的所有元素獲取內容：get_text()就可以獲取文本內容獲取子標簽：soup.p這種方式就可以獲取到soup下的第一個p標簽代碼語言：javascript<i class="icon-code"></i>代碼運行次數：<!-- -->0<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="16" height="16" viewbox="0 0 16 16" fill="none"><path d="M6.66666 10.9999L10.6667 7.99992L6.66666 4.99992V10.9999ZM7.99999 1.33325C4.31999 1.33325 1.33333 4.31992 1.33333 7.99992C1.33333 11.6799 4.31999 14.6666 7.99999 14.6666C11.68 14.6666 14.6667 11.6799 14.6667 7.99992C14.6667 4.31992 11.68 1.33325 7.99999 1.33325ZM7.99999 13.3333C5.05999 13.3333 2.66666 10.9399 2.66666 7.99992C2.66666 5.05992 5.05999 2.66659 7.99999 2.66659C10.94 2.66659 13.3333 5.05992 13.3333 7.99992C13.3333 10.9399 10.94 13.3333 7.99999 13.3333Z" fill="currentcolor"></path></svg>運行<svg width="16" height="16" viewbox="0 0 16 16" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M4.5 15.5V3.5H14.5V15.5H4.5ZM12.5 5.5H6.5V13.5H12.5V5.5ZM9.5 2.5H3.5V12.5H1.5V0.5H11.5V2.5H9.5Z" fill="currentcolor"></path></svg>復制<pre class="prism-token token line-numbers javascript">def get_job_detail(html): requirement = '' # 使用BeautifulSoup進行數據篩選 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 找到
- 標簽 for ul in soup.find_all(‘ul’, class_=’terminal-ul clearfix’): # 該標簽共有8個子標簽，分別為： # 職位月薪|工作地點|發布日期|工作性質|工作經驗|最低學歷|招聘人數|職位類別 lis = ul.find_all(‘strong’) # 工作經驗 years = lis[4].get_text() # 最低學歷 education = lis[5].get_text() # 篩選任職要求 for terminalpage in soup.find_all(‘div’, class_=’terminalpage-main clearfix’): for box in terminalpage.find_all(‘div’, class_=’tab-cont-box’): cont = box.find_all(‘div’, class_=’tab-inner-cont’)[0] ps = cont.find_all(‘p’) # “立即申請”按鈕也是個p標簽，將其排除 for i in range(len(ps) – 1): requirement += ps[i].get_text().replace(“n”, “”).strip() # 去掉換行符和空格 # 篩選公司規模，該標簽內有四個或五個
- 標簽，但是第一個就是公司規模 scale = soup.find(class_=’terminal-ul clearfix terminal-company mt20′).find_all(‘li’)[0].strong.get_text() return {‘years’: years, ‘education’: education, ‘requirement’: requirement, ‘scale’: scale}
本次我們將職位描述寫入txt文件，其余信息寫入csv文件。
csv文件采用逐行寫入的方式這樣也可以省點內存，修改write_csv_rows函數：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
def write_csv_rows(path, headers, rows): ''' 寫入行 ''' with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f: f_csv = csv.DictWriter(f, headers) # 如果寫入數據為字典，則寫入一行，否則寫入多行 if type(rows) == type({}): f_csv.writerow(rows) else: f_csv.writerows(rows)添加寫txt文件函數：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
def write_txt_file(path, txt): ''' 寫入txt文本 ''' with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f: f.write(txt)
我們最重要對職位描述的內容進行詞頻統計，一些標點符號等會影響統計，使用正則表達式將其剔除：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
# 對數據進行清洗，將標點符號等對詞頻統計造成影響的因素剔除pattern = re.compile(r'[一-龥]+')filterdata = re.findall(pattern, job_detail.get('requirement'))write_txt_file(txt_filename, ''.join(filterdata))至此，職位詳細信息的獲取及保存的工作已經完成，來看一下此時的main函數：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
def main(city, keyword, region, pages): ''' 主函數 ''' csv_filename = 'zl_' + city + '_' + keyword + '.csv' txt_filename = 'zl_' + city + '_' + keyword + '.txt' headers = ['job', 'years', 'education', 'salary', 'company', 'scale', 'job_url'] write_csv_headers(csv_filename, headers) for i in range(pages): ''' 獲取該頁中所有職位信息，寫入csv文件 ''' job_dict = {} html = get_one_page(city, keyword, region, i) items = parse_one_page(html) for item in items: html = get_detail_page(item.get('job_url')) job_detail = get_job_detail(html) job_dict['job'] = item.get('job') job_dict['years'] = job_detail.get('years') job_dict['education'] = job_detail.get('education') job_dict['salary'] = item.get('salary') job_dict['company'] = item.get('company') job_dict['scale'] = job_detail.get('scale') job_dict['job_url'] = item.get('job_url') # 對數據進行清洗，將標點符號等對詞頻統計造成影響的因素剔除 pattern = re.compile(r'[一-龥]+') filterdata = re.findall(pattern, job_detail.get('requirement')) write_txt_file(txt_filename, ''.join(filterdata)) write_csv_rows(csv_filename, headers, job_dict)
4、數據分析
本節內容為此版本的重點。
4.1 工資統計
我們對各個階段工資的占比進行統計，分析該行業的薪資分布水平。前面我們已經把數據保存到csv文件里了，接下來要讀取salary列：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
def read_csv_column(path, column): ''' 讀取一列 ''' with open(path, 'r', encoding='gb18030', newline='') as f: reader = csv.reader(f) return [row[column] for row in reader]# main函數里添加print(read_csv_column(csv_filename, 3))#下面為打印結果['salary', '7000', '5000', '25000', '12500', '25000', '20000', '32500', '20000', '15000', '9000', '5000', '5000', '12500', '24000', '15000', '18000', '25000', '20000', '0', '20000', '12500', '17500', '17500', '20000', '11500', '25000', '12500', '17500', '25000', '22500', '22500', '25000', '17500', '7000', '25000', '3000', '22500', '15000', '25000', '20000', '22500', '15000', '15000', '25000', '17500', '22500', '10500', '20000', '17500', '22500', '17500', '25000', '20000', '11500', '11250', '12500', '14000', '12500', '17500', '15000']
從結果可以看出，除了第一項，其他的都為平均工資，但是此時的工資為字符串，為了方便統計，我們將其轉換成整形:
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
salaries = []sal = read_csv_column(csv_filename, 3) # 撇除第一項，并轉換成整形，生成新的列表 for i in range(len(sal) - 1): # 工資為'0'的表示招聘上寫的是'面議',不做統計 if not sal[i] == '0': salaries.append(int(sal[i + 1])) print(salaries)# 下面為打印結果[7000, 5000, 25000, 12500, 25000, 20000, 32500, 20000, 15000, 9000, 5000, 5000, 12500, 24000, 15000, 18000, 25000, 20000, 0, 20000, 12500, 20000, 11500, 17500, 25000, 12500, 17500, 25000, 25000, 22500, 22500, 17500, 17500, 7000, 25000, 3000, 22500, 15000, 25000, 20000, 22500, 15000, 22500, 10500, 20000, 15000, 17500, 17500, 25000, 17500, 22500, 25000, 12500, 20000, 11250, 11500, 14000, 12500, 15000, 17500]
我們用直方圖進行展示：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
plt.hist(salaries, bins=10 ,)plt.show()
生成效果圖如下：
從圖中可以看出工資分布的情況，這樣在你找工作時可以做一個參考。
4.2 職位描述詞頻統計
對職位描述詞頻統計的意義是可以了解該職位對技能的基本要求，如果正在找工作，可以估計一下自己的要求是否符合該職位；如果想要一年后換工作，那么也可以提前做好準備，迎接新的挑戰。
詞頻統計用到了 jieba、numpy、pandas、scipy庫。如果電腦上沒有這兩個庫，執行安裝指令：
pip install jiebapip install pandaspip install numpypip install scipy4.2.1 讀取txt文件
前面已經將職位描述保存到txt文件里了，現在我們將其讀出：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
def read_txt_file(path): ''' 讀取txt文本 ''' with open(path, 'r', encoding='gb18030', newline='') as f: return f.read()
簡單測試一下：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
import jiebaimport pandas as pdcontent = read_txt_file(txt_filename)segment = jieba.lcut(content)words_df=pd.DataFrame({'segment':segment})print(words_df)# 輸出結果如下： segment0 崗位職責1 參與2 公司3 軟件產品4 后臺5 研發6 和7 維護8 工作9 參與10 建筑物11 聯網12 數據分析13 算法14 的15 設計16 和17 開發18 可19 獨立20 完成21 業務22 算法23 模塊... ...從結果可以看出：“崗位職責”、“參與”、“公司”、軟件產品“、”的“、”和“等單詞并沒有實際意義，所以我們要將他們從表中刪除。
4.2.2 stop word
下面引入一個概念：stop word， 在網站里面存在大量的常用詞比如：“在”、“里面”、“也”、“的”、“它”、“為”這些詞都是停止詞。這些詞因為使用頻率過高，幾乎每個網頁上都存在，所以搜索引擎開發人員都將這一類詞語全部忽略掉。如果我們的網站上存在大量這樣的詞語，那么相當于浪費了很多資源。
在百度搜索stpowords.txt進行下載，放到py文件同級目錄。接下來測試一下：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
content = read_txt_file(txt_filename)segment = jieba.lcut(content)words_df=pd.DataFrame({'segment':segment})stopwords=pd.read_csv("stopwords.txt",index_col=False,quoting=3,sep=" ",names=['stopword'],encoding='utf-8')words_df=words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]print(words_df)# 以下為輸出結果0 崗位職責1 參與2 公司3 軟件產品4 后臺5 研發7 維護8 工作9 參與10 建筑物11 聯網12 數據分析13 算法15 設計17 開發19 獨立21 業務22 算法23 模塊24 開發28 產品29 目標31 改進32 創新33 任職35 熟練38 開發39 經驗40 優先41 熟悉... ...從結果看出，那些常用的stop word比如：“的”、“和”、“可”等已經被剔除了，但是還有一些詞如“崗位職責”、“參與”等也沒有實際意義，如果對詞頻統計不產生影響，那么就無所謂，在后面統計時再決定是否對其剔除。
4.2.3 詞頻統計
重頭戲來了，詞頻統計使用numpy：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
import numpywords_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"計數":numpy.size}) words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["計數"],ascending=False) print(words_stat)# 以下是爬取全部“北京市海淀區Python工程師”職位的運行結果： segment 計數362 開發 505590 熟悉 409701 經驗 281325 工作 209820 負責 171741 能力 169793 設計 16182 優先 160409 技術 157621 相關 145322 崗位職責 127683 系統 12664 產品 124904 項目 123671 算法 10778 任職 107532 框架 107591 熟練 104可以看出，某些詞語還是影響了統計結果，我將以下stop word加入stopword.txt中：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
開發、熟悉、熟練、精通、經驗、工作、負責、能力、有限、相關、崗位職責、任職、語言、平臺、參與、優先、技術、學習、產品、公司、熟練掌握、以上學歷
最后運行結果如下：
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
775 設計 136667 系統 109884 項目 105578 熟練 95520 框架 92656 算法 90143 分析 9080 優化 77471 數據庫 75693 維護 66235 團隊 6572 代碼 61478 文檔 60879 需求 58766 計算機 56698 編程 56616 研發 49540 溝通 49527 模塊 49379 性能 46695 編寫 45475 數據結構 44
這樣基本上就是對技能的一些要求了，你也可以根據自己的需求再去修改stopword.txt已達到更加完美的效果。
4.2.4 詞頻可視化：詞云
詞頻統計雖然出來了，可以看出排名，但是不完美，接下來我們將它可視化。使用到wordcloud庫，詳細介紹見 github ，使用pip install wordcloud進行安裝。
代碼語言：javascript代碼運行次數：0運行復制
from scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator # 設置詞云屬性 color_mask = imread('background.jfif') wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", # 設置字體可以顯示中文 background_color="white", # 背景顏色 max_words=100, # 詞云顯示的最大詞數 mask=color_mask, # 設置背景圖片 max_font_size=100, # 字體最大值 random_state=42, width=1000, height=860, margin=2,# 設置圖片默認的大小,但是如果使用背景圖片的話, # 那么保存的圖片大小將會按照其大小保存,margin為詞語邊緣距離 ) # 生成詞云, 可以用generate輸入全部文本,也可以我們計算好詞頻后使用generate_from_frequencies函數 word_frequence = {x[0]:x[1]for x in words_stat.head(100).values} word_frequence_dict = {} for key in word_frequence: word_frequence_dict[key] = word_frequence[key] wordcloud.generate_from_frequencies(word_frequence_dict) # 從背景圖片生成顏色值 image_colors = ImageColorGenerator(color_mask) # 重新上色 wordcloud.recolor(color_func=image_colors) # 保存圖片 wordcloud.to_file('output.png') plt.imshow(wordcloud) plt.axis("off") plt.show()運行效果圖如下（左圖為原圖，右圖為生成的圖片）：
至此，詞頻統計及其可視化完成。
5、其他想法
本例中進行了兩種數據分析，雖為進階版，但是還是有很多可以繼續發揮的地方：
分析工作年限和工資的關系并展示、預測統計不同工作崗位的薪資差別利用多線程或多進程提升效率
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