这篇文章主要介绍“python如何爬取前程无忧招聘数据”，在日常操作中，相信很多人在python如何爬取前程无忧招聘数据问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”python如何爬取前程无忧招聘数据”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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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 randomimport 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 collectionsfrom 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：

到此，关于“python如何爬取前程无忧招聘数据”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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