转眼秋招快到了， 今天来学习一下如何用Python采集全网招聘数据，并进行可视化分析，为就业准备~

话不多说开始造

源码和详细的视频讲解我都打包好了，文末名片自取

准备工作

首先你需要准备这些

环境

Python 3.10
Pycharm

模块
DrissionPage -> pip install DrissionPage
csv

新建一个临时 py 文件，并输入以下代码，填入您电脑里的 Chrome 浏览器可执行文件路径，然后运行。

from DrissionPage import ChromiumOptions

path = r'D:\Chrome\Chrome.exe' # 请改为你电脑内Chrome可执行文件路径
ChromiumOptions().set_browser_path(path).save()

爬虫实现的基本流程

一、数据来源分析

1.明确需求

明确采集的网站以及数据内容

• 网址: https://****/web/geek/job?query=python&city=100010000
• 数据: 职位信息

2.抓包分析

通过浏览器开发者工具分析对应的数据位置

• 打开开发者工具
  • F12 / 右键点击检查选择 network (网络)
• 刷新网页
• 通过关键字搜索找到对应的数据位置
  • 关键字: 需要什么数据就搜什么数据

数据包地址:
https://***/wapi/zpgeek/search/joblist.json?scene=1&query=pyth
on&city=100010000&experience=&payType=&partTime=°ree=&industry=&scale=&stage=&p
osition=&jobType=&salary=&multiBusinessDistrict=&multiSubway=&page=1&pageSize=30

二、代码实现步骤

requests基本实现步骤基本步骤分为四步:

1.发送请求: 模拟浏览器对于url地址发送请求
2.获取数据: 获取服务器返回响应数据
3.解析数据: 提取我们需要的数据内容
4.保存数据: 提取的数据保存表格/文本/数据库/json文件中

为什么不选择使用requests去请求获取数据呢?

某些网站数据内容(请求), 存在加密内容->需要JS逆向
比如: 今晚案例boss -> cookie 中 zp_stoken 时效性

drissionpage 自动化模块

模拟人的行为操作浏览器

• 点击 输入 拖拽 获取数据

1.可以直接通过元素面板, 进行元素定位获取相关数据内容

2.可以直接监听数据, 获取响应数据
监听数据->在执行动作之前

注意细节:

a.需要配置浏览器可执行文件路径
b.通过抓包分析找到的数据包链接地址进行的监听, 并且监听数据->在执行动作之前

3.解析数据: 提取我们需要的数据内容
4.保存数据: 提取的数据保存表格/文本/数据库/json文件中

点击下一页按钮:

1.定位按钮元素
2.进行相关操作

dp.ele(‘css:.ui-icon-arrow-right’).click()
-dp.ele() 通过元素定位
-css:.ui-icon-arrow-right 使用css语法查找元素
-click() 点击操作

数据可视化

简单使用可视化

# 导入数据处理模块
import pandas as pd
# 导入配置项
from pyecharts import options as opts
# 导入图形
from pyecharts.charts import Pie, Bar, Line
# 导入数据(随机生成数据)
from pyecharts.faker import Faker
 
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# print(df.head())
# 获取x轴数据内容
x_city = df['城市'].value_counts().index.to_list()
# 获取y轴数据内容
y_city = df['城市'].value_counts().to_list()
 
c = (
    Pie()
    .add(
        "",
        [
            list(z)
            for z in zip(
                x_city, # x轴数据
                y_city, # y轴数据
            )
        ],
        center=["40%", "50%"],
    )
    .set_global_opts(
        # 设置可视化标题
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Python招聘城市分布情况"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    # 导出可视化效果: 保存html文件
    .render("pie_Python招聘城市分布情况.html")
)
# 获取x轴数据内容
x_edu = df['学历'].value_counts().index.to_list()
# 获取y轴数据内容
y_edu = df['学历'].value_counts().to_list()
c_bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(x_edu)
    .add_yaxis("学历", y_edu, stack="stack1")
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-Python招聘学历要求分布情况"))
    .render("bar_Python招聘学历要求分布情况.html")
)
 
# 获取x轴数据内容
x_exp = df['经验'].value_counts().index.to_list()
# 获取y轴数据内容
y_exp = df['经验'].value_counts().to_list()
c_Line = (
    Line()
    .add_xaxis(x_exp)
    .add_yaxis("经验", y_exp, is_connect_nones=True)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-Python招聘经验要求分布"))
    .render("line_Python招聘经验要求分布.html")
)

效果展示