利用Python实现岗位的分析报告

目录

• 前言
• 一、本文目标
• 二、分析结果
• 1.引入库
• 2.页面结构
• 3.请求参数
• 4.构造请求 解析数据
• 4.获取所有数据
• 总结

前言

前两篇我们分别爬取了糗事百科和妹子图网站，学习了 Requests, Beautiful Soup 的基本使用。不过前两篇都是从静态 HTML 页面中来筛选出我们需要的信息。这一篇我们来学习下如何来获取 Ajax 请求返回的结果。

本篇以拉勾网为例来说明一下如何获取 Ajax 请求内容

一、本文目标

获取 Ajax 请求,解析 JSON 中所需字段

数据保存到 Excel 中

数据保存到 MySQL, 方便分析

二、分析结果

1.引入库

五个城市 Python 岗位平均薪资水平

Python 岗位要求学历分布

Python 行业领域分布

Python 公司规模分布：

2.页面结构

我们输入查询条件以 Python 为例，其他条件默认不选，点击查询，就能看到所有 Python 的岗位了，然后我们打开控制台，点击网络标签可以看到如下请求：

从响应结果来看，这个请求正是我们需要的内容。后面我们直接请求这个地址就好了。从图中可以看出 result 下面就是各个岗位信息。

到这里我们知道了从哪里请求数据，从哪里获取结果。但是 result 列表中只有第一页 15 条数据，其他页面数据怎么获取呢？

3.请求参数

我们点击参数选项卡，如下：

发现提交了三个表单数据，很明显看出来 kd 就是我们搜索的关键词，pn 就是当前页码。first 默认就行了，不用管它。剩下的事情就是构造请求，来下载 30 个页面的数据了。

4.构造请求 解析数据

构造请求很简单，我们还是用 requests 库来搞定。首先我们构造出表单数据

data = {'first': 'true', 'pn': page, 'kd': lang_name}

之后用 requests 来请求url地址，解析得到的 JSON 数据就算大功告成了。由于拉勾对爬虫限制比较严格，我们需要把浏览器中 headers 字段全部加上，而且把爬虫间隔调大一点，我后面设置的为 10-20s，然后就能正常获取数据了。

import requests

def get_json(url, page, lang_name):
   headers = {
       'Host': 'www.lagou.com',
       'Connection': 'keep-alive',
       'Content-Length': '23',
       'Origin': 'https://www.lagou.com',
       'X-Anit-Forge-Code': '0',
       'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0',
       'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
       'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
       'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
       'X-Anit-Forge-Token': 'None',
       'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?city=%E5%85%A8%E5%9B%BD&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=',
       'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
       'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7'
   }
   data = {'first': 'false', 'pn': page, 'kd': lang_name}
   json = requests.post(url, data, headers=headers).json()
   list_con = json['content']['positionResult']['result']
   info_list = []
   for i in list_con:
       info = []
       info.append(i.get('companyShortName', '无'))
       info.append(i.get('companyFullName', '无'))
       info.append(i.get('industryField', '无'))
       info.append(i.get('companySize', '无'))
       info.append(i.get('salary', '无'))
       info.append(i.get('city', '无'))
       info.append(i.get('education', '无'))
       info_list.append(info)
   return info_list

4.获取所有数据

了解了如何解析数据，剩下的就是连续请求所有页面了，我们构造一个函数来请求所有 30 页的数据。

def main():
   lang_name = 'python'
   wb = Workbook()
   conn = get_conn()
   for i in ['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州']:
       page = 1
       ws1 = wb.active
       ws1.title = lang_name
       url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city={}&needAddtionalResult=false'.format(i)
       while page < 31:
           info = get_json(url, page, lang_name)
           page += 1
           import time
           a = random.randint(10, 20)
           time.sleep(a)
           for row in info:
               insert(conn, tuple(row))
               ws1.append(row)
   conn.close()
   wb.save('{}职位信息.xlsx'.format(lang_name))

if __name__ == '__main__':
   main()

总结

如果对数据库不熟悉的同学，直接注释掉 main 函数中的三行数据库代码就行了，我在注释中有说明是哪三行。

到此这篇关于利用Python实现岗位的分析报告的文章就介绍到这了,更多相关Python岗位分析内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！