Python开发在北京的就业现状分析

相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历，今天突然想了解一下北京 Python 开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状，希望能够在职业规划方面帮助到大家!!!

爬虫

爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。但是在请求中我们看到这样一条POST请求

如下图我们可以得知

• url：https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&needAddtionalResult=false
• 请求方式：post
• result：为发布的招聘信息
• totalCount：为招聘信息的条数 

通过实践发现除了必须携带headers之外，拉勾网对ip访问频率也是有限制的。一开始会提示 '访问过于频繁'，继续访问则会将ip拉入黑名单。不过一段时间之后会自动从黑名单中移除。

针对这个策略，我们可以对请求频率进行限制，这个弊端就是影响爬虫效率。

其次我们还可以通过代理ip来进行爬虫。网上可以找到免费的代理ip，但大都不太稳定。付费的价格又不太实惠。

具体就看大家如何选择了

1思路

通过分析请求我们发现每页返回15条数据，totalCount又告诉了我们该职位信息的总条数。

向上取整就可以获取到总页数。然后将所得数据保存到csv文件中。这样我们就获得了数据分析的数据源!

post请求的Form Data传了三个参数

• first ： 是否首页(并没有什么用)
• pn：页码
• kd：搜索关键字

2no bb， show code

# 获取请求结果 
# kind 搜索关键字 
# page 页码 默认是1 
def get_json(kind, page=1,): 
    # post请求参数 
    param = { 
        'first': 'true', 
        'pn': page, 
        'kd': kind 
    } 
    header = { 
        'Host': 'www.lagou.com', 
        'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=', 
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36' 
    } 
    # 设置代理 
    proxies = [ 
        {'http': '140.143.96.216:80', 'https': '140.143.96.216:80'}, 
        {'http': '119.27.177.169:80', 'https': '119.27.177.169:80'}, 
        {'http': '221.7.255.168:8080', 'https': '221.7.255.168:8080'} 
    ] 
    # 请求的url 
    url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&needAddtionalResult=false' 
    # 使用代理访问 
    # response = requests.post(url, headers=header, data=param, proxies=random.choices(proxies)) 
    response = requests.post(url, headers=header, data=param, proxies=proxies) 
    response.encoding = 'utf-8' 
    if response.status_code == 200: 
        response = response.json() 
        # 请求响应中的positionResult 包括查询总数 以及该页的招聘信息(公司名、地址、薪资、福利待遇等...) 
        return response['content']['positionResult'] 
    return None 

接下来我们只需要每次翻页之后调用 get_json 获得请求的结果 再遍历取出需要的招聘信息即可

if __name__ == '__main__': 
    # 默认先查询第一页的数据 
    kind = 'python' 
    # 请求一次 获取总条数 
    position_result = get_json(kind=kind) 
    # 总条数 
    total = position_result['totalCount'] 
    print('{}开发职位，招聘信息总共{}条.....'.format(kind, total)) 
    # 每页15条 向上取整 算出总页数 
    page_total = math.ceil(total/15) 
 
    # 所有查询结果 
    search_job_result = [] 
    #for i in range(1, total + 1) 
    # 为了节约效率 只爬去前100页的数据 
    for i in range(1, 100): 
        position_result = get_json(kind=kind, page= i) 
        # 每次抓取完成后,暂停一会,防止被服务器拉黑 
        time.sleep(15) 
        # 当前页的招聘信息 
        page_python_job = [] 
        for j in position_result['result']: 
            python_job = [] 
            # 公司全名 
            python_job.append(j['companyFullName']) 
            # 公司简称 
            python_job.append(j['companyShortName']) 
            # 公司规模 
            python_job.append(j['companySize']) 
            # 融资 
            python_job.append(j['financeStage']) 
            # 所属区域 
            python_job.append(j['district']) 
            # 职称 
            python_job.append(j['positionName']) 
            # 要求工作年限 
            python_job.append(j['workYear']) 
            # 招聘学历 
            python_job.append(j['education']) 
            # 薪资范围 
            python_job.append(j['salary']) 
            # 福利待遇 
            python_job.append(j['positionAdvantage']) 
 
            page_python_job.append(python_job) 
 
        # 放入所有的列表中 
        search_job_result += page_python_job 
        print('第{}页数据爬取完毕, 目前职位总数:{}'.format(i, len(search_job_result))) 
        # 每次抓取完成后,暂停一会,防止被服务器拉黑 
        time.sleep(15) 

ok! 数据我们已经获取到了，最后一步我们需要将数据保存下来

# 将总数据转化为data frame再输出 
  df = pd.DataFrame(data=search_job_result, 
                    columns=['公司全名', '公司简称', '公司规模', '融资阶段', '区域', '职位名称', '工作经验', '学历要求', '工资', '职位福利']) 
  df.to_csv('lagou.csv', index=False, encoding='utf-8_sig') 

运行main方法直接上结果：

数据分析

通过分析cvs文件，为了方便我们统计，我们需要对数据进行清洗

比如剔除实习岗位的招聘、工作年限无要求或者应届生的当做 0年处理、薪资范围需要计算出一个大概的值、学历无要求的当成大专

# 读取数据   
df = pd.read_csv('lagou.csv', encoding='utf-8') 
# 数据清洗,剔除实习岗位   
df.drop(df[df['职位名称'].str.contains('实习')].index, inplace=True)   
# print(df.describe()) 
# 由于CSV文件内的数据是字符串形式,先用正则表达式将字符串转化为列表,再取区间的均值   
pattern = 'd+'   
df['work_year'] = df['工作经验'].str.findall(pattern) 
# 数据处理后的工作年限 
avg_work_year = [] 
# 工作年限 
for i in df['work_year']: 
   # 如果工作经验为'不限'或'应届毕业生',那么匹配值为空,工作年限为0   
   if len(i) == 0:   
       avg_work_year.append(0)   
   # 如果匹配值为一个数值,那么返回该数值   
   elif len(i) == 1:   
       avg_work_year.append(int(''.join(i)))   
   # 如果匹配值为一个区间,那么取平均值   
   else:   
       num_list = [int(j) for j in i]   
       avg_year = sum(num_list)/2   
       avg_work_year.append(avg_year) 
df['工作经验'] = avg_work_year 
 
# 将字符串转化为列表,再取区间的前25%，比较贴近现实   
df['salary'] = df['工资'].str.findall(pattern) 
# 月薪 
avg_salary = []   
for k in df['salary']:   
   int_list = [int(n) for n in k]   
   avg_wage = int_list[0]+(int_list[1]-int_list[0])/4   
   avg_salary.append(avg_wage) 
df['月工资'] = avg_salary 
 
# 将学历不限的职位要求认定为最低学历:大专 
df['学历要求'] = df['学历要求'].replace('不限','大专') 

数据通过简单的清洗之后，下面开始我们的统计

1绘制薪资直方图

# 绘制频率直方图并保存   
plt.hist(df['月工资']) 
plt.xlabel('工资 (千元)')    
plt.ylabel('频数') 
plt.title("工资直方图")    
plt.savefig('薪资.jpg')   
plt.show()  

结论：北京市Python开发的薪资大部分处于15~25k之间

2公司分布饼状图

# 绘制饼图并保存   
count = df['区域'].value_counts() 
plt.pie(count, labels = count.keys(),labeldistance=1.4,autopct='%2.1f%%')   
plt.axis('equal')  # 使饼图为正圆形   
plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(-0.1, 1))   
plt.savefig('pie_chart.jpg')   
plt.show()   

结论：Python开发的公司最多的是海淀区、其次是朝阳区。准备去北京工作的小伙伴大概知道去哪租房了吧

3学历要求直方图

# {'本科': 1304, '大专': 94, '硕士': 57, '博士': 1} 
dict = {} 
for i in df['学历要求']: 
    if i not in dict.keys(): 
        dict[i] = 0 
    else: 
        dict[i] += 1 
index = list(dict.keys()) 
print(index) 
num = [] 
for i in  index: 
    num.append(dict[i]) 
print(num) 
plt.bar(left=index, height=num, width=0.5) 
plt.show() 

结论：在Python招聘中，大部分公司要求是本科学历以上。但是学历只是个敲门砖，如果努力提升自己的技术，这些都不是事儿

4福利待遇词云图

# 绘制词云,将职位福利中的字符串汇总   
text = ''   
for line in df['职位福利']:   
   text += line   
# 使用jieba模块将字符串分割为单词列表 
cut_text = ' '.join(jieba.cut(text)) 
#color_mask = imread('cloud.jpg')  #设置背景图 
cloud = WordCloud( 
    background_color = 'white', 
    # 对中文操作必须指明字体 
    font_path='yahei.ttf', 
    #mask = color_mask, 
    max_words = 1000, 
    max_font_size = 100 
    ).generate(cut_text) 
 
# 保存词云图片 
cloud.to_file('word_cloud.jpg') 
plt.imshow(cloud) 
plt.axis('off') 
plt.show() 

结论：弹性工作是大部分公司的福利，其次五险一金少数公司也会提供六险一金。团队氛围、扁平化管理也是很重要的一方面。

至此，此次分析到此结束。有需要的同学也可以查一下其他岗位或者地区的招聘信息哦~

希望能够帮助大家定位自己的发展和职业规划。