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：upload/201811261650145371.png" alt="" style="margin: 0px; padding: 0px; border: none; max-width: 800px; height: auto;" />

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

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

no 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': 'upload/201811261650153338.png" alt="" style="margin: 0px; padding: 0px; border: none; max-width: 800px; height: auto;" />
 
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

                        
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