文章摘要： 人工智慧的快速發展以及大資料時代的來臨，使得 Python 語言不僅在人工智慧領域大放異彩，在數據處理上也有著得天獨厚的優勢，在 Web 開發、網路程式設計、自動化運維、遊戲開發、金融等領域扮演著越來越重要的角色。
作者 | lowelong
責編 | 郭芮
人工智慧的快速發展以及大資料時代的來臨，使得 Python 語言不僅在人工智慧領域大放異彩，在數據處理上也有著得天獨厚的優勢，在 Web 開發、網路程式設計、自動化運維、遊戲開發、金融等領域扮演著越來越重要的角色。
百度搜索指數表明，2017 年 7 月份開始，Python 的搜尋指數已經超過了 Java。Python 語言的熱門由此可見一斑。
本文中，筆者決定在拉勾網（一家為網際網路從業者提供工作機會的招聘網站）上爬取相關 Python 職位資訊，對職位資料（薪酬、學歷要求、區域資訊、工作經驗等）進行圖形視覺化分析。
前期準備
1、網頁分析
開啟拉勾網網站搜尋 Python，可以發現每頁有 15 條職位資訊資料，最多有 30 頁資料可以檢視，共 450 條職位資訊。我們需要獲取的資訊包括：職位、公司名稱、薪酬範圍、所在區域、學歷要求、工作經驗、公司融資情況、公司人數、工作要求描述。
2、請求資料分析
通過 Chrome 瀏覽器訪問拉勾網，開啟 Console 控制檯可以發現，當進行翻頁的時候，是通過 xhr 的請求方式請求的。通過觀察，我們可以發現，URL 裏面的 city 代表的是城市，post 引數 kd 代表的是搜尋的職位，pn 是 page number，表示頁碼。
3、職位列表JSON返回資料的分析獲取
通過 JSON 庫進行資料的解析，獲取相關資訊。需要注意的是，我們需要記得保留 positionID，用於下一步獲取工作描述資訊。
def get_lagou(page,city,kd):
url = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json"
querystring = "px": "new", "city": city, "needAddtionalResult": "false", "isSchoolJob": "0"
payload = "first=false&pn=" + str(page) + "&kd="+str(kd)
cookie = "JSESSIONID=" + get_uuid + ";"
"user_trace_token=" + get_uuid + "; LGUID=" + get_uuid + "; index_location_city=%E6%88%90%E9%83%BD; "
"SEARCH_ID=" + get_uuid + "; _gid=GA1.2.717841549.1514043316; "
"_ga=GA1.2.952298646.1514043316; "
"LGSID=" + get_uuid + "; "
"LGRID=" + get_uuid + "; "
headers = "cookie": cookie,"origin": "https://www.lagou.com","x-anit-forge-code": "0","accept-encoding": "gzip, deflate, br","accept-language": "zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6","user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36","content-type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8","accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01","referer": "https://www.lagou.com/jobs/list_Java?px=new&city=%E6%88%90%E9%83%BD","x-requested-with": "XMLHttpRequest","connection": "keep-alive","x-anit-forge-token": "None","cache-control": "no-cache","postman-token": "91beb456-8dd9-0390-a3a5-64ff3936fa63"
response = requests.request("POST", url, data=payload.encode("utf-8"), headers=headers, params=querystring)
# print(response.text)
hjson = json.loads(response.text)
for i in range(15):
positionName=hjson["content"]["positionResult"]["result"][i]["positionName"]
companyId = hjson["content"]["positionResult"]["result"][i]["companyId"]
positionId= hjson["content"]["positionResult"]["result"][i]["positionId"]
salary = hjson["content"]["positionResult"]["result"][i]["salary"]
city= hjson["content"]["positionResult"]["result"][i]["city"]
district= hjson["content"]["positionResult"]["result"][i]["district"]
companyShortName= hjson["content"]["positionResult"]["result"][i]["companyShortName"]
education= hjson["content"]["positionResult"]["result"][i]["education"]
workYear= hjson["content"]["positionResult"]["result"][i]["workYear"]
industryField= hjson["content"]["positionResult"]["result"][i]["industryField"]
financeStage= hjson["content"]["positionResult"]["result"][i]["financeStage"]
companySize= hjson["content"]["positionResult"]["result"][i]["companySize"]
job_desc = get_job_desc(positionId)
positionName_list.append(positionName)
salary_list.append(salary)
city_list.append(city)
district_list.append(district)
companyShortName_list.append(companyShortName)
education_list.append(education)
workYear_list.append(workYear)
industryField_list.append(industryField)
financeStage_list.append(financeStage)
companySize_list.append(companySize)
#job_desc_list.append(job_desc)4、獲取工作資訊描述
通過觀察發現，開啟具體職位的詳細頁面時，URL 裏面的數值（例如下圖的 URL 裏面的 4789029）就是職位的 positionID，該 positionID 可以通過上一步的職位列表 JSON 返回資料獲取。
通過 requests 請求頁面資訊，再通過 xpath 獲取工作描述資訊。
def get_job_desc(id):
url = "https://www.lagou.com/jobs/"+str(id)+".html"
cookie = "JSESSIONID=" + get_uuid + ";"
"user_trace_token=" + get_uuid + "; LGUID=" + get_uuid + "; index_location_city=%E6%88%90%E9%83%BD; "
"SEARCH_ID=" + get_uuid + "; _gid=GA1.2.717841549.1514043316; "
"_ga=GA1.2.952298646.1514043316; "
"LGSID=" + get_uuid + "; "
"LGRID=" + get_uuid + "; "
headers = "cookie": cookie,"origin": "https://www.lagou.com","x-anit-forge-code": "0","accept-encoding": "gzip, deflate, br","accept-language": "zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6","user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36","content-type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8","accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01","referer": "https://www.lagou.com/jobs/list_Java?px=new&city=%E6%88%90%E9%83%BD","x-requested-with": "XMLHttpRequest","connection": "keep-alive","x-anit-forge-token": "None","cache-control": "no-cache","postman-token": "91beb456-8dd9-0390-a3a5-64ff3936fa63"
response = requests.request("GET", url, headers=headers)
x = etree.HTML(response.text)
data = x.xpath("//*[@id="job_detail"]/dd[2]/div/*/text")
return "".join(data)資料獲取 —— 爬蟲
1、設定 cookies 和 headers
如果不設定相關資訊，會不允許爬取，返回提示：「您操作太頻繁,請稍後再訪問」。所以，我們需要設定 headers 和 cookies 資訊。
def get_lagou(page,city,kd):
url = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json"
querystring = "px": "new", "city": city, "needAddtionalResult": "false", "isSchoolJob": "0"
payload = "first=false&pn=" + str(page) + "&kd="+str(kd)
cookie = "JSESSIONID=" + get_uuid + ";"
"user_trace_token=" + get_uuid + "; LGUID=" + get_uuid + "; index_location_city=%E6%88%90%E9%83%BD; "
"SEARCH_ID=" + get_uuid + "; _gid=GA1.2.717841549.1514043316; "
"_ga=GA1.2.952298646.1514043316; "
"LGSID=" + get_uuid + "; "
"LGRID=" + get_uuid + "; "
headers = "cookie": cookie,"origin": "https://www.lagou.com","x-anit-forge-code": "0","accept-encoding": "gzip, deflate, br","accept-language": "zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6","user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36","content-type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8","accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01","referer": "https://www.lagou.com/jobs/list_Java?px=new&city=%E6%88%90%E9%83%BD","x-requested-with": "XMLHttpRequest","connection": "keep-alive","x-anit-forge-token": "None","cache-control": "no-cache","postman-token": "91beb456-8dd9-0390-a3a5-64ff3936fa63"2、延時設定和分頁爬取
避免爬取速度過快被封，設定延時時間為 3-5 秒。通過 for 迴圈進行分頁資料的爬取。
def main(pages,city,job):
for n in range(1, pages+1):
get_lagou(n,city,job)
time.sleep(round(random.uniform(3, 5), 2))
write_to_csv(city,job)資料儲存與處理
1、CSV 資料儲存
由於資料量不大，最多 450 條資料，採用 CSV 的儲存方式。
2、數據處理
後續統計月薪的佔比，由於薪酬範圍是可以自定義範圍，沒有一個統一的標準。例如薪酬可以是 10k-20k、5k-8k、11k-18k、10k-16k 等情況，後續不利於薪酬範圍的視覺化，所以將薪酬歸納分類到這幾種：2k 以下、2k-5k、5k-10k、10k-15k、15k-25k、25k-50k、50k 以上。
假如薪酬為 10k-20k, 則認為在 10k-15k、15k-25k 這兩種歸類裏面都包含。採用正規表示式進行歸類彙總：
def salary_categorize(salarys):
dict = "2k以下": 0, "2k-5k": 0, "5k-10k": 0,"10k-15k":0,"15k-25k":0,"25k-50k":0,"50k以上":0
for salary in salarys:
if re.match("^[0-1]k-*|.*-[0-1]k$",salary)!=None:
dict["2k以下"] += 1
if re.match("^[2-4]k-*|.*-[2-4]k$",salary)!=None:
dict["2k-5k"] += 1
if re.match("^[5-9]k-*|.*-[5-9]k$", salary)!=None:
dict["5k-10k"] += 1
if re.match("^1[0-4]k-*|.*-1[0-4]k$", salary)!=None:
dict["10k-15k"] += 1
if re.match("^1[5-9]k-*|^2[0-4]k-*|.*-1[5-9]k$|.*-2[0-4]k$", salary)!=None:
dict["15k-25k"] += 1
if re.match("^2[5-9]k-*|^[3-4][0-9]k-*|.*-2[5-9]k$|.*-[3-4][0-9]k$", salary)!=None:
dict["25k-50k"] += 1
if re.match("^[5-9][0-9]k-*|.*-[5-9][0-9]k$|^d3,k-*|.*-d3,k$", salary)!=None:
dict["50k以上"] += 1
return dict公司所屬行業可以是多個，一般以逗號分隔，但存在部分是以頓號和空格分隔的情況，還有可能存在沒有寫明相關行業的情況。對此，通過 Python 的 re 庫可以處理多個分隔符分隔的資料，所屬行業為空，則跳過。
def industryField_counts(csv_file):
industryFields =
d = pd.read_csv(csv_file, engine="python", encoding="utf-8")
info = d["industryField"]
for i in range(len(info)):
try:
data = re.split("",info[i])
except:
continue
for j in range(len(data)):
industryFields.append(data[j])
counts = Counter(industryFields)
return counts資料視覺化與解讀
1、公司相關情況分析
從行業情況和公司規模來看，移動網際網路佔有 40% 的需求，資料服務+大資料+人工智慧佔了 10% 的比例。Python 非常強大，適合的領域包括 Web 開發、網路程式設計、爬蟲、雲端計算、人工智慧、自動化運維等，所以不管公司規模是大還是小，融資情況如何，都普遍需要 Python 相關的職位的人才。
2、城市需求分析
從上圖分析，可以發現，需求量主要集中在中國三大經濟圈：京津冀，長三角，珠三角。主要分佈在北京（40%）、上海（16%）、深圳（15%）、廣州（6%）、成都（6%）和杭州（6%）這 6 個城市。而北京的網際網路創業氣氛冠絕中國，註冊在北京的網際網路公司遠遠高於在其他城市的公司，需求量也是最大的。
3、薪酬與工作經驗分析
從工作經驗的要求來看，大部分集中在 3-5 年和 1-3 年這兩個區間，至於工作經驗和薪酬之間的相關性，觀察發現，1-3 年工作經驗的薪酬普遍在 15-25K，符合正態分佈的規律，3-5 年工作經驗的薪酬普遍在 15k-25k 和 25k-50k 這兩個區間，以 15k-25k 這個區間的居多。達到 5-10 年工作經驗的，薪酬在 25k-50K 這個區間的居多。
4、學歷要求和工作經驗分析
從學歷要求來看，大部分都要求至少本科以上，這部分佔了約 80% 的比例。所以不要在相信讀書無用論這種觀點了，學歷至少是工作的敲門磚。
工作經驗上，普遍要求是 1-5 年，這部分佔了 84% 的比例。1年以下和經驗不限的，佔了約 9%，5-10 年的佔了約 7% 的比例。
總結
TIOBE 8 月程式語言指數排行榜已經公佈了，排名前三的雖然依舊是 Java、C、C++。但 Python 非常接近 TIOBE 索引的前 3 位。Python 這樣的上漲趨勢，同樣可以在 TIOBE 索引排行中體現，網際網路業界也開始普遍採用 Python。Python 程式語言最初是 Perl 的繼承者，用於編寫構建指令碼和各種粘合軟體。但後來逐漸進入其他領域。如今，在大型嵌入式系統中執行 Python 是很常見的。因此，Python 完全有可能進入前三名，甚至在未來取代 Java 成為新的第一名。
從目前 Python 的就業前景來看，總結如下：
Python 就業情況樂觀，從 TIOBE 8 月程式語言指數排行榜以及百度指數的搜尋數來看，Python 的受歡迎程度越來越高。
在中國地區，Python 相關職位的需求量，依然集中在三大經濟圈，特別是在北京、上海、深圳這幾個城市。從行業需求來看，主要集中在移動網際網路、資料服務、大資料分析等行業。
從拉勾網的資料分析可知，大部分 Python 的相關職位都要求在本科和本科以上，工作經驗要求在 1-5 年的居多。因為 Python 在大資料和人工智慧領域的爆發性發展， 導致 Python 方向崗位的薪水在水漲船高，從資料分析來看，月薪在 10K-50K 不等。
注，文中原始碼已上傳至 GitHub，地址：https://github.com/liaolongfei/lagou/
作者簡介：lowelong，國內某網際網路公司測試工程師，目前學習 Python 中。
宣告：本文為 CSDN 「技術頭條」欄目獨家投稿文章。如需轉載，請微信聯絡 God-I-love-u。
一生只為尋歡笑的 Linux 之父 Linus Torvalds 說過一句至理名言 —— 「Talk is cheap. Show me the code」，這正是 CSDN 「技術頭條」欄目所秉持的初衷和願景。針對開發者們所面臨的技術痛點，面向所有開發者，一起用程式碼見真章。如果你有優質的技術文章，從新技術的探索到業務落地實踐，均歡迎投稿，一起 Show code！
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」
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