爬取51job并生成薪资的柱状图

时间: 2023-10-18 09:37:12 浏览: 23
好的,以下是实现的大致步骤: 1. 确定需要爬取的信息,例如:职位名称、薪资、城市等。 2. 使用 Python 的 requests 和 BeautifulSoup 库进行网页爬取和数据提取。 3. 对提取的数据进行清洗和去重。 4. 使用 Python 的 pandas 库进行数据处理,将薪资数据转换成数值型数据。 5. 使用 Python 的 matplotlib 库或其他可视化工具生成柱状图。 具体实现时,可以参考以下代码: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 爬取信息 url = 'https://search.51job.com/list/020000,000000,0000,00,9,99,Python,2,1.html' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') job_list = soup.select('.dw_table .el') # 提取数据 data_list = [] for job in job_list: job_name = job.select('.t1')[0].text.strip() job_salary = job.select('.t4')[0].text.strip() job_location = job.select('.t3')[0].text.strip() data_list.append({ 'job_name': job_name, 'job_salary': job_salary, 'job_location': job_location }) # 数据清洗和去重 df = pd.DataFrame(data_list) df = df.drop_duplicates() # 薪资数据处理 df['salary_min'] = df['job_salary'].apply(lambda x: int(x.split('-')[0])) df['salary_max'] = df['job_salary'].apply(lambda x: int(x.split('-')[1].split('万')[0])) df['salary_avg'] = (df['salary_min'] + df['salary_max']) / 2 # 柱状图生成 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.bar(df['job_name'], df['salary_avg']) plt.xticks(rotation=45) plt.xlabel('职位名称') plt.ylabel('薪资(万元/年)') plt.title('Python岗位薪资') plt.show() ``` 需要注意的是,该代码仅供参考,具体实现时需要根据实际情况进行调整。另外,爬取网站信息涉及到一些法律和道德问题,请确保自己的行为合法合规。

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好的,以下是爬取51job网站职位信息并绘图的步骤: 1. 确定要爬取的职位和地区,以及需要的数据字段。可以使用Python中的requests、beautifulsoup4等库进行网页解析和爬取。 2. 通过分析网页结构,确定要爬取的数据在哪个标签中,例如可以使用BeautifulSoup库中的find_all方法找到所有职位信息所在的标签。 3. 将爬取到的数据存储到本地文件或数据库中,可以使用Python中的csv、pandas等库进行数据处理和存储。 4. 对爬取到的数据进行分析和绘图,可以使用Python中的matplotlib、seaborn等库进行数据可视化。 以下是一个简单的示例代码,用于爬取51job网站上的Python职位信息并绘制饼图: python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 构造请求url url = 'https://search.51job.com/list/010000,000000,0000,00,9,99,Python,2,{}.html' # 循环爬取所有页面的职位信息 data = [] for i in range(1, 6): res = requests.get(url.format(i), headers=headers) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') job_list = soup.find_all('div', class_='el') for job in job_list: job_name = job.find('a', target='_blank').text.strip() company_name = job.find('span', class_='t2').text.strip() salary = job.find('span', class_='t4').text.strip() if salary == '面议': continue data.append({'job_name': job_name, 'company_name': company_name, 'salary': salary}) # 将爬取到的数据存储到本地文件中 df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('jobs.csv', index=False) # 对爬取到的数据进行分析和绘图 df = pd.read_csv('jobs.csv') df['salary'] = df['salary'].apply(lambda x: int(x.split('-')[0])) df['salary_range'] = pd.cut(df['salary'], [0, 5000, 10000, 15000, 20000, 30000, 50000, 100000]) salary_count = df['salary_range'].value_counts() plt.pie(salary_count, labels=salary_count.index, autopct='%1.1f%%') plt.title('Python职位薪资分布') plt.show() 这段代码会爬取前5页的Python职位信息,并将职位名称、公司名称和薪资存储到本地文件中。然后,对薪资进行分段处理,统计每个薪资段的职位数量,并绘制饼图展示。
以下是一个简单的python程序,用于爬取51job网站上的招聘信息,并将其存储为表格形式。本程序使用了BeautifulSoup和pandas库。 python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 定义要爬取的页面链接 url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,python,2,1.html' # 发送HTTP请求,获取页面内容 response = requests.get(url) # 使用BeautifulSoup解析页面内容 soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 查找所有class为"t1"的a标签 job_titles = soup.find_all('a', class_='t1') # 查找所有class为"t2"的span标签 company_names = soup.find_all('span', class_='t2') # 查找所有class为"t3"的span标签 locations = soup.find_all('span', class_='t3') # 查找所有class为"t4"的span标签 salaries = soup.find_all('span', class_='t4') # 创建一个空的DataFrame对象 df = pd.DataFrame(columns=['Job Title', 'Company Name', 'Location', 'Salary']) # 将招聘信息添加到DataFrame对象中 for i in range(len(job_titles)): job_title = job_titles[i].get_text().strip() company_name = company_names[i].get_text().strip() location = locations[i].get_text().strip() salary = salaries[i].get_text().strip() df.loc[len(df)] = [job_title, company_name, location, salary] # 将DataFrame对象保存为CSV文件 df.to_csv('job_information.csv', index=False) print('Job information has been saved to job_information.csv.') 运行完毕后,程序将在当前目录下生成一个名为job_information.csv的文件,其中包含了爬取到的招聘信息。 注意:本程序仅供学习和参考,如有商业用途请遵守相关法律法规。
为了从51job网站上爬取和清洗Python相关的数据,可以按照以下步骤进行操作: 1. 使用Python的requests模块发送HTTP请求,获取51job网站上的页面内容。可以使用如下代码片段作为示例: python import requests url = "https://search.51job.com/list/170200,000000,0000,00,9,99,python,2,1.html?lang=c&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99&degreefrom=99&jobterm=99&companysize=99&ord_field=0&dibiaoid=0&line=&welfare=" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:94.0) Gecko/20100101 Firefox/94.0" } response = requests.get(url, headers=headers) 2. 使用Python的HTML解析库,例如BeautifulSoup,解析网页内容并提取所需的数据。根据你的需求,你可以提取职位标题、发布日期、工资、工作地点、工作经验、学历要求、招聘人数、公司类别和公司规模等信息。 3. 将提取的数据保存到本地文件,例如CSV文件。你可以使用Python的CSV模块将数据写入CSV文件中,以便后续的数据清洗和分析。 4. 对保存的数据进行清洗和处理。根据你的需求,可能需要删除重复的数据、处理缺失值、格式化日期等。 5. 使用可视化库,例如pyecharts,对清洗后的数据进行可视化展示。你可以根据数据的特点选择适当的图表类型,如柱状图、折线图等,以帮助你更好地理解和分析数据。 通过以上步骤,你可以使用Python爬取和清洗51job网站上的Python相关数据,并对数据进行可视化展示。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [记一次爬虫学习(爬取51job)](https://blog.csdn.net/qq_52720527/article/details/124368257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
好的,下面是使用Python和Selenium爬取51job招聘网数据的步骤: 1. 安装Selenium和Chrome浏览器 使用pip安装Selenium库: python pip install selenium 下载Chrome浏览器并安装。 2. 编写Python代码 python from selenium import webdriver # 创建Chrome浏览器对象 browser = webdriver.Chrome() # 打开51job首页 browser.get('https://www.51job.com/') # 输入搜索关键词 input_box = browser.find_element_by_id('kwdselectid') input_box.send_keys('数据分析师') # 点击搜索按钮 search_button = browser.find_element_by_css_selector('button.p_but') search_button.click() # 等待搜索结果加载完成 browser.implicitly_wait(10) # 获取搜索结果列表 job_list = browser.find_elements_by_css_selector('.dw_table .el') # 输出搜索结果 for job in job_list: job_title = job.find_element_by_css_selector('.t1 a').text job_company = job.find_element_by_css_selector('.t2 a').text job_location = job.find_element_by_css_selector('.t3').text job_salary = job.find_element_by_css_selector('.t4').text print(job_title, job_company, job_location, job_salary) # 关闭浏览器 browser.quit() 这段代码可以在Chrome浏览器中打开51job首页,输入搜索关键词“数据分析师”,点击搜索按钮,等待搜索结果加载完成,然后获取搜索结果列表中的职位名称、公司名称、工作地点和薪资,并输出到控制台中。 3. 运行Python代码 在终端中运行Python代码: python python job_search.py 这样就可以爬取51job招聘网的数据了。
### 回答1: 好的,下面是关于使用Python和Selenium爬取51job的简要步骤: 1. 安装Python和Selenium 2. 下载Chrome浏览器和对应版本的ChromeDriver 3. 编写Python脚本,使用Selenium打开Chrome浏览器,访问51job网站,并输入关键词进行搜索 4. 使用Selenium模拟鼠标滚动,加载更多的职位信息 5. 使用BeautifulSoup或正则表达式等方法解析网页内容,提取所需信息 6. 将提取的信息保存到本地文件或数据库中 需要注意的是,爬取网站时需要遵守相关法律法规和网站的使用协议,不得进行恶意爬取和侵犯他人隐私等行为。 ### 回答2: Python Selenium是一个用于自动化测试的Python库。它可以模拟用户在网页上的操作并提取网页的信息。本篇文章将介绍如何使用Python Selenium来爬取51job的招聘信息。以下是具体步骤: 1. 安装Selenium和Chrome浏览器 在Windows平台下,安装Selenium的命令为:pip install selenium。接着,安装Chrome浏览器,并在本地环境中安装ChromeDriver,它是Selenium的浏览器驱动程序。下载地址为:https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/home 2. 连接到51job网站 通过Selenium启动Chrome浏览器并连接到51job的招聘页面。查找“关键字”、“地点”、“职能类别”和“发布时间”的输入框并依次输入搜索条件。通过点击“搜索”按钮,进入到搜索结果页面。 3. 爬取搜索结果 从搜索结果页面获取每个招聘信息的标题、公司名称、薪酬、发布日期和详细链接。将提取的信息存储在列表中。 4. 翻页爬取结果 对于大量的搜索结果,需要翻页操作来获取全部招聘信息。对于51job网站,通过点击“下一页”按钮实现翻页。循环爬取多页的招聘信息并存储在列表中。 5. 存储数据 将提取的招聘信息存储在CSV文件或其他格式中,方便后续的分析和处理。 6. 结束程序 关闭浏览器和ChromeDriver,程序结束运行。 综上所述,使用Python Selenium可以方便地爬取51job的招聘信息,并用于后续的数据分析和处理。 ### 回答3: Python Selenium是一种基于Python的自动化测试工具,它主要用于模拟用户在浏览器上的操作,以此实现网络爬虫的功能。51job是一个国内较为知名的招聘网站,如果我们想要批量获取招聘信息,可以使用Python Selenium进行爬取。 为了使用Python Selenium爬取51job,我们需要安装Selenium库以及相应的web driver(如Chrome driver)。 首先,我们需要进入51job的招聘页面,分析其中的HTML结构,确定需要爬取的信息。通常招聘信息包括公司名称、职位、学历要求、薪资等信息。然后根据这些信息,编写Python脚本,使用Selenium模拟用户操作,依次打开网页、输入搜索条件、点击搜索按钮、获取每页的职位信息等。 具体实现步骤如下: 1. 首先,我们需要导入Selenium库和web driver。在本例中,我们使用Chrome driver作为web driver,并设置一些选项,以便快速打开和关闭浏览器。 import time from selenium import webdriver chrome_options = webdriver.ChromeOptions() chrome_options.add_argument('--headless') chrome_options.add_argument('--disable-gpu') chrome_options.add_argument('--no-sandbox') browser = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options) browser.implicitly_wait(10) 2. 打开51job的招聘页面。 browser.get('https://www.51job.com/') 3. 模拟输入搜索条件。在51job的搜索页面,我们可以通过定位输入框并使用send_keys()方法进行模拟输入。 input_box = browser.find_element_by_id('kwdselectid') input_box.send_keys('Python') 4. 模拟点击搜索按钮。同样,我们可以通过定位按钮并使用click()方法模拟点击事件。 search_button = browser.find_element_by_css_selector('div[class="fltr"][id="searchbtn"]') search_button.click() 5. 遍历每一页并获取职位信息。在51job中,职位信息被包含在一个类名为“dw_table”的表格中。我们可以使用find_elements_by_css_selector()方法获取这个表格,再使用for循环遍历其中的每一行,获取并打印出每行的职位信息。 table = browser.find_elements_by_css_selector('div[class="el"]')[1:] for row in table: company = row.find_element_by_css_selector('span[class="t2"]').text position = row.find_element_by_css_selector('a').text education = row.find_element_by_css_selector('span[class="t3"]').text salary = row.find_element_by_css_selector('span[class="t4"]').text print(company, position, education, salary) 最后,我们可以关闭浏览器。 browser.quit() 综上所述,Python Selenium是一种功能强大的网络爬虫工具,可以帮助我们快速爬取网页上的大量招聘信息。它可以模拟用户在浏览器上的操作,让我们可以轻松爬取需要的信息,并在数据分析和处理中使用。
以下是一个简单的使用Python爬取51job招聘信息的示例程序: python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,python,2,1.html' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') job_list = soup.find_all('div', class_='el') for job in job_list: job_name = job.find('a', class_='t').text.strip() company_name = job.find('span', class_='t2').text.strip() location = job.find('span', class_='t3').text.strip() salary = job.find('span', class_='t4').text.strip() job_url = job.find('a', class_='t')['href'] print(job_name, company_name, location, salary, job_url) 该程序使用requests库和BeautifulSoup库来获取和解析51job网站的招聘信息页面。它首先构建了目标页面的URL,并使用requests库发送HTTP请求,然后使用BeautifulSoup库解析响应的HTML内容。程序从解析后的HTML中查找招聘信息的列表,然后使用循环迭代每个招聘信息,并从每个信息中提取必要的信息,例如职位名称,公司名称,地点,薪资和招聘链接。最后,程序将提取的信息打印到控制台中。 需要注意的是,该示例程序只能爬取第一页的招聘信息。如果需要爬取更多的页面,需要修改URL中的页码参数。通过修改页码参数,可以实现爬取更多页面的招聘信息。

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