python爬虫数据可视化BOSS直聘

时间: 2023-12-02 14:03:54 浏览: 108
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人工智能-项目实践-可视化-Boss直聘岗位数据爬虫分析可视化.zip

star5星 · 资源好评率100%
以下是使用Python爬取BOSS直聘岗位数据并进行可视化的步骤: 1. 导入必要的库 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymysql from pyecharts.charts import Bar, Pie, WordCloud from pyecharts import options as opts from flask import Flask, render_template ``` 2. 爬取数据 ```python # 爬取BOSS直聘网站上的数据 def get_data(url): 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') return soup ``` 3. 爬取多页数据 ```python # 爬取多页数据 def get_all_data(): all_data = [] for i in range(1, 11): url = 'https://www.zhipin.com/c101280100-p100109/?page={}&ka=page-{}'.format(i, i) soup = get_data(url) data_list = soup.find_all('div', class_='job-primary') for data in data_list: job_name = data.find('div', class_='job-title').text.strip() salary = data.find('span', class_='red').text.strip() company = data.find('div', class_='company-text').find('a').text.strip() education = data.find('div', class_='job-limit clearfix').find_all('span')[1].text.strip() welfare = data.find('div', class_='info-append').find_all('span') welfare_list = [w.text.strip() for w in welfare] all_data.append([job_name, salary, company, education, welfare_list]) return all_data ``` 4. 存储数据 ```python # 存储数据到MySQL数据库 def save_data(data): db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='boss_zhipin') cursor = db.cursor() sql = 'INSERT INTO job_info(job_name, salary, company, education, welfare) values(%s, %s, %s, %s, %s)' try: cursor.executemany(sql, data) db.commit() except Exception as e: print(e) db.rollback() db.close() ``` 5. 数据可视化 ```python # 数据可视化 app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/salary') def salary(): db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='boss_zhipin') cursor = db.cursor() sql = 'SELECT salary FROM job_info' cursor.execute(sql) results = cursor.fetchall() salary_list = [] for result in results: salary = result[0].replace('k', '').replace('K', '') salary_list.append(int(salary)) salary_dict = {} for i in range(0, 31, 5): salary_dict['{}k-{}k'.format(i, i + 5)] = 0 for salary in salary_list: for key in salary_dict.keys(): if salary >= int(key.split('-')[0]) and salary <= int(key.split('-')[1]): salary_dict[key] += 1 bar = Bar() bar.add_xaxis(list(salary_dict.keys())) bar.add_yaxis('薪资分布', list(salary_dict.values())) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='BOSS直聘薪资分布图')) return bar.dump_options_with_quotes() @app.route('/education') def education(): db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='boss_zhipin') cursor = db.cursor() sql = 'SELECT education FROM job_info' cursor.execute(sql) results = cursor.fetchall() education_list = [] for result in results: education_list.append(result[0]) education_dict = {} for education in education_list: if education in education_dict.keys(): education_dict[education] += 1 else: education_dict[education] = 1 pie = Pie() pie.add('', list(education_dict.items())) pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='BOSS直聘学历要求分布图')) return pie.dump_options_with_quotes() @app.route('/welfare') def welfare(): db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='boss_zhipin') cursor = db.cursor() sql = 'SELECT welfare FROM job_info' cursor.execute(sql) results = cursor.fetchall() welfare_list = [] for result in results: welfare_list.extend(result[0]) welfare_dict = {} for welfare in welfare_list: if welfare in welfare_dict.keys(): welfare_dict[welfare] += 1 else: welfare_dict[welfare] = 1 wordcloud = WordCloud() wordcloud.add('', list(welfare_dict.items()), word_size_range=[20, 100]) wordcloud.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='BOSS直聘福利词云图')) return wordcloud.dump_options_with_quotes() if __name__ == '__main__': app.run() ```
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