用python动态获取boss招聘网上光通信招聘信息，并保存为csv文件以及进行对不同信息可视化数据分析处理

以下是使用Python动态获取boss招聘网上光通信招聘信息，并保存为csv文件以及进行对不同信息可视化数据分析处理的代码：

import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取招聘信息
url = 'https://www.zhipin.com/wapi/zpCommon/data/cityJobCategoryList.json'
params = {
    'cityId': 101010100,  # 北京市
    'ka': 'city-jobCategory-101010100'
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

# 找到“光通信”职位的id
job_id = None
for category in data['data']['cityList'][0]['jobCategoryList']:
    if category['name'] == '光通信':
        job_id = category['code']
        break

if job_id is not None:
    # 获取光通信职位的招聘信息
    url = 'https://www.zhipin.com/wapi/zpCommon/data/jobCategoryPost.json'
    params = {
        'jobCategoryId': job_id,
        'page': 1,
        'pageSize': 10
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()

    # 解析招聘信息
    job_list = []
    for job in data['data']['postList']:
        job_info = {
            '职位名称': job['jobName'],
            '公司名称': job['company']['name'],
            '公司规模': job['company']['size']['name'],
            '行业类型': job['company']['industry']['name'],
            '薪资范围': job['salary'],
            '工作经验': job['workingExp']['name'],
            '学历要求': job['eduLevel']['name'],
            '工作地点': job['city']['display'],
            '职位福利': ','.join(job['welfareList'])
        }
        job_list.append(job_info)

    # 保存为csv文件
    df = pd.DataFrame(job_list)
    df.to_csv('光通信招聘信息.csv', index=False)

    # 数据可视化
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    df['公司规模'].value_counts().plot(kind='bar', ax=ax)
    ax.set_title('光通信公司规模分布')
    ax.set_xlabel('公司规模')
    ax.set_ylabel('数量')
    plt.show()

运行上述代码后，会动态获取boss招聘网上光通信职位的招聘信息，并保存为csv文件。同时，会对不同公司规模的职位数量进行可视化，以便进行数据分析处理。可以根据需求进行相应的数据可视化处理。