爬取51job并生成岗位在地图上面的热力图
时间: 2024-04-03 16:30:50 浏览: 22
好的,这是一个比较复杂的任务,需要进行数据爬取、数据处理和数据可视化。以下是大致的步骤:
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. 使用地图 API(例如高德地图API)将城市信息转换成经纬度,并将数据和经纬度进行关联。
5. 使用 Python 的 matplotlib 库或其他可视化工具生成热力图。
需要注意的是,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。同时,爬取过程可能会遇到反爬虫措施,需要采取一些技术手段应对。
相关问题
爬取51job并生成薪资的柱状图
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。
使用python爬取51job招聘信息并生成Excel
以下是使用Python爬取51job招聘信息并生成Excel的代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
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 = []
job_items = soup.select('.el')
for job_item in job_items:
job_dict = {}
try:
job_dict['job_title'] = job_item.select('.t1')[0].text.strip()
job_dict['company_name'] = job_item.select('.t2')[0].text.strip()
job_dict['location'] = job_item.select('.t3')[0].text.strip()
job_dict['salary'] = job_item.select('.t4')[0].text.strip()
job_dict['release_date'] = job_item.select('.t5')[0].text.strip()
job_list.append(job_dict)
except:
pass
df = pd.DataFrame(job_list)
df.to_excel('job_info.xlsx', index=False)
print('Excel生成成功!')
```
首先,我们使用requests库获取51job的招聘信息页面,然后使用BeautifulSoup库解析页面内容。
接着,我们遍历每个招聘信息的HTML元素,将每个招聘信息的job_title、company_name、location、salary和release_date存储在一个字典中,并将字典添加到job_list列表中。
最后,我们使用pandas库将job_list列表转换为一个DataFrame,并使用to_excel()函数将DataFrame写入Excel文件中。
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