python爬虫课设，爬取51job网站岗位基本信息，大学开展python数据获取与预处理

好的，我了解了你的问题。你需要爬取51job网站的岗位基本信息，并且需要将这些数据进行预处理。那么你需要具备以下的技能和知识：

1. Python编程知识，包括基本的语法、函数、模块等知识；
2. 爬虫技术，包括使用requests、beautifulsoup等库来获取和解析网页；
3. 数据处理和分析技能，包括使用pandas、numpy等库来进行数据清洗、分析和可视化；
4. 数据库知识，包括使用MySQL等数据库来存储和管理数据。

具体的实现过程如下：

1. 使用requests库来发送HTTP请求，获取51job网站的岗位信息页面；
2. 使用beautifulsoup库来解析HTML页面，提取出岗位信息的关键字段，例如职位名称、公司名称、薪资、工作地点等；
3. 使用pandas库来将数据保存到Excel或CSV格式文件中，方便进一步的数据处理和分析；
4. 使用MySQL等数据库来存储和管理数据，方便数据的查询和管理。

最后，需要注意的是，在进行爬虫和数据处理的过程中，需要遵守相关的法律法规，不得违反网站的服务条款，避免对网站造成不必要的影响。

相关问题

python数据清洗爬取51job

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：

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。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 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 ]

python爬取51job网站职位信息并绘图

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：

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。