用python爬取招聘网站计算机类岗位信息并做可视化分析

这个问题很好！首先，您需要确定要爬取哪个招聘网站的信息。然后，您需要使用Python中的爬虫库（例如BeautifulSoup、Scrapy等）来从网站中提取信息。您可以使用requests库来获取网页的HTML代码，然后使用BeautifulSoup库来解析HTML代码并提取信息。

一旦您获取了所需的数据，您可以使用一些Python图表库（例如Matplotlib、Seaborn等）对数据进行可视化分析。例如，您可以创建一个条形图来显示每个城市的岗位数量，或者使用饼图来显示每种技能要求的比例。

不过需要注意的是，不同的招聘网站有不同的反爬虫机制，所以您需要小心处理您的爬虫代码，以避免被网站封禁。

相关问题

用python爬取招聘网站计算机类岗位信息并写入csv文件

好的，这个问题我可以回答。首先，你需要确定你想要爬取的招聘网站，然后使用Python的Requests库发送HTTP请求获取网页内容，接着使用BeautifulSoup库解析HTML文档，提取出所需的信息，最后将信息写入到CSV文件中。

以下是一个简单的爬虫示例，以爬取“智联招聘”网站计算机类岗位信息为例：

import csv
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头，模拟浏览器发送请求
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'}

# 发送HTTP请求，获取网页内容
url = 'https://sou.zhaopin.com/?jl=489&kw=计算机&kt=3'
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.content

# 解析HTML文档，提取信息
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
job_list = soup.find_all('div', {'class': 'joblist-box'})

# 将信息写入CSV文件中
with open('job.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['职位名称', '公司名称', '工作地点', '薪资范围', '发布日期'])
    for job in job_list:
        job_name = job.find('a', {'class': 'zw-link'}).text.strip()
        company_name = job.find('a', {'class': 'company-name'}).text.strip()
        job_location = job.find('div', {'class': 'job-location'}).text.strip()
        salary_range = job.find('span', {'class': 'salary'}).text.strip()
        publish_date = job.find('span', {'class': 'time'}).text.strip()
        writer.writerow([job_name, company_name, job_location, salary_range, publish_date])

以上代码会爬取智联招聘网站上关键词为“计算机”，地点为“广州”的所有职位信息，并将职位名称、公司名称、工作地点、薪资范围和发布日期写入到名为“job.csv”的CSV文件中。

当然，这只是一个简单的示例，实际爬虫的实现会更加复杂，需要考虑反爬虫机制、数据清洗等问题。

爬取前程无忧招聘网站计算机类岗位信息写入表格并做简单可视化分析

好的，这是一个比较常见的数据爬取和分析任务。首先我们需要使用 Python 编写一个爬虫程序来爬取前程无忧的招聘信息。这里我推荐使用 Python 的 requests 和 BeautifulSoup 库来实现。

以下是爬虫程序的主要步骤：

1. 使用 requests 库发送 HTTP 请求获取网页内容。
2. 使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 页面，提取出目标数据。
3. 保存数据到本地或数据库中。

具体实现过程可以参考以下代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 发送 HTTP 请求获取网页内容
url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,计算机,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)
html = response.content.decode('gbk')

# 使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 页面，提取出目标数据
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
job_list = soup.find_all('div', class_='el')

data = []
for job in job_list:
    job_name = job.find('a').text.strip()
    company_name = job.find('span', class_='t2').text.strip()
    salary = job.find('span', class_='t4').text.strip()
    location = job.find('span', class_='t3').text.strip()
    publish_date = job.find('span', class_='t5').text.strip()
    data.append([job_name, company_name, salary, location, publish_date])

# 保存数据到本地
df = pd.DataFrame(data, columns=['职位名称', '公司名称', '薪资', '工作地点', '发布日期'])
df.to_excel('job_info.xlsx', index=False)

# 做简单可视化分析
import matplotlib.pyplot as plt

# 统计每个工作地点的招聘数量
location_count = df.groupby('工作地点')['职位名称'].count().sort_values(ascending=False)

# 绘制柱状图
plt.bar(location_count.index, location_count.values)
plt.title('招聘岗位地区分布')
plt.xlabel('工作地点')
plt.ylabel('招聘数量')
plt.show()

通过以上爬虫程序，我们可以将前程无忧招聘网站上的计算机类岗位信息爬取下来，并保存到本地的 Excel 表格中。同时，我们还可以做简单的可视化分析，例如统计每个工作地点的招聘数量并绘制柱状图。

注意：在爬取数据时需要注意网站的反爬机制，不能频繁发送请求，否则可能会被网站禁止访问。建议使用代理 IP 或者设置适当的请求间隔来避免被封禁。