前程无忧大数据岗位爬取与可视化分析教程

资源摘要信息:"爬取前程无忧网中大数据相关岗位数据并可视化分析" 知识点： 1. Python爬虫基础： 本项目主要使用Python语言进行爬虫开发，Python因其简洁易懂，以及丰富的第三方库支持，成为网络爬虫开发的首选语言。项目中涉及到的库可能包括但不限于requests（用于发送HTTP请求）、BeautifulSoup（用于解析HTML和XML文档）、lxml（高性能的XML和HTML解析库）等。 2. 爬虫的实现过程： 在标题中提到的“51job_info.py”文件是爬虫的主要脚本，包含了爬取逻辑和相关参数配置。修改该文件中的页数参数可控制爬取的范围大小，例如从默认的2页修改为更大数量（如1000页）以获取更多数据。在爬取过程中，用户需输入特定的职位关键词（如“大数据”、“C语言”、“软件开发”）来指定搜索目标。 3. 正则表达式应用： 正则表达式在数据爬取中发挥着重要的作用，用于从网页的源代码中提取信息。如果网页源码发生变化或爬虫遇到问题时，可能需要重新定义或修改正则表达式。 4. 数据存储： 爬取得到的数据将被存储在“51job.xls”中。Excel文件作为常用的数据存储格式，可以方便地导入导出数据，并易于使用Excel或其它数据分析工具进行查看和分析。 5. 数据清洗： 原始数据往往包含一些不需要的信息或错误数据，因此需要进行数据清洗。本项目通过运行“51job_clean.py”脚本来实现数据清洗。用户可以根据需要修改清洗条件，以排除非大数据相关的职位信息。 6. 数据可视化： 清洗后的数据被保存到“51job2.xls”文件中。接着使用“51job_view.py”脚本进行数据可视化分析。最终的可视化结果将以动态图表的形式呈现，生成的.html文件可以用浏览器打开查看。 7. 数据可视化工具pyecharts： pyecharts是一个用于生成各种图表的Python库，支持多种类型的图表，包括柱状图、饼图、折线图、散点图等，并且生成的图表可以被导出为.html文件，通过Web页面展示。在项目中，pyecharts被用于生成动态图表来直观展示数据，如城市需求分布图、学历要求动态饼图和工作经验要求漏斗图等。 8. 文件和工具使用： - “chromedriver.exe”：这是Chrome浏览器的驱动程序，用于自动化网页操作，可能在爬虫脚本中用来操作浏览器进行数据抓取。 - “大数据城市需求分布图.html”、“学历要求动态饼图.html”、“工作经验要求漏斗图.html”：这些.html文件是数据可视化的结果文件，通过浏览器查看这些文件，可以直观了解各大数据相关岗位的需求分布、学历要求和工作经验要求等情况。 - “README.md”：通常是项目文档，描述项目的内容、使用方法等信息。 以上总结了项目所涉及的关键知识点，涵盖了从爬虫编写、数据爬取、数据清洗、数据存储到数据可视化全流程。通过这些知识点的学习和掌握，可以更有效地进行数据分析工作。