如何用Python實現(xiàn)崗位分析報告

這篇“如何用Python實現(xiàn)崗位分析報告”文章的知識點大部分人都不太理解，所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，具有一定的借鑒價值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“如何用Python實現(xiàn)崗位分析報告”文章吧。

一、本文目標(biāo)

獲取 Ajax 請求,解析 JSON 中所需字段

數(shù)據(jù)保存到 Excel 中

數(shù)據(jù)保存到 MySQL, 方便分析

二、分析結(jié)果

1.引入庫

五個城市 Python 崗位平均薪資水平

2.頁面結(jié)構(gòu)

我們輸入查詢條件以 Python 為例，其他條件默認(rèn)不選，點擊查詢，就能看到所有 Python 的崗位了，然后我們打開控制臺，點擊網(wǎng)絡(luò)標(biāo)簽可以看到如下請求：

從響應(yīng)結(jié)果來看，這個請求正是我們需要的內(nèi)容。后面我們直接請求這個地址就好了。從圖中可以看出 result 下面就是各個崗位信息。

到這里我們知道了從哪里請求數(shù)據(jù)，從哪里獲取結(jié)果。但是 result 列表中只有第一頁 15 條數(shù)據(jù)，其他頁面數(shù)據(jù)怎么獲取呢？

3.請求參數(shù)

我們點擊參數(shù)選項卡，如下：

發(fā)現(xiàn)提交了三個表單數(shù)據(jù)，很明顯看出來 kd 就是我們搜索的關(guān)鍵詞，pn 就是當(dāng)前頁碼。first 默認(rèn)就行了，不用管它。剩下的事情就是構(gòu)造請求，來下載 30 個頁面的數(shù)據(jù)了。

4.構(gòu)造請求 解析數(shù)據(jù)

構(gòu)造請求很簡單，我們還是用 requests 庫來搞定。首先我們構(gòu)造出表單數(shù)據(jù)

data = {'first': 'true', 'pn': page, 'kd': lang_name}

之后用 requests 來請求url地址，解析得到的 JSON 數(shù)據(jù)就算大功告成了。由于拉勾對爬蟲限制比較嚴(yán)格，我們需要把瀏覽器中 headers 字段全部加上，而且把爬蟲間隔調(diào)大一點，我后面設(shè)置的為 10-20s，然后就能正常獲取數(shù)據(jù)了。

import requests

def get_json(url, page, lang_name):
   headers = {
       'Host': 'www.lagou.com',
       'Connection': 'keep-alive',
       'Content-Length': '23',
       'Origin': 'https://www.lagou.com',
       'X-Anit-Forge-Code': '0',
       'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0',
       'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
       'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
       'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
       'X-Anit-Forge-Token': 'None',
       'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?city=%E5%85%A8%E5%9B%BD&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=',
       'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
       'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7'
   }
   data = {'first': 'false', 'pn': page, 'kd': lang_name}
   json = requests.post(url, data, headers=headers).json()
   list_con = json['content']['positionResult']['result']
   info_list = []
   for i in list_con:
       info = []
       info.append(i.get('companyShortName', '無'))
       info.append(i.get('companyFullName', '無'))
       info.append(i.get('industryField', '無'))
       info.append(i.get('companySize', '無'))
       info.append(i.get('salary', '無'))
       info.append(i.get('city', '無'))
       info.append(i.get('education', '無'))
       info_list.append(info)
   return info_list

4.獲取所有數(shù)據(jù)

了解了如何解析數(shù)據(jù)，剩下的就是連續(xù)請求所有頁面了，我們構(gòu)造一個函數(shù)來請求所有 30 頁的數(shù)據(jù)。

def main():
   lang_name = 'python'
   wb = Workbook()
   conn = get_conn()
   for i in ['北京', '上海', '廣州', '深圳', '杭州']:
       page = 1
       ws1 = wb.active
       ws1.title = lang_name
       url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city={}&needAddtionalResult=false'.format(i)
       while page < 31:
           info = get_json(url, page, lang_name)
           page += 1
           import time
           a = random.randint(10, 20)
           time.sleep(a)
           for row in info:
               insert(conn, tuple(row))
               ws1.append(row)
   conn.close()
   wb.save('{}職位信息.xlsx'.format(lang_name))

if __name__ == '__main__':
   main()

以上就是關(guān)于“如何用Python實現(xiàn)崗位分析報告”這篇文章的內(nèi)容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內(nèi)容對大家有幫助，若想了解更多相關(guān)的知識內(nèi)容，請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。