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都说 Python 赶超 Java,爬取拉勾网数据发现它的薪资已高至 50K!

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从学历要求来看,大主次都在求共要本科以上,这主次占了约 60 % 的比例。统统并沒有相信读书无用论某种观点了,学历共就是工作的敲门砖。

从行业情況和公司规模来看,移动互联网占有 40% 的需求,数据服务+大数据+人工智能占了 10% 的比例。Python 非常强大,适合的领域包括 Web 开发、网络编程、爬虫、云计算、人工智能、自动化运维等,统统不管公司规模是大还是小,融资情況咋样,都普遍不要 再 Python 相关的职位的人才。

总结

● 从拉勾网的数据分析可知,大主次 Python 的相关职位都在求在本科和本科以上,工作经验要求在 1-5 年的居多。可能性 Python 在大数据和人工智能领域的爆发性发展, 意味着着分析 Python 方向岗位的薪水在水涨船高,从数据分析来看,月薪在 10K-60 K 不等。

本文中,笔者决定在拉勾网(一家为互联网从业者提供工作可能性的招聘网站)上爬取相关 Python 职位信息,对职位数据(薪酬、学历要求、区域信息、工作经验等)进行图形可视化分析。



1、公司相关情況分析

2、延时设置和分页爬取

industryFields = []

本文来自云栖社区合作者者伙伴“CDA数据分析师”,了解相关信息还不要 再 关注“CDA数据分析师”。

打开拉勾网网站搜索 Python,还不要 再 发现每页有 15 条职位信息数据,最多有 60 页数据还不要 再 查看,共 460 条职位信息。当当你们不要 再 获取的信息包括:职位、公司名称、薪酬范围、所在区域、学历要求、工作经验、公司融资情況、公司人数、工作要求描述。

return counts

通过 requests 请求页面信息,再通过 xpath 获取工作描述信息。

for j in range(len(data)):

02

4、学历要求和工作经验分析

1、CSV 数据存储

4、获取工作信息描述

data = re.split('[,、 ]',info[i])

def industryField_counts(csv_file):

数据获取 —— 爬虫

假若薪酬为 10k-20k, 则认为在 10k-15k、15k-25k 这某种归类后面 都包含。采用正则表达式进行归类汇总:

industryFields.append(data[j])



continue

1、设置 cookies 和 headers

2、数据解决

可能性不设置相关信息,会不允许爬取,返回提示:“您操作太频繁,请稍后再访问”。统统,当当你们不要 再 设置 headers 和 cookies 信息。

01

可能性数据量不大,最多 460 条数据,采用 CSV 的存储最好的办法。

人工智能的快速发展以及大数据时代的来临,使得 Python 语言不仅在人工智能领域大放异彩,在数据解决上都在着得天独厚的优势,在 Web 开发、网络编程、自动化运维、游戏开发、金融等领域扮演着没法重要的角色

03

公司所属行业还不要 再 是多个,一般以逗号分隔,但地处主次是以顿号和空格分隔的情況,还有可能性地处没法写明相关行业的情況。对此,通过 Python 的 re 库还不要 再 解决多个分隔符分隔的数据,所属行业为空,则跳过。

3、薪酬与工作经验分析

04

数据可视化与解读

2、城市需求分析

1、网页分析

原文发布时间为:2018-09-3

3、职位列表JSON返回数据的分析获取

2、请求数据分析

05



● 在中国地区,Python 相关职位的需求量,依然集中在三大经济圈,怪怪的是在北京、上海、深圳这好多个城市。从行业需求来看,主要集中在移动互联网、数据服务、大数据分析等行业。



数据存储与解决

前期准备

except:

从目前 Python 的就业前景来看,总结如下:



本文作者:lowelong

后续统计月薪的占比,可能性薪酬范围是还不要 再 自定义范围,没法十个 统一的标准。类似薪酬还不要 再 是 10k-20k、5k-8k、11k-18k、10k-16k 等情況,后续不有助薪酬范围的可视化,统统将薪酬归纳分类到这几种:2k 以下、2k-5k、5k-10k、10k-15k、15k-25k、25k-60 k、60 k 以上。

工作经验上,普遍要求是 1-5 年,这主次占了 84% 的比例。1年以下和经验不限的,占了约 9%,5-10 年的占了约 7% 的比例。

从上图分析,还不要 再 发现,需求量主要集中在中国三大经济圈:京津冀,长三角,珠三角。主要分布在北京(40%)、上海(16%)、深圳(15%)、广州(6%)、成都(6%)和杭州(6%)这 6 个城市。而北京的互联网创业气氛冠绝中国,注册在北京的互联网公司远远高于在某种城市的公司,需求量也是最大的。

● Python 就业情況乐观,从 TIOBE 8 月编程语言指数排行榜以及百度指数的搜索数来看,Python 的受欢迎程度没法高。

d = pd.read_csv(csv_file, engine='python', encoding='utf-8')

for i in range(len(info)):

通过 JSON 库进行数据的解析,获取相关信息。不要 再 注意的是,当当你们不要 再 记得保留 positionID,用于下一步获取工作描述信息。

counts = Counter(industryFields)

解决爬取时延过快被封,设置延时时间为 3-5 秒。通过 for 循环进行分页数据的爬取。

TIOBE 8 月编程语言指数排行榜可能性签署了,排名前三的真是依旧是 Java、C、C++。但 Python 非常接近 TIOBE 索引的前 3 位。Python 原来的上涨趋势,同样还不要 再 在 TIOBE 索引排行中体现,互联网业界也时候刚开始普遍采用 Python。Python 编程语言最初是 Perl 的继承者,用于编写构建脚本和各种粘合软件。但时候逐渐进入某种领域。如今,在大型嵌入式系统中运行 Python 是很常见的。否则,Python 完正有可能性进入前三名,甚至在未来取代 Java 成为新的第一名。

通过 Chrome 浏览器访问拉勾网,打开 Console 控制台还不要 再 发现,当进行翻页的时候,是通过 xhr 的请求最好的办法请求的。通过观察,当当你们还不要 再 发现,URL 后面 的 city 代表的是城市,post 参数 kd 代表的是搜索的职位,pn 是 page number,表示页码。

百度搜索指数表明,2017 年 7 月份时候刚开始,Python 的搜索指数可能性超过了 Java。Python 语言的热门由此可见一斑。

从工作经验的要求来看,大主次集中在 3-5 年和 1-3 年这十个 区间,至于工作经验和薪酬之间的相关性,观察发现,1-3 年工作经验的薪酬普遍在 15-25K,符合正态分布的规律,3-5 年工作经验的薪酬普遍在 15k-25k 和 25k-60 k 这十个 区间,以 15k-25k 某种区间的居多。达到 5-10 年工作经验的,薪酬在 25k-60 K 某种区间的居多。

info = d['industryField']

try:

通过观察发现,打开具体职位的完正页面时,URL 后面 的数值(类似下图的 URL 后面 的 4789029)就是职位的 positionID,该 positionID 还不要 再 通过上一步的职位列表 JSON 返回数据获取。