Python 招聘信息爬取及可视化

自学python的大四狗发现校招招python的屈指可数，全是C++、Java、PHP，但看了下社招岗位还是有的。于是为了更加确定有多少可能找到工作，就用python写了个爬虫爬取招聘信息，数据处理，最后用R语言进行可视化呈现。项目地址：Github Repo 求关注。

scrapy爬虫

python语言简单强大，虽然效率比不上C++这类编程语言，但因为没有了繁琐严格的语法，能让程序员更加专注于业务逻辑，缩短开发周期。虽然用urllib、beautifulsoup之类的包也可以写出爬虫，但是使用scrapy框架能够避免重复制造轮子，可以写尽可能少的代码实现。以下就介绍爬虫核心的代码：

Item

首先需要定义你要爬取的是什么样的数据，在scrapy自动生成的项目文件里的items.py中定义爬取的数据。我爬取了招聘的岗位名称（title）、城市（company）、地址（location）和招聘信息的url：

Spider

爬虫自然是主体的逻辑部分，可以用scrapy的genspider子命令生成模板代码，还可以设置spider类型。此处用的最基础的spider.Spider类型。爬取的列表页是51job（51job好爬！）手动搜索全国python招聘信息得到的，通过观察可以发现它翻页是通过url里的参数实现的，因此写了个生成器生成每页对应的request。parse方法则是其实request对应的response默认的处理方法，在此用css选择器（这里应该是用浏览器工具直接生成的，实际应该不需要这么长）和正则表达式抽取出每一条招聘信息的地址，调用Request方法获得response再把response传给parse_item方法（这个方法是自定义的，不是scrapy默认支持的方法）处理。在parse_item方法中的response才是真正的每条招聘信息详情页。这里主要使用xpath选择器，因为不是前端不大熟悉css选择器。xpath和css选择器都可以在w3cschool找到教程，很短很快能看完。

Pipelines

Pipeline管道用于爬取到Item后的数据处理，虽然scrapy本身自带一些存储功能如CSV，但如果要自定义更复杂的处理存储可以在pipeline里实现，最主要是在process_item(self,item,spider)方法中实现。在这实现了两个pipeline，第一个是dropPipeline，用于判断爬取的Item招聘岗位标题中是否有python字串，如果没有就抛出DropItem异常丢弃Item。第二个pipeline实现了sqlite存储。注意在setting里设置好每个管道的顺序，先通过丢弃的管道剩下的再经过存储管道，否则丢弃就没有意义了。

middleware

其实上面代码能实现爬取存储了，不过我写了个没用上的middleware。middleware中间件就是用于处理request和response的，可以在request发出前对其进行处理，response收到后进行处理。写了一个自动切换http代理的中间件，本来想得是http代理从西刺网站抓取（代码仓库里有，用的selenium爬的），但是测试了下其实西刺网站代理很多是不能用的，所以最后干脆不用了～

数据处理

数据处理主要是用高德地图的api获取地理位置坐标，但因为在数据可视化阶段使用的可视化工具是不是国产的，而国内地图的经纬度又经过了加偏处理，所以还需要进一步转换成国际标准的经纬度，幸亏也有api可以用。在这一步还同时统计了每座城市的招聘数量，不过其实这个放最后用R语言统计好像更方便。具体代码就不贴了，太长，可以去github看。

R语言可视化

这个是最后的重头戏，其实R语言不是很精通，在coursera上上的约翰霍普金斯大学的数据科学系列课程，书上没有的干货很多，比如shiny，比如R语言包怎么写，分析报告怎么写，甚至用R写ppt怎么写，还有很多设计的项目可以实践。。。但是要在统计分析方面深入的话还是看书比较好，课上的有点快，特别是统计学那部分一个个概念分分钟扔给你，根本听不懂。。。由于实在没怎么学过统计学，并且爬取的信息也有限，所以这里只进行了可视化。

1. ggplot可以是R语言可视化最著名的包，下载量也是在所有R语言包中靠前的。而plotly是专门做数据可视化的，支持python、R、Matlab等（还是在公开课干货中看到的）。plotly包只要一个函数（ggplotly）就可以把普通的ggplot转换成可交互的图，可以放大缩小拖拽，鼠标经过时还会显示具体的数据。图中可见北上深广python招聘还是挺多的，北上都有两百多，而到深圳就只有90了，再后面就更少了。还是得去大城市机会比较多～
2. plotly的scatergeo图，圆圈大小代表数据大小，经过根号调整过大小，不然差距太大，小圆圈全都被覆盖了。右侧的四分位点击后是可以隐藏或者显示特定颜色的圆圈的。还有鼠标悬停在圆圈上同样会显示详细信息。遗憾的是plotly在亚洲部分的地图还不能细分到省。
3. leaflet地图则是另一个R语言包，同样是公开课看到的。地图上会显示每一个招聘信息的位置，点击后有职位名称和公司名称，职位名称还是个链接。leaflet地图还是很让人吃惊，竟然不用梯子而且放大后地点还挺多的。要找离你最近的python招聘用这个图还是真的很不错的！

分析报告地址

由于报告是2.5M的html文件，所以加载会比较慢，而微信还给说是危险网站，无语。地址如下：七牛链接、rpub
rpub是一个专门用于发布R语言分析报告的网站。

自学python的大四狗发现校招招python的屈指可数，全是C++、Java、PHP，但看了下社招岗位还是有的。于是为了更加确定有多少可能找到工作，就用python写了个爬虫爬取招聘信息，数据处理，最后用R语言进行可视化呈现。项目地址：Github Repo 求关注。

scrapy爬虫

python语言简单强大，虽然效率比不上C++这类编程语言，但因为没有了繁琐严格的语法，能让程序员更加专注于业务逻辑，缩短开发周期。虽然用urllib、beautifulsoup之类的包也可以写出爬虫，但是使用scrapy框架能够避免重复制造轮子，可以写尽可能少的代码实现。以下就介绍爬虫核心的代码：

Item

首先需要定义你要爬取的是什么样的数据，在scrapy自动生成的项目文件里的items.py中定义爬取的数据。我爬取了招聘的岗位名称（title）、城市（company）、地址（location）和招聘信息的url：

Spider

爬虫自然是主体的逻辑部分，可以用scrapy的genspider子命令生成模板代码，还可以设置spider类型。此处用的最基础的spider.Spider类型。爬取的列表页是51job（51job好爬！）手动搜索全国python招聘信息得到的，通过观察可以发现它翻页是通过url里的参数实现的，因此写了个生成器生成每页对应的request。parse方法则是其实request对应的response默认的处理方法，在此用css选择器（这里应该是用浏览器工具直接生成的，实际应该不需要这么长）和正则表达式抽取出每一条招聘信息的地址，调用Request方法获得response再把response传给parse_item方法（这个方法是自定义的，不是scrapy默认支持的方法）处理。在parse_item方法中的response才是真正的每条招聘信息详情页。这里主要使用xpath选择器，因为不是前端不大熟悉css选择器。xpath和css选择器都可以在w3cschool找到教程，很短很快能看完。

Pipelines

Pipeline管道用于爬取到Item后的数据处理，虽然scrapy本身自带一些存储功能如CSV，但如果要自定义更复杂的处理存储可以在pipeline里实现，最主要是在process_item(self,item,spider)方法中实现。在这实现了两个pipeline，第一个是dropPipeline，用于判断爬取的Item招聘岗位标题中是否有python字串，如果没有就抛出DropItem异常丢弃Item。第二个pipeline实现了sqlite存储。注意在setting里设置好每个管道的顺序，先通过丢弃的管道剩下的再经过存储管道，否则丢弃就没有意义了。

middleware

其实上面代码能实现爬取存储了，不过我写了个没用上的middleware。middleware中间件就是用于处理request和response的，可以在request发出前对其进行处理，response收到后进行处理。写了一个自动切换http代理的中间件，本来想得是http代理从西刺网站抓取（代码仓库里有，用的selenium爬的），但是测试了下其实西刺网站代理很多是不能用的，所以最后干脆不用了～

数据处理

数据处理主要是用高德地图的api获取地理位置坐标，但因为在数据可视化阶段使用的可视化工具是不是国产的，而国内地图的经纬度又经过了加偏处理，所以还需要进一步转换成国际标准的经纬度，幸亏也有api可以用。在这一步还同时统计了每座城市的招聘数量，不过其实这个放最后用R语言统计好像更方便。具体代码就不贴了，太长，可以去github看。

R语言可视化

这个是最后的重头戏，其实R语言不是很精通，在coursera上上的约翰霍普金斯大学的数据科学系列课程，书上没有的干货很多，比如shiny，比如R语言包怎么写，分析报告怎么写，甚至用R写ppt怎么写，还有很多设计的项目可以实践。。。但是要在统计分析方面深入的话还是看书比较好，课上的有点快，特别是统计学那部分一个个概念分分钟扔给你，根本听不懂。。。由于实在没怎么学过统计学，并且爬取的信息也有限，所以这里只进行了可视化。

1. ggplot可以是R语言可视化最著名的包，下载量也是在所有R语言包中靠前的。而plotly是专门做数据可视化的，支持python、R、Matlab等（还是在公开课干货中看到的）。plotly包只要一个函数（ggplotly）就可以把普通的ggplot转换成可交互的图，可以放大缩小拖拽，鼠标经过时还会显示具体的数据。图中可见北上深广python招聘还是挺多的，北上都有两百多，而到深圳就只有90了，再后面就更少了。还是得去大城市机会比较多～
2. plotly的scatergeo图，圆圈大小代表数据大小，经过根号调整过大小，不然差距太大，小圆圈全都被覆盖了。右侧的四分位点击后是可以隐藏或者显示特定颜色的圆圈的。还有鼠标悬停在圆圈上同样会显示详细信息。遗憾的是plotly在亚洲部分的地图还不能细分到省。
3. leaflet地图则是另一个R语言包，同样是公开课看到的。地图上会显示每一个招聘信息的位置，点击后有职位名称和公司名称，职位名称还是个链接。leaflet地图还是很让人吃惊，竟然不用梯子而且放大后地点还挺多的。要找离你最近的python招聘用这个图还是真的很不错的！

分析报告地址

由于报告是2.5M的html文件，所以加载会比较慢，而微信还给说是危险网站，无语。地址如下：七牛链接、rpub
rpub是一个专门用于发布R语言分析报告的网站。