怎么用Python實現崗位分析報告

本篇內容介紹了“怎么用Python實現崗位分析報告”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

一、本文目標

獲取 Ajax 請求,解析 JSON 中所需字段

數據保存到 Excel 中

數據保存到 MySQL, 方便分析

二、分析結果

1.引入庫

五個城市 Python 崗位平均薪資水平

2.頁面結構

我們輸入查詢條件以 Python 為例，其他條件默認不選，點擊查詢，就能看到所有 Python 的崗位了，然后我們打開控制臺，點擊網絡標簽可以看到如下請求：

從響應結果來看，這個請求正是我們需要的內容。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據，從哪里獲取結果。但是 result 列表中只有第一頁 15 條數據，其他頁面數據怎么獲取呢？

3.請求參數

我們點擊參數選項卡，如下：

發現提交了三個表單數據，很明顯看出來 kd 就是我們搜索的關鍵詞，pn 就是當前頁碼。first 默認就行了，不用管它。剩下的事情就是構造請求，來下載 30 個頁面的數據了。

4.構造請求 解析數據

構造請求很簡單，我們還是用 requests 庫來搞定。首先我們構造出表單數據

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

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

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.獲取所有數據

了解了如何解析數據，剩下的就是連續請求所有頁面了，我們構造一個函數來請求所有 30 頁的數據。

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()

“怎么用Python實現崗位分析報告”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！