Python爬虫与数据可视化

数据挖掘

代码所需包

import urllib.request
import xlwt
import re
import urllib.parse
import time

进入前程无忧官网
我这里以搜索大数据职位信息

在这里插入图片描述

打开开发者模式
Request Headers 里面是我们用浏览器访问网站的信息,有了信息后就能模拟浏览器访问
这也是为了防止网站封禁IP,不过前程无忧一般是不会封IP的。

在这里插入图片描述

模拟浏览器

header={
    'Host':'search.51job.com',
    'Upgrade-Insecure-Requests':'1',
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
}

在这里插入图片描述

这些基本数据都可以爬取:

注意

为了实现交互型爬取,我写了一个能够实现“输入想了解的职位就能爬取到相关内容”的函数
类似与百度搜索引擎,想要爬取什么职位信息就输入什么关键字!
def getfront(page,item):       #page是页数,item是输入的字符串,见后文
     result = urllib.parse.quote(item)                  #先把字符串转成十六进制编码
     ur1 = result+',2,'+ str(page)+'.html'
     ur2 = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,'
     res = ur2+ur1                                                          #拼接网址
     a = urllib.request.urlopen(res)
     html = a.read().decode('gbk')          # 读取源代码并转为unicode
     return html
def getInformation(html):
    reg = re.compile(r'class="t1 ">.*? <a target="_blank" title="(.*?)" href="(.*?)".*? <span class="t2"><a target="_blank" title="(.*?)" href="(.*?)".*?<span class="t3">(.*?)</span>.*?<span class="t4">(.*?)</span>.*?<span class="t5">(.*?)</span>.*?',re.S)#匹配换行符
    items=re.findall(reg,html)
    return items

这里我除了爬取图上信息外,还把职位超链接后的网址,以及公司超链接的网址爬取下来了。
这里先不讲,后面后面会说到,
接下来就需要储存信息,这里使用Excel,虽然比较麻烦,不过胜在清晰直观

#新建表格空间
excel1 = xlwt.Workbook()
# 设置单元格格式
sheet1 = excel1.add_sheet('Job', cell_overwrite_ok=True)
sheet1.write(0, 0, '序号')
sheet1.write(0, 1, '职位')
sheet1.write(0, 2, '公司名称')
sheet1.write(0, 3, '公司地点')
sheet1.write(0, 4, '公司性质')
sheet1.write(0, 5, '薪资')
sheet1.write(0, 6, '学历要求')
sheet1.write(0, 7, '工作经验')
sheet1.write(0, 8, '公司规模')
sheet1.write(0, 9, '公司类型')
sheet1.write(0, 10,'公司福利')
sheet1.write(0, 11,'发布时间')

爬取代码如下,这里就能利用双层循环来实现换页爬取与换行输出
我这里为了获得大量数据所以爬取了1000页,调试时可以只爬取几页

number = 1
item = input()
for j in range(1,1000):   #页数自己随便改
    try:
        print("正在爬取第"+str(j)+"页数据...")
        html = getfront(j,item)      #调用获取网页原码
        for i in getInformation(html):
            try:
                url1 = i[1]          #职位网址
                res1 = urllib.request.urlopen(url1).read().decode('gbk')
                company = re.findall(re.compile(r'<div class="com_tag">.*?<p class="at" title="(.*?)"><span class="i_flag">.*?<p class="at" title="(.*?)">.*?<p class="at" title="(.*?)">.*?',re.S),res1)
                job_need = re.findall(re.compile(r'<p class="msg ltype".*?>.*?  <span>|</span>  (.*?)  <span>|</span>  (.*?)  <span>|</span>  .*?</p>',re.S),res1)
                welfare = re.findall(re.compile(r'<span class="sp4">(.*?)</span>',re.S),res1)
                print(i[0],i[2],i[4],i[5],company[0][0],job_need[2][0],job_need[1][0],company[0][1],company[0][2],welfare,i[6])
                sheet1.write(number,0,number)
                sheet1.write(number,1,i[0])
                sheet1.write(number,2,i[2])
                sheet1.write(number,3,i[4])
                sheet1.write(number,4,company[0][0])
                sheet1.write(number,5,i[5])
                sheet1.write(number,6,job_need[1][0])
                sheet1.write(number,7,job_need[2][0])
                sheet1.write(number,8,company[0][1])
                sheet1.write(number,9,company[0][2])
                sheet1.write(number,10,("  ".join(str(i) for i in welfare)))
                sheet1.write(number,11,i[6])
                number+=1
                excel1.save("51job.xls")
                time.sleep(0.3) #休息间隔,避免爬取海量数据时被误判为攻击,IP遭到封禁
            except:
                pass
    except:
        pass

结果如下:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

数据清洗

首先要打开文件

#coding:utf-8
import pandas as pd
import re
#除此之外还要安装xlrd包

data = pd.read_excel(r'51job.xls',sheet_name='Job')
result = pd.DataFrame(data)

清洗思路:
1、出现有空值(NAN)得信息,直接删除整行

a = result.dropna(axis=0,how='any')
pd.set_option('display.max_rows',None)     #输出全部行,不省略

2、职位出错(很多职位都是与大数据无关的职业)

在这里插入图片描述

b = u'数据'
number = 1
li = a['职位']
for i in range(0,len(li)):
    try:
        if b in li[i]:
            #print(number,li[i])
            number+=1
        else:
            a = a.drop(i,axis=0)
    except:
        pass

3、其他地方出现的信息错位,比如在学历里出现 ‘招多少人’

在这里插入图片描述

b2= u'人'
li2 = a['学历要求']
for i in range(0,len(li2)):
    try:
        if b2 in li2[i]:
            #print(number,li2[i])
            number+=1
            a = a.drop(i,axis=0)
    except:
        pass

4、转换薪资单位
如上图就出现单位不一致的情况

b3 =u'万/年'
b4 =u'千/月'
li3 = a['薪资']
#注释部分的print都是为了调试用的
for i in range(0,len(li3)):
    try:
        if b3 in li3[i]:
            x = re.findall(r'\d*\.?\d+',li3[i])
            #print(x)
            min_ = format(float(x[0])/12,'.2f')              #转换成浮点型并保留两位小数
            max_ = format(float(x[1])/12,'.2f')
            li3[i][1] = min_+'-'+max_+u'万/月'
        if b4 in li3[i]:
            x = re.findall(r'\d*\.?\d+',li3[i])
            #print(x)
            #input()
            min_ = format(float(x[0])/10,'.2f')
            max_ = format(float(x[1])/10,'.2f')
            li3[i][1] = str(min_+'-'+max_+'万/月')
        print(i,li3[i])

    except:
        pass

保存到另一个Excel文件

a.to_excel('51job2.xlsx', sheet_name='Job', index=False)

这里只是简单的介绍了一些数据清理的思路,并不是说只要清理这些就行了
有时候有的公司网页并不是前程无忧类型的,而是他们公司自己做的网页,这也很容易出错
不过只要有了基本思路,这些都不难清理

数据可视化

数据可视化可以说是很重要的环节,如果只是爬取数据而不去可视化处理,那么可以说数据的价值根本没有发挥
可视化处理能使数据更加直观,更有利于分析
甚至可以说可视化是数据挖掘最重要的内容

同样的我们先看代码需要的包

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import re
from pyecharts import Funnel,Pie,Geo
import matplotlib.pyplot as plt

在这里插入图片描述

若找不到或者安装失败,可用源码安装的方式

在这里插入图片描述

https://github.com/pyecharts/pyecharts

其次如果要做地理坐标图,热力图啥的,必须安装地图包,比如世界地图包,中国地图包,城市地图包等

在这里插入图片描述

接下来就是正戏
一样的先要打开文件

file = pd.read_excel(r'51job2.xls',sheet_name='Job')
f = pd.DataFrame(file)
pd.set_option('display.max_rows',None)

1、创建多个列表来单独存放【‘薪资’】【‘工作经验’】【‘学历要求’】【‘公司地点’】等信息

add = f['公司地点']
sly = f['薪资']
edu = f['学历要求']
exp = f['工作经验']
address =[]
salary = []
education = []
experience = []
for i in range(0,len(f)):
    try:
        a = add[i].split('-')
        address.append(a[0])
        #print(address[i])
        s = re.findall(r'\d*\.?\d+',sly[i])
        s1= float(s[0])
        s2 =float(s[1])
        salary.append([s1,s2])
        #print(salary[i])
        education.append(edu[i])
        #print(education[i])
        experience.append(exp[i])
        #print(experience[i])
    except:
       pass

2、matploblib库生成 工作经验—薪资图 与 学历—薪资图

min_s=[]                            #定义存放最低薪资的列表
max_s=[]                            #定义存放最高薪资的列表
for i in range(0,len(experience)):
    min_s.append(salary[i][0])
    max_s.append(salary[i][0])

my_df = pd.DataFrame({'experience':experience, 'min_salay' : min_s, 'max_salay' : max_s})             #关联工作经验与薪资
data1 = my_df.groupby('experience').mean()['min_salay'].plot(kind='line')
plt.show()
my_df2 = pd.DataFrame({'education':education, 'min_salay' : min_s, 'max_salay' : max_s})              #关联学历与薪资
data2 = my_df2.groupby('education').mean()['min_salay'].plot(kind='line')
plt.show()

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3、学历要求圆环图

def get_edu(list):
    education2 = {}
    for i in set(list):
        education2[i] = list.count(i)
    return education2
dir1 = get_edu(education)
# print(dir1)

attr= dir1.keys()
value = dir1.values()
pie = Pie("学历要求")
pie.add("", attr, value, center=[50, 50], is_random=False, radius=[30, 75], rosetype='radius',
        is_legend_show=False, is_label_show=True,legend_orient='vertical')
pie.render('学历要求玫瑰图.html')

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4、大数据城市需求地理位置分布图

def get_address(list):
    address2 = {}
    for i in set(list):
        address2[i] = list.count(i)
    address2.pop('异地招聘')
    # 有些地名可能不合法或者地图包里没有可以自行删除,之前以下名称都会报错,现在好像更新了
    #address2.pop('山东')
    #address2.pop('怒江')
    #address2.pop('池州')
    return address2
dir2 = get_address(address)
#print(dir2)

geo = Geo("大数据人才需求分布图", title_color="#2E2E2E",
          title_text_size=24,title_top=20,title_pos="center", width=1300,height=600)
attr2 = dir2.keys()
value2 = dir2.values()
geo.add("",attr2, value2, type="effectScatter", is_random=True, visual_range=[0, 1000], maptype='china',symbol_size=8, effect_scale=5, is_visualmap=True)
geo.render('大数据城市需求分布图.html')

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5、工作经验要求漏斗图

def get_experience(list):
    experience2 = {}
    for i in set(list):
         experience2[i] = list.count(i)
    return experience2
dir3 = get_experience(experience)
#print(dir3)

attr3= dir3.keys()
value3 = dir3.values()
funnel = Funnel("工作经验漏斗图",title_pos='center')
funnel.add("", attr3, value3,is_label_show=True,label_pos="inside", label_text_color="#fff",legend_orient='vertical',legend_pos='left')
funnel.render('工作经验要求漏斗图.html')

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

当然,pyecharts里面的图还有很多种,就靠大家去自己发掘了。

关于代码中的问题可以看最新的反馈
反馈
接到部分人反应的乱码情况,主要可能是因为网站规则变动。我去重新更新了一下代码,并且改进了一些地方,如果遇到爬取过程中途停下的情况,可能是网络问题或者陷入阻塞,可以重新运行一次代码

所有代码如下:

# -*- coding:utf-8 -*-
import urllib.request
import xlwt
import re
import urllib.parse
import time
header={
    'Host':'search.51job.com',
    'Upgrade-Insecure-Requests':'1',
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
}
def getfront(page,item):       #page是页数,item是输入的字符串
     result = urllib.parse.quote(item)                  #先把字符串转成十六进制编码
     ur1 = result+',2,'+ str(page)+'.html'
     ur2 = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,'
     res = ur2+ur1                                                          #拼接网址
     a = urllib.request.urlopen(res)
     html = a.read().decode('gbk')          # 读取源代码并转为unicode
     return html
def getInformation(html):
    reg = re.compile(r'class="t1 ">.*? <a target="_blank" title="(.*?)" href="(.*?)".*? <span class="t2"><a target="_blank" title="(.*?)" href="(.*?)".*?<span class="t3">(.*?)</span>.*?<span class="t4">(.*?)</span>.*?<span class="t5">(.*?)</span>.*?',re.S)#匹配换行符
    items=re.findall(reg,html)
    return items
#新建表格空间
excel1 = xlwt.Workbook()
# 设置单元格格式
sheet1 = excel1.add_sheet('Job', cell_overwrite_ok=True)
sheet1.write(0, 0, '序号')
sheet1.write(0, 1, '职位')
sheet1.write(0, 2, '公司名称')
sheet1.write(0, 3, '公司地点')
sheet1.write(0, 4, '公司性质')
sheet1.write(0, 5, '薪资')
sheet1.write(0, 6, '学历要求')
sheet1.write(0, 7, '工作经验')
sheet1.write(0, 8, '公司规模')
sheet1.write(0, 9, '公司类型')
sheet1.write(0, 10,'公司福利')
sheet1.write(0, 11,'发布时间')
number = 1
item = input()
for j in range(1,10000):   #页数自己随便改
    try:
        print("正在爬取第"+str(j)+"页数据...")
        html = getfront(j,item)      #调用获取网页原码
        for i in getInformation(html):
            try:
                url1 = i[1]          #职位网址
                res1 = urllib.request.urlopen(url1).read().decode('gbk')
                company = re.findall(re.compile(r'<div class="com_tag">.*?<p class="at" title="(.*?)"><span class="i_flag">.*?<p class="at" title="(.*?)">.*?<p class="at" title="(.*?)">.*?',re.S),res1)
                job_need = re.findall(re.compile(r'<p class="msg ltype".*?>.*?  <span>|</span>  (.*?)  <span>|</span>  (.*?)  <span>|</span>  .*?</p>',re.S),res1)
                welfare = re.findall(re.compile(r'<span class="sp4">(.*?)</span>',re.S),res1)
                print(i[0],i[2],i[4],i[5],company[0][0],job_need[2][0],job_need[1][0],company[0][1],company[0][2],welfare,i[6])
                sheet1.write(number,0,number)
                sheet1.write(number,1,i[0])
                sheet1.write(number,2,i[2])
                sheet1.write(number,3,i[4])
                sheet1.write(number,4,company[0][0])
                sheet1.write(number,5,i[5])
                sheet1.write(number,6,job_need[2][0])
                sheet1.write(number,7,job_need[1][0])
                sheet1.write(number,8,company[0][1])
                sheet1.write(number,9,company[0][2])
                sheet1.write(number,10,("  ".join(str(i) for i in welfare)))
                sheet1.write(number,11,i[6])
                number+=1
                excel1.save("51job.xls")
                time.sleep(0.3) #休息间隔,避免爬取海量数据时被误判为攻击,IP遭到封禁
            except:
                pass
    except:
        pass
#coding:utf-8
import pandas as pd
import re

data = pd.read_excel(r'51job.xls',sheet_name='Job')
result = pd.DataFrame(data)

a = result.dropna(axis=0,how='any')
pd.set_option('display.max_rows',None)     #输出全部行,不省略

b = u'数据'
number = 1
li = a['职位']
for i in range(0,len(li)):
    try:
        if b in li[i]:
            #print(number,li[i])
            number+=1
        else:
            a = a.drop(i,axis=0)  #删除整行
    except:
        pass

b2 = '人'
li2 = a['学历要求']
for i in range(0,len(li2)):
    try:
        if b2 in li2[i]:
            # print(number,li2[i])
            number += 1
            a = a.drop(i, axis=0)
    except:
        pass

b3 =u'万/年'
b4 =u'千/月'
li3 = a['薪资']
#注释部分的print都是为了调试用的
for i in range(0,len(li3)):
    try:
        if b3 in li3[i]:
            x = re.findall(r'\d*\.?\d+',li3[i])
            #print(x)
            min_ = format(float(x[0])/12,'.2f')              #转换成浮点型并保留两位小数
            max_ = format(float(x[1])/12,'.2f')
            li3[i][1] = min_+'-'+max_+u'万/月'
        if b4 in li3[i]:
            x = re.findall(r'\d*\.?\d+',li3[i])
            #print(x)
            #input()
            min_ = format(float(x[0])/10,'.2f')
            max_ = format(float(x[1])/10,'.2f')
            li3[i][1] = str(min_+'-'+max_+'万/月')
        print(i,li3[i])

    except:
        pass
a.to_excel('51job2.xls', sheet_name='Job', index=False)
#############################################################################################
import pandas as pd
import re
from pyecharts import Funnel,Pie,Geo
import matplotlib.pyplot as plt

file = pd.read_excel(r'51job2.xls',sheet_name='Job')
f = pd.DataFrame(file)
pd.set_option('display.max_rows',None)

add = f['公司地点']
sly = f['薪资']
edu = f['学历要求']
exp = f['工作经验']
address =[]
salary = []
education = []
experience = []
for i in range(0,len(f)):
    try:
        a = add[i].split('-')
        address.append(a[0])
        #print(address[i])
        s = re.findall(r'\d*\.?\d+',sly[i])
        s1= float(s[0])
        s2 =float(s[1])
        salary.append([s1,s2])
        #print(salary[i])
        education.append(edu[i])
        #print(education[i])
        experience.append(exp[i])
        #print(experience[i])
    except:
       pass

min_s=[]                            #定义存放最低薪资的列表
max_s=[]                            #定义存放最高薪资的列表
for i in range(0,len(experience)):
    min_s.append(salary[i][0])
    max_s.append(salary[i][0])
#matplotlib模块如果显示不了中文字符串可以用以下代码。
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

my_df = pd.DataFrame({'experience':experience, 'min_salay' : min_s, 'max_salay' : max_s})             #关联工作经验与薪资
data1 = my_df.groupby('experience').mean()['min_salay'].plot(kind='line')
plt.show()
my_df2 = pd.DataFrame({'education':education, 'min_salay' : min_s, 'max_salay' : max_s})              #关联学历与薪资
data2 = my_df2.groupby('education').mean()['min_salay'].plot(kind='line')
plt.show()

def get_edu(list):
    education2 = {}
    for i in set(list):
        education2[i] = list.count(i)
    return education2
dir1 = get_edu(education)
# print(dir1)

attr= dir1.keys()
value = dir1.values()
pie = Pie("学历要求")
pie.add("", attr, value, center=[50, 50], is_random=False, radius=[30, 75], rosetype='radius',
        is_legend_show=False, is_label_show=True,legend_orient='vertical')
pie.render('学历要求玫瑰图.html')

def get_address(list):
    address2 = {}
    for i in set(list):
        address2[i] = list.count(i)
    address2.pop('异地招聘')
    # 有些地名可能不合法或者地图包里没有可以自行删除,之前以下名称都会报错,现在好像更新了
    #address2.pop('山东')
    #address2.pop('怒江')
    #address2.pop('池州')
    return address2
dir2 = get_address(address)
#print(dir2)

geo = Geo("大数据人才需求分布图", title_color="#2E2E2E",
          title_text_size=24,title_top=20,title_pos="center", width=1300,height=600)
attr2 = dir2.keys()
value2 = dir2.values()
geo.add("",attr2, value2, type="effectScatter", is_random=True, visual_range=[0, 1000], maptype='china',symbol_size=8, effect_scale=5, is_visualmap=True)
geo.render('大数据城市需求分布图.html')

def get_experience(list):
    experience2 = {}
    for i in set(list):
         experience2[i] = list.count(i)
    return experience2
dir3 = get_experience(experience)
#print(dir3)

attr3= dir3.keys()
value3 = dir3.values()
funnel = Funnel("工作经验漏斗图",title_pos='center')
funnel.add("", attr3, value3,is_label_show=True,label_pos="inside", label_text_color="#fff",legend_orient='vertical',legend_pos='left')
funnel.render('工作经验要求漏斗图.html')

在这里插入图片描述
HTML文件最好用谷歌浏览器打开,如果点开没反应可以在文件夹里找到该文件然后打开
在这里插入图片描述

最近比较多人说爬取数据没有动静,我去看了下,其实不是什么问题,就是网页源码有更改,之前python爬取到的信息是用HTML写的,而现在数据那里是JavaScript写的,这样的话正则肯定就不匹配了。我也花时间改了改。有些东西也去的去,加的加,不过不影响后面数据可视化。

# -*- coding:utf-8 -*-
import urllib.request
import xlwt
import re
import urllib.parse
import time
header={
    'Host':'search.51job.com',
    'Upgrade-Insecure-Requests':'1',
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
}
def getfront(page,item):       #page是页数,item是输入的字符串
     result = urllib.parse.quote(item)                  #先把字符串转成十六进制编码
     ur1 = result+',2,'+ str(page)+'.html'
     ur2 = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,'
     res = ur2+ur1    #拼接网址
     a = urllib.request.urlopen(res)
     html = a.read().decode('gbk')      # 读取源代码并转为unicode
     html = html.replace('\\','')       # 将用于转义的"\"替换为空
     html = html.replace('[', '')
     html = html.replace(']', '')
     #print(html)
     return html

def getInformation(html):
    reg = re.compile(r'\{"type":"engine_search_result","jt":"0".*?"job_href":"(.*?)","job_name":"(.*?)".*?"company_href":"(.*?)","company_name":"(.*?)","providesalary_text":"(.*?)".*?"updatedate":"(.*?)".*?,'
                     r'"companytype_text":"(.*?)".*?"jobwelf":"(.*?)".*?"attribute_text":"(.*?)","(.*?)","(.*?)","(.*?)","companysize_text":"(.*?)","companyind_text":"(.*?)","adid":""},',re.S)#匹配换行符
    items=re.findall(reg,html)
    print(items)
    return items

#新建表格空间
excel1 = xlwt.Workbook()
# 设置单元格格式
sheet1 = excel1.add_sheet('Job', cell_overwrite_ok=True)
sheet1.write(0, 0, '序号')
sheet1.write(0, 1, '职位')
sheet1.write(0, 2, '公司名称')
sheet1.write(0, 3, '公司地点')
sheet1.write(0, 4, '公司性质')
sheet1.write(0, 5, '薪资')
sheet1.write(0, 6, '学历要求')
sheet1.write(0, 7, '工作经验')
sheet1.write(0, 8, '公司规模')
#sheet1.write(0, 9, '公司类型')
sheet1.write(0, 9,'公司福利')
sheet1.write(0, 10,'发布时间')
number = 1
item = input()

for j in range(1,10000):   #页数自己随便改
    try:
        print("正在爬取第"+str(j)+"页数据...")
        html = getfront(j,item)      #调用获取网页原码
        for i in getInformation(html):
            try:
                url1 = i[1]          #职位网址
                res1 = urllib.request.urlopen(url1).read().decode('gbk')
                company = re.findall(re.compile(r'<div class="com_tag">.*?<p class="at" title="(.*?)"><span class="i_flag">.*?<p class="at" title="(.*?)">.*?<p class="at" title="(.*?)">.*?',re.S),res1)
                job_need = re.findall(re.compile(r'<p class="msg ltype".*?>.*?  <span>|</span>  (.*?)  <span>|</span>  (.*?)  <span>|</span>  .*?</p>',re.S),res1)
                welfare = re.findall(re.compile(r'<span class="sp4">(.*?)</span>',re.S),res1)
                print(i[0],i[2],i[4],i[5],company[0][0],job_need[2][0],job_need[1][0],company[0][1],company[0][2],welfare,i[6])
                sheet1.write(number,0,number)
                sheet1.write(number,1,i[0])
                sheet1.write(number,2,i[2])
                sheet1.write(number,3,i[4])
                sheet1.write(number,4,company[0][0])
                sheet1.write(number,5,i[5])
                sheet1.write(number,6,job_need[2][0])
                sheet1.write(number,7,job_need[1][0])
                sheet1.write(number,8,company[0][1])
                sheet1.write(number,9,company[0][2])
                sheet1.write(number,10,("  ".join(str(i) for i in welfare)))
                sheet1.write(number,11,i[6])
                number+=1
                excel1.save("51job.xls")
                time.sleep(0.3) #休息间隔,避免爬取海量数据时被误判为攻击,IP遭到封禁
            except:
                pass
    except:
        pass
反馈2

爬取信息出现卡住的情况

该情况大概率是由网络造成的,我也没有什么比较好的解决思路,碰到这种情况只能从新爬取了,不过前面已经爬取过的信息已经成功写到excel文件里了,此时重新执行程序时可以将起始页数修改成之前卡住的页码,并且修改表名
data = pd.read_excel(r'51job.xls',sheet_name='Job2')

出现data.to_excel('1.xls')保存文件报错

由于xlwt软件包不再维护,xlwt引擎将在未来版本的pandas中删除。这是pandas中唯一支持xls格式写入的引擎。安装openpyxl并改为写入xlsx文件。您可以设置选项io.excel.xls文件。写入“xlwt”以消除此警告。虽然此选项已弃用,并且还会引发警告,但可以全局设置它并抑制警告

将data.to_excel('1.xls')改为data.to_excel('1.xlsx')就可以了。

pyecharts异常

由于之前项目是依赖于v0.5.x ,和新版的 V1.x 间不兼容,
本次将代码修改以适配最新版的pyechart.
参考官方文档: https://github.com/pyecharts/pyecharts-gallery

全部代码如下

# -*- coding:utf-8 -*-
import urllib.request
import xlwt
import re
import urllib.parse
import time
header={
    'Host':'search.51job.com',
    'Upgrade-Insecure-Requests':'1',
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
}
def getfront(page,item):       #page是页数,item是输入的字符串
     result = urllib.parse.quote(item)					#先把字符串转成十六进制编码
     ur1 = result+',2,'+ str(page)+'.html'
     ur2 = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,'
     res = ur2+ur1    #拼接网址
     a = urllib.request.urlopen(res)
     html = a.read().decode('gbk')      # 读取源代码并转为unicode
     html = html.replace('\\','')       # 将用于转义的"\"替换为空
     html = html.replace('[', '')
     html = html.replace(']', '')
     #print(html)
     return html

def getInformation(html):
    reg = re.compile(r'\{"type":"engine_search_result","jt":"0".*?"job_href":"(.*?)","job_name":"(.*?)".*?"company_href":"(.*?)","company_name":"(.*?)","providesalary_text":"(.*?)".*?"updatedate":"(.*?)".*?,'
                     r'"companytype_text":"(.*?)".*?"jobwelf":"(.*?)".*?"attribute_text":"(.*?)","(.*?)","(.*?)","(.*?)","companysize_text":"(.*?)","companyind_text":"(.*?)","adid":""},',re.S)#匹配换行符
    items=re.findall(reg,html)
    print(items)
    return items

#新建表格空间
excel1 = xlwt.Workbook()
# 设置单元格格式
sheet1 = excel1.add_sheet('Job', cell_overwrite_ok=True)
sheet1.write(0, 0, '序号')
sheet1.write(0, 1, '职位')
sheet1.write(0, 2, '公司名称')
sheet1.write(0, 3, '公司地点')
sheet1.write(0, 4, '公司性质')
sheet1.write(0, 5, '薪资')
sheet1.write(0, 6, '学历要求')
sheet1.write(0, 7, '工作经验')
sheet1.write(0, 8, '公司规模')
#sheet1.write(0, 9, '公司类型')
sheet1.write(0, 9,'公司福利')
sheet1.write(0, 10,'发布时间')
number = 1
item = input()

for j in range(1,100):   #页数自己随便改
    try:
        print("正在爬取第"+str(j)+"页数据...")
        html = getfront(j,item)      #调用获取网页原码
        for i in getInformation(html):
            try:
                sheet1.write(number,0,number)
                sheet1.write(number,1,i[1])
                sheet1.write(number,2,i[3])
                sheet1.write(number,3,i[8])
                sheet1.write(number,4,i[6])
                sheet1.write(number,5,i[4])
                sheet1.write(number,6,i[10])
                sheet1.write(number,7,i[9])
                sheet1.write(number,8,i[12])
                #sheet1.write(number,9,i[7])
                sheet1.write(number,9,i[7])
                sheet1.write(number,10,i[5])
                number+=1
                excel1.save("51job.xls")
                time.sleep(0.3) #休息间隔,避免爬取海量数据时被误判为攻击,IP遭到封禁
            except:
                pass
    except:
        pass


#coding:utf-8
import pandas as pd
import re

data = pd.read_excel(r'51job.xls',sheet_name='Job')
result = pd.DataFrame(data)

a = result.dropna(axis=0,how='any')
pd.set_option('display.max_rows',None)     #输出全部行,不省略

b = u'数据'
number = 1
li = a['职位']
for i in range(0,len(li)):
    try:
        if b in li[i]:
            #print(number,li[i])
            number+=1
        else:
            a = a.drop(i,axis=0)  #删除整行
    except:
        pass

b2 = '人'
li2 = a['学历要求']
for i in range(0,len(li2)):
    try:
        if b2 in li2[i]:
            # print(number,li2[i])
            number += 1
            a = a.drop(i, axis=0)
    except:
        pass

b3 =u'万/年'
b4 =u'千/月'
li3 = a['薪资']
#注释部分的print都是为了调试用的
for i in range(0,len(li3)):
    try:
        if b3 in li3[i]:
            x = re.findall(r'\d*\.?\d+',li3[i])
            #print(x)
            min_ = format(float(x[0])/12,'.2f')              #转换成浮点型并保留两位小数
            max_ = format(float(x[1])/12,'.2f')
            li3[i][1] = min_+'-'+max_+u'万/月'
        if b4 in li3[i]:
            x = re.findall(r'\d*\.?\d+',li3[i])
            #print(x)
            #input()
            min_ = format(float(x[0])/10,'.2f')
            max_ = format(float(x[1])/10,'.2f')
            li3[i][1] = str(min_+'-'+max_+'万/月')
        print(i,li3[i])

    except:
        pass
a.to_excel('51job2.xlsx', sheet_name='Job', index=False)
#############################################################################################
import pandas as pd
import re
from pyecharts.charts import Funnel,Pie,Geo
import matplotlib.pyplot as plt
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.datasets import register_url


file = pd.read_excel(r'51job2.xls',sheet_name='Job')
f = pd.DataFrame(file)
pd.set_option('display.max_rows',None)

add = f['公司地点']
sly = f['薪资']
edu = f['学历要求']
exp = f['工作经验']
address =[]
salary = []
education = []
experience = []
for i in range(0,len(f)):
    try:
        a = add[i].split('-')
        address.append(a[0])
        #print(address[i])
        s = re.findall(r'\d*\.?\d+',sly[i])
        s1= float(s[0])
        s2 =float(s[1])
        salary.append([s1,s2])
        #print(salary[i])
        education.append(edu[i])
        #print(education[i])
        experience.append(exp[i])
        #print(experience[i])
    except:
       pass

min_s=[]							#定义存放最低薪资的列表
max_s=[]							#定义存放最高薪资的列表
for i in range(0,len(experience)):
    min_s.append(salary[i][0])
    max_s.append(salary[i][0])
#matplotlib模块如果显示不了中文字符串可以用以下代码。
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

my_df = pd.DataFrame({'experience':experience, 'min_salay' : min_s, 'max_salay' : max_s})				#关联工作经验与薪资
data1 = my_df.groupby('experience').mean()['min_salay'].plot(kind='line')
plt.show()
my_df2 = pd.DataFrame({'education':education, 'min_salay' : min_s, 'max_salay' : max_s})				#关联学历与薪资
data2 = my_df2.groupby('education').mean()['min_salay'].plot(kind='line')
plt.show()

def get_edu(list):
    education2 = {}
    for i in set(list):
        education2[i] = list.count(i)
    return education2
dir1 = get_edu(education)
# print(dir1)

attr= dir1.keys()
value = dir1.values()

# 旧版pyecharts
# pie = Pie("学历要求")
# pie.add("", attr, value, center=[50, 50], is_random=False, radius=[30, 75], rosetype='radius',
#         is_legend_show=False, is_label_show=True,legend_orient='vertical')
# pie.render('学历要求玫瑰图.html')

# 新版pyecharts
c = (
    Pie()
    .add(
        "",
        [list(z) for z in zip(attr, value)],
        radius=["40%", "75%"],
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-Radius"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    .render("学历要求玫瑰图.html")
)

def get_address(list):
    address2 = {}
    for i in set(list):
        address2[i] = list.count(i)
    address2.pop('异地招聘')
    # 有些地名可能不合法或者地图包里没有可以自行删除,之前以下名称都会报错,现在好像更新了
    #address2.pop('山东')
    #address2.pop('怒江')
    #address2.pop('池州')
    return address2
dir2 = get_address(address)
#print(dir2)
attr2 = dir2.keys()
value2 = dir2.values()

# 旧版pyecharts
# geo = Geo("大数据人才需求分布图", title_color="#2E2E2E",
#           title_text_size=24,title_top=20,title_pos="center", width=1300,height=600)

# geo.add("",attr2, value2, type="effectScatter", is_random=True, visual_range=[0, 1000], maptype='china',symbol_size=8, effect_scale=5, is_visualmap=True)
# geo.render('大数据城市需求分布图.html')

# 新版pyecharts
c = (
    Geo()
    .add_schema(maptype="china")
    .add("geo", [list(z) for z in zip(attr2, value2)])
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-基本示例")
    )
    .render("大数据城市需求分布图.html")
)

def get_experience(list):
    experience2 = {}
    for i in set(list):
         experience2[i] = list.count(i)
    return experience2
dir3 = get_experience(experience)
#print(dir3)

attr3= dir3.keys()
value3 = dir3.values()

# 旧版pyecharts
# funnel = Funnel("工作经验漏斗图",title_pos='center')
# funnel.add("", attr3, value3,is_label_show=True,label_pos="inside", label_text_color="#fff",legend_orient='vertical',legend_pos='left')
# funnel.render('工作经验要求漏斗图.html')

# 新版pyecharts
c = (
    Funnel()
    .add(
        "",
        [list(z) for z in zip(attr3, value3)],
        label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Funnel-Label(inside)"))
    .render("工作经验要求漏斗图.html")
)

顺便放上源码:https://github.com/haohaizhi/51job_spiders

点赞
  1. 正函数说道:
    Google Chrome Windows 10
    大佬,膜拜,我就是觉得很多的网站有许多的反爬机制,就让我很烦躁,让我找不到源码,就无法获取我想要的数据,我学到了很多,非常感谢
  2. frytea说道:
    Google Chrome Windows 10
    怎么感觉这篇文章好火的样子呀,不简单呢 :huaji2:
    1. 云淡风轻 云淡风轻说道:
      Google Chrome Windows 10
      那必须。
    2. 云淡风轻 云淡风轻说道:
      Google Chrome Windows 10
      CSDN 6万浏览量
  3. 苏渊说道:
    Google Chrome Windows 10
    大佬,因这一篇爬虫数据可视化被吸引而来,反倒是对个人博客有点兴趣了 大佬能不能出一篇关于个人博客的开发制作等文章呢?我一定拜读!
    1. 云淡风轻 云淡风轻说道:
      Google Chrome Windows 10
      :mianqiang: 感谢认可,关于个人博客的搭建的文章也在考虑写,后续会发布的。
  4. 123说道:
    Google Chrome Windows 10
    我想问下那个51job_view 2.py 我运行显示我 File "C:\Users\13300\Desktop\51job_spiders-master\51job_view2.py", line 6, in data = pd.read_excel(r'51job.xls',sheet_name='Job') 这些错误下面还有几个这种错误 求求大神解答,请大神喝奶茶,谢谢了
  5. 阿呆叔叔说道:
    Google Chrome Windows 10
    哥,爬取的结果是空是怎么回事啊. 前端开发 正在爬取第1页数据... [] 正在爬取第2页数据... [] 正在爬取第3页数据... []
    1. 阿呆叔叔说道:
      Google Chrome Windows 10
      而且新的header 也是更改过的
    2. 云淡风轻 云淡风轻说道:
      是用GitHub上的代码跑的吗
      1. 阿呆叔叔说道:
        Google Chrome Windows 10
        嗯嗯 是的。 博客上的也跑了 也是不可以
        1. 云淡风轻 云淡风轻说道:
          Google Chrome Windows 10
          程序正常在跑说明没运行问题,但是爬取的数据为空就需要调试了,可以将一些前面注释的地方打开,看一下数据是不是异常。
          1. 阿呆叔叔说道:
            Google Chrome Windows 10
            好的,我再自己搞一搞,谢谢哟。打扰了, 嘿嘿嘿。
  6. 修安心说道:
    QQbrowser Windows 10
    大佬进不到二次循环怎么回事,就只在控制台上出现了大数据三个字。就没反应了。
  7. 修安心说道:
    QQbrowser Windows 10
    大佬模拟浏览器那一块是用自己的浏览器版本,还是随便一个版本就行。
    1. 云淡风轻 云淡风轻说道:
      Google Chrome Windows 10
      用自己的
  8. 小雪说道:
    Firefox Windows 10
    您好~爬取数据时还是没有反应,可以麻烦看一下吗
    1. 莫问说道:
      Google Chrome Windows 7
      运行之后要输入要爬取的职位信息,例如“大数据”

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