人人都能学会！Python 网络爬虫入门，一文带你玩转招聘数据可视化

2023-03-03 02:29:56

Python 网络爬虫：开启数据探索之旅

Python 网络爬虫入门

踏入网络爬虫世界的第一步从 Python 开始，它以其简单的语法和功能强大的库而闻名。即使没有技术背景，您也可以轻松掌握基本操作。了解网络爬虫的基础知识，例如其原理和应用场景。选择合适的 Python 库，例如 BeautifulSoup，来构建您的爬虫程序。通过解析目标网站，您可以轻而易举地获取所需的数据。

Python 网络爬虫实战：揭开招聘数据奥秘

为了让您更深入地了解 Python 网络爬虫，我们以爬取招聘数据为例进行实战操作。明确目标网站的 URL，使用 Python 的 requests 库发送 HTTP 请求以获取网站的 HTML 内容。使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 内容，提取出招聘信息的相关字段，如职位名称、公司名称和薪资范围。将爬取到的数据存储在本地数据库或其他存储介质中。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 指定目标网站的 URL
url = "https://www.example.com/jobs"

# 发送 HTTP 请求并获取 HTML 内容
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 内容
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")

# 提取招聘信息
jobs = soup.find_all("div", class_="job-listing")

# 遍历每个招聘信息并提取相关字段
for job in jobs:
    job_title = job.find("h2").text
    company_name = job.find("span", class_="company-name").text
    salary_range = job.find("span", class_="salary-range").text

    # 将爬取到的数据存储到本地数据库或其他存储介质中
    # ...

Python 网络爬虫进阶：数据可视化，让数据一目了然

为了让爬取到的数据更直观易懂，您可以使用数据可视化技术，将其转化为图表、图形等形式。Python 的 matplotlib 库或 seaborn 库提供了绘制折线图、柱状图或散点图的强大功能。通过数据可视化，您可以快速洞察数据中的关键信息，为后续的数据分析和决策提供支持。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制招聘数据分布图
sns.countplot(data=jobs, x="job_title")
plt.show()

# 绘制薪资范围分布图
sns.boxplot(data=jobs, x="salary_range")
plt.show()