数据分析行业薪资的秘密，你想知道的都在这里

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第一部分，数据分析职位信息抓取

数据分析师的收入怎么样？哪些因素对于数据分析的薪资影响最大？哪些行业对数据分析人才的需求量最高？我想跳槽，应该选择大公司大平台还是初创的小公司？按我目前的教育程度，工作经验，和掌握的工具和技能，能获得什么样水平的薪资呢？

我们使用python抓取了2017年6月26日拉钩网站内搜索“数据分析”关键词下的450条职位信息。通过对这些职位信息的分析和建模来给你答案。

本系列文章共分为五个部分，分别是数据分析职位信息抓取，数据清洗及预处理，数据分析职位需求分析，数据分析职位薪影响因素分析，以及数据分析职位薪资建模及预测。这是第一篇：数据分析职位信息抓取。

数据抓取前的准备工作

首先我们需要获取职位信息的数据，方法是使用python进行抓取。整个抓取过程分为两部分，第一部分是抓取拉钩列表页中包含的职位信息，例如职位名称，薪资范围，学历要求，工作地点等。第二部分是抓取每个职位详情页中的任职资格和职位描述信息。然后我们将使用结巴分词和nltk对职位描述中的文字信息进行处理和信息提取。下面我们开始介绍每一步的操作过程。

首先，导入抓取和数据处理所需的库文件，这里不再赘述。

#导入抓取所需库文件import requestsimport numpy as npimport pandas as pdimport jsonimport timefrom bs4 import BeautifulSoup

然后设置头部信息和Cookie信息。

#设置头部信息headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11',    'Accept':'text/html;q=0.9,*/*;q=0.8',    'Accept-Charset':'ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.3',    'Connection':'close',    'Referer':'https://www.baidu.com/'    } #设置Cookie信息cookie={'TrackID':'1_VWwvLYiy1FUr7wSr6HHmHhadG8d1-Qv-TVaw8JwcFG4EksqyLyx1SO7O06_Y_XUCyQMksp3RVb2ezA',    '__jda':'122270672.1507607632.1423495705.1479785414.1479794553.92',    '__jdb':'122270672.1.1507607632|92.1479794553',    '__jdc':'122270672',    '__jdu':'1507607632',    '__jdv':'122270672|direct|-|none|-|1478747025001',    'areaId':'1',    'cn':'0',    'ipLoc-djd':'1-72-2799-0',    'ipLocation':'%u5317%u4EAC',    'mx':'0_X',    'rkv':'V0800',    'user-key':'216123d5-4ed3-47b0-9289-12345',    'xtest':'4657.553.d9798cdf31c02d86b8b81cc119d94836.b7a782741f667201b54880c925faec4b'}抓取职位列表信息

设置要抓取的页面URL，拉钩的职位信息列表是JS动态加载的，不在所显示的页面URL中。所以直接抓取列表页并不能获得职位信息。这里我们使用Chrome浏览器里的开发者工具进行查找。具体方法是在商品详情页点击鼠标右键，选择检查，在弹出的开发者工具界面中选择Network，设置为禁用缓存(Disable cache)和只查看XHR类型的请求。然后刷新页面。一共有4个请求，选择包含positionAjax关键字的链接就是我们要抓取的URL地址。具体过程如下面截图所示。

这里有一个问题，要抓取的URL地址中只有第一页的15个职位信息，并且URL参数中也没有包含页码。而我们要抓取的是全部30多页的职位列表。如何翻页呢？后面我们将解决这个问题。

#设置抓取页面的URLurl='https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'

职位列表中包含了多个职位相关的信息，我们先建立一些空list用于存储这些信息。

#创建list用于存储数据positionName=[]workYear=[]education=[]district=[]jobNature=[]salary=[]city=[]businessZones=[]companyLabelList=[]companySize=[]financeStage=[]industryField=[]secondType=[]positionId=[]

开始抓取列表页中的职位信息，建立一个30页的循环然后将页码作为请求参数与头部信息和Cookie一起传给服务器。获取返回的信息后对页面内容进行解码，然后从json数据中提取所需的职位信息，并保存在上一步创建的list中。用于后续的组表。这里的最后一个信息是职位id，也就是拉钩职位详情页URL中的一部分。通过这个id我们可以生成与列表页职位相对应的详情页URL。并从中提取任职资格和职位描述信息。

#循环抓取列表页信息for x in range(1,31):        #设置查询关键词及当前页码        para = {'first': 'true','pn': x, 'kd': "数据分析"}        #抓取列表页信息        r=requests.get(url=url,headers=headers,cookies=cookie,params=para)        #存储bytes型页面数据        html=r.content        #对页面内容进行解码        html = html.decode()        #将json串转化为dict        html_json=json.loads(html)        #逐层获取职位列表信息        content=html_json.get('content')        positionResult=content.get('positionResult')        result=positionResult.get('result')        #循环提取职位列表中的关键信息        for i in result:            #获取职位名称，工作年限，教育程度，城市及薪资范围等信息。            positionName.append(i.get('positionName'))            workYear.append(i.get('workYear'))            education.append(i.get('education'))            district.append(i.get('district'))            jobNature.append(i.get('jobNature'))            salary.append(i.get('salary'))            city.append(i.get('city'))            businessZones.append(i.get('businessZones'))            companyLabelList.append(i.get('companyLabelList'))            companySize.append(i.get('companySize'))            financeStage.append(i.get('financeStage'))            industryField.append(i.get('industryField'))            secondType.append(i.get('secondType'))            #获取职位的Id编码。            positionId.append(i.get('positionId'))

设置一个当前的日期字段，用于标记数据获取的时间。

#设置日期字段date=time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time()))

将前面抓取到的职位信息，以及当前的日期一起组成Dataframe。便于后续的处理和分析。

#设置DataFrame表格顺序columns = ['date','positionName',  'workYear','education','jobNature','businessZones','salary','city','companyLabelList','companySize','financeStage','industryField','d istrict','secondType','positionId']#将获取到的字段信息合并为DataFrametable=pd.DataFrame({'date':date,                    'positionName':positionName,                    'workYear':workYear,                    'education':education,                    'jobNature':jobNature,                    'businessZones':businessZones,                    'salary':salary,                    'city':city,                    'companyLabelList':companyLabelList,                    'companySize':companySize,                    'financeStage':financeStage,                    'industryField':industryField,                    'district':district,                    'secondType':secondType,                    'positionId':positionId},                    columns=columns)

查看生成的数据表，其中包含了我们在列表页中抓取的信息，以及下一步要使用的职位id信息。

#查看数据表table

这里你可以保存一个版本，也可以忽略这一步，继续后面的职位详情页信息抓取。

#存储数据表table.to_csv('lagou_' + date + '.csv')
抓取职位详情信息(职位描述)

抓取职位详情页的信息，首先需要通过拼接生成职位详情页的URL。我们预先写好URL的开始和结束部分，这两部分是固定的，抓取过程中不会发生变化 ，中间动态填充职位的id。

#设置详情页的URL固定部分url1='https://www.lagou.com/jobs/'url2='.html'

创建一个list用于存储抓取到的职位描述信息。

#创建job_detail用于存储职位描述job_detail=[]

从前面抓取的职位id(positionId)字段循环提取每一个id信息，与URL的另外两部分组成要抓取的职位详情页URL。并从中提取职位描述信息。这里的职位信息不是js动态加载的，因此直接抓取页面信息保存在之前创建的list中就可以了。

#循环抓取详情页的职位描述for d in positionId:    #更改positionId格式    d=str(d)    #拼接详情页URL    url3=(url1 + d + url2)    #抓取详情页信息    r=requests.get(url=url3,headers=headers,cookies=cookie)    #存储bytes型页面数据yu    detail=r.content    #创建 beautifulsoup 对象    lagou_detail=BeautifulSoup(detail)    #提取职位描述信息    gwzz=lagou_detail.find_all('dd',attrs={'class':'job_bt'})       for j in gwzz:        gwzz_text=j.get_text()        job_detail.append(gwzz_text)

查看并检查一下提取到的职位描述信息。然后将职位描述信息拼接到之前创建的Dataframe中。

#查看职位描述信息job_detail
完整的职位抓取代码

以下是完整的抓取代码，步骤和前面介绍的略有不同，最后生成一个包含所有职位信息和描述的完整数据表。用于下一步的数据清洗，预处理，分析和建模的工作。

def lagou(p):    import requests    import numpy as np    import pandas as pd    import json    import time    from bs4 import BeautifulSoup    import jieba as jb    import jieba.analyse    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11',    'Accept':'text/html;q=0.9,*/*;q=0.8',    'Accept-Charset':'ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.3',    'Connection':'close',    'Referer':'https://www.jd.com/'    }    cookie={'TrackID':'1_VWwvLYiy1FUr7wSr6HHmHhadG8d1-Qv-TVaw8JwcFG4EksqyLyx1SO7O06_Y_XUCyQMksp3RVb2ezA',    '__jda':'122270672.1507607632.1423495705.1479785414.1479794553.92',    '__jdb':'122270672.1.1507607632|92.1479794553',    '__jdc':'122270672',    '__jdu':'1507607632',    '__jdv':'122270672|direct|-|none|-|1478747025001',    'areaId':'1',    'cn':'0',    'ipLoc-djd':'1-72-2799-0',    'ipLocation':'%u5317%u4EAC',    'mx':'0_X',    'rkv':'V0800',    'user-key':'216123d5-4ed3-47b0-9289-12345',    'xtest':'4657.553.d9798cdf31c02d86b8b81cc119d94836.b7a782741f667201b54880c925faec4b'}    url='https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'    positionName=[]    workYear=[]    education=[]    district=[]    jobNature=[]    salary=[]    city=[]    businessZones=[]    companyLabelList=[]    companySize=[]    financeStage=[]    industryField=[]    secondType=[]    positionId=[]    for x in range(1,31):        para = {'first': 'true','pn': x, 'kd': p}        r=requests.get(url=url,headers=headers,cookies=cookie,params=para)        html=r.content        html = html.decode()        html_json=json.loads(html)        content=html_json.get('content')        positionResult=content.get('positionResult')        result=positionResult.get('result')        for i in result:            positionName.append(i.get('positionName'))            workYear.append(i.get('workYear'))            education.append(i.get('education'))            district.append(i.get('district'))            jobNature.append(i.get('jobNature'))            salary.append(i.get('salary'))            city.append(i.get('city'))            businessZones.append(i.get('businessZones'))            companyLabelList.append(i.get('companyLabelList'))            companySize.append(i.get('companySize'))            financeStage.append(i.get('financeStage'))            industryField.append(i.get('industryField'))            secondType.append(i.get('secondType'))            positionId.append(i.get('positionId'))    url1='https://www.lagou.com/jobs/'    url2='.html'    job_detail=[]    for d in positionId:        d=str(d)        url3=(url1 + d + url2)        r=requests.get(url=url3,headers=headers,cookies=cookie)        detail=r.content        lagou_detail=BeautifulSoup(detail)        gwzz=lagou_detail.find_all('dd',attrs={'class':'job_bt'})           for j in gwzz:            gwzz_text=j.get_text()            job_detail.append(gwzz_text)    date=time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time()))    columns = ['date','positionName', 'workYear','education','jobNature','businessZones','salary','city','companyLabelList','companySize','financeStage','industryField','district','secondType','positionId','job_detail']    table=pd.DataFrame({'date':date,                        'positionName':positionName,                        'workYear':workYear,                        'education':education,                        'jobNature':jobNature,                        'businessZones':businessZones,                        'salary':salary,                        'city':city,                        'companyLabelList':companyLabelList,                        'companySize':companySize,                        'financeStage':financeStage,                        'industryField':industryField,                        'district':district,                        'secondType':secondType,                        'positionId':positionId,                        'job_detail':job_detail},                        columns=columns)    table.to_csv('lagou_' + p + date + '.csv') lagou("数据分析")

到这里我们已经获取了拉钩网的450个数据分析职位信息及职位描述。我们将在后面的文章中对这450个职位信息进行分析和建模。

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