隨著移動網際網路的發展以及機器學習等熱門領域帶給人們的衝擊，讓越來越多的人接觸並開始學習 Python。無論你是是科班出身還是非科班轉行，Python 無疑都是非常適合你入門計算機世界的第一門語言，其語法非常簡潔，寫出的程式易懂，這也是 Python 一貫的哲學「簡單優雅」，在保證程式碼可讀的基礎上，用盡可能少的程式碼完成你的想法。

那麼，我們學習 Python 到什麼程度，就可以開始找工作了呢，大家都知道，實踐是檢驗真理的唯一標準，那麼學到什麼程度可以找工作，當然得看市場的需求，畢竟企業招你來是工作的，而不是讓你來帶薪學習的。

所以，今天我們就試著爬取下拉鉤上關於 Python 的招聘資訊，來看看市場到底需要什麼樣的人才。

網頁結構分析

開啟拉鉤網首頁，輸入關鍵字「Python」，接著按 F12 開啟網頁除錯面板，切換到「Network」選項卡下，過濾條件選上「XHR」，一切準備就緒之後點選搜尋，仔細觀察網頁的網路請求資料。

從這些請求中我們可以大致猜測到資料好像是從jobs/positionAjax.json這個介面獲取的。

別急，我們來驗證下，清空網路請求記錄，翻頁試試。當點選第二頁的時候，請求記錄如下。

可以看出，這些資料是通過 POST 請求獲取的，Form Data 中的 pn 就是當前頁碼了。好了，網頁分析好了，接下來就可以寫爬蟲拉取資料了。你的爬蟲程式碼看起來可能會是這樣的。

url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=new&needAddtionalResult=false'
headers = """
accept: application/json, text/javascript, */*; q=0.01
origin: https://www.lagou.com
referer: https://www.lagou.com/jobs/list_python?px=new&city=%E5%85%A8%E5%9B%BD
user-agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36
"""

headers_dict = headers_to_dict(headers)

def get_data_from_cloud(page): params = { 'first': 'false', 'pn': page, 'kd': 'python' } response = requests.post(url, data=params, headers=headers_dict, timeout=3) result = response.text write_file(result) for i in range(76): get_data_from_cloud(i + 1)
 

程式寫好之後，激動的心，顫抖的手，滿懷期待的你按下了 run 按鈕。美滋滋的等著接收資料呢，然而你得到的結果資料很大可能是這樣的。

{"success":true,"msg":null,"code":0,"content":{"showId":"8302f64","hrInfoMap":{"6851017":{"userId":621208... {"status":false,"msg":"您操作太頻繁,請稍後再訪問","clientIp":"xxx.yyy.zzz.aaa","state":2402} ... 

不要懷疑，我得到的結果就是這樣的。這是因為拉勾網做了反爬蟲機制，對應的解決方案就是不要頻繁的爬，每次獲取到資料之後適當停頓下，比如每兩個請求之間休眠 3 秒，然後請求資料時再加上 cookie 資訊。完善之後的爬蟲程式如下：

home_url = 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?px=new&city=%E5%85%A8%E5%9B%BD'
url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=new&needAddtionalResult=false'
headers = """
accept: application/json, text/javascript, */*; q=0.01
origin: https://www.lagou.com
referer: https://www.lagou.com/jobs/list_python?px=new&city=%E5%85%A8%E5%9B%BD
user-agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36
"""

headers_dict = string_util.headers_to_dict(headers)

def get_data_from_cloud(page): params = { 'first': 'false', 'pn': page, 'kd': 'python' } s = requests.Session() # 建立一個session物件 s.get(home_url, headers=headers_dict, timeout=3) # 用 session 物件發出 get 請求，獲取 cookie cookie = s.cookies response = requests.post(url, data=params, headers=headers_dict, cookies=cookie, timeout=3) result = response.text write_file(result) def get_data(): for i in range(76): page = i + 1 get_data_from_cloud(page) time.sleep(5)

不出意外，這下可以就可以獲得全部資料了，總共 1131 條。

資料清洗

上文我們將獲取到的 json 資料儲存到了 data.txt 檔案中，這不方便我們後續的資料分析操作。我們準備用 pandas 對資料做分析，所以需要做一下資料格式化。

處理過程不難，只是有點繁瑣。具體過程如下：

def get_data_from_file():
    with open('data.txt') as f: data = [] for line in f.readlines(): result = json.loads(line) result_list = result['content']['positionResult']['result'] for item in result_list: dict = { 'city': item['city'], 'industryField': item['industryField'], 'education': item['education'], 'workYear': item['workYear'], 'salary': item['salary'], 'firstType': item['firstType'], 'secondType': item['secondType'], 'thirdType': item['thirdType'], # list 'skillLables': ','.join(item['skillLables']), 'companyLabelList': ','.join(item['companyLabelList']) } data.append(dict) return data data = get_data_from_file() data = pd.DataFrame(data) data.head(15)

資料分析

獲取資料和清洗資料只是我們的手段，而不是目的，我們最終的目的是要通過獲取到的招聘資料探勘出招聘方的需求，以此為目標來不斷完善自己的技能圖譜。

城市

先來看看哪些城市的招聘需求最大，這裡我們只取 Top15 的城市資料。

top = 15
citys_value_counts = data['city'].value_counts()
citys = list(citys_value_counts.head(top).index)
city_counts = list(citys_value_counts.head(top))

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(citys)
    .add_yaxis("", city_counts)
)
bar.render_notebook()

pie = (
    Pie()
    .add("", [list(z) for z in zip(citys, city_counts)])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=""))
    .set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) ) pie.render_notebook()

由上圖可以看出，北京佔據了四分之一還多的招聘量，其次是上海，深圳，杭州，單單從需求量來說，四個一線城市中廣州被杭州所代替。

這也就從側面說明了我們為啥要去一線城市發展了。

學歷

eduction_value_counts = data['education'].value_counts()

eduction = list(eduction_value_counts.index)
eduction_counts = list(eduction_value_counts)

pie = (
    Pie()
    .add("", [list(z) for z in zip(eduction, eduction_counts)]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="")) .set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) ) pie.render_notebook()

看來大多公司的要求都是至少要本科畢業的，不得不說，當今社會本科基本上已經成為找工作的最低要求了（能力特別強的除外）。

工作年限

work_year_value_counts = data['workYear'].value_counts()
work_year = list(work_year_value_counts.index)
work_year_counts = list(work_year_value_counts)

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(work_year)
    .add_yaxis("", work_year_counts) ) bar.render_notebook()

3-5年的中級工程師需求最多，其次是 1-3 年的初級工程師。

其實這也是符合市場規律的，這是因為高階工程師換工作頻率遠遠低於初中級，且一個公司對高階工程師的需求量是遠遠低於初中級工程師的。

行業

我們再來看看這些招聘方都屬於哪些行業。因為行業資料不是非常規整，所以需要單獨對每一條記錄按照,作下切割。

industrys = list(data['industryField'])
industry_list = [i for item in industrys for i in item.split(',') ] industry_series = pd.Series(data=industry_list) industry_value_counts = industry_series.value_counts() industrys = list(industry_value_counts.head(top).index) industry_counts = list(industry_value_counts.head(top)) pie = ( Pie() .add("", [list(z) for z in zip(industrys, industry_counts)]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="")) .set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) ) pie.render_notebook()

移動網際網路行業佔據了四分之一還多的需求量，這跟我們的認識的大環境是相符合的。

技能要求

來看看招聘方所需的技能要求詞雲。

word_data = data['skillLables'].str.split(',').apply(pd.Series)
word_data = word_data.replace(np.nan, '')
text = word_data.to_string(header=False, index=False) wc = WordCloud(font_path='/System/Library/Fonts/PingFang.ttc', background_color="white", scale=2.5, contour_color="lightblue", ).generate(text) wordcloud = WordCloud(background_color='white', scale=1.5).generate(text) plt.figure(figsize=(16, 9)) plt.imshow(wc) plt.axis('off') plt.show()

除去 Python，出現最多的是後端、MySQL、爬蟲、全棧、演算法等。

薪資

接下來我們看看各大公司給出的薪資條件。

salary_value_counts = data['salary'].value_counts()
top = 15
salary = list(salary_value_counts.head(top).index)
salary_counts = list(salary_value_counts.head(top)) bar = ( Bar() .add_xaxis(salary) .add_yaxis("", salary_counts) .set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=0,name="薪資",axislabel_opts={"rotate":45})) ) bar.render_notebook()

大部分公司給出的薪資還是很可觀的，基本都在 15K-35K 之間，只要你技術過關，很難找不到滿意薪酬的工作。

福利

最後咱來看看公司給出的額外福利都有哪些。

word_data = data['companyLabelList'].str.split(',').apply(pd.Series)
word_data = word_data.replace(np.nan, '')
text = word_data.to_string(header=False, index=False) wc = WordCloud(font_path='/System/Library/Fonts/PingFang.ttc', background_color="white", scale=2.5, contour_color="lightblue", ).generate(text) plt.figure(figsize=(16, 9)) plt.imshow(wc) plt.axis('off') plt.show()

年底雙薪、績效獎金、扁平化管理，都是大家所熟知的福利。其中扁平化管理是網際網路公司的特色，不像國企或者其他實體企業，上下級觀念比較重。

總結

今天我們抓取了拉勾網 1300+ 條關於 Python 的招聘資料，對這批資料分析之後我們得出如下結論：

關於學歷你最好是本科畢業，市場對 1-5 年工作經驗的工程師需求量比較大，需求量最大的城市是北上深杭，需求量最多的行業仍然是移動網際網路，而且大多數公司都可以給到不錯的薪酬待遇。

通過對這 1300+ 條招聘資料的分析，相信你會更瞭解現在的就業市場情況，做到知己知彼，才能增加自己在未來工作中的勝算。