基于Python的招聘網(wǎng)站信息爬取與數(shù)據(jù)分析

王 芳

(太原科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，山西 太原 030024)

0 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爆炸式增長，獲取有用的數(shù)據(jù)顯得至關(guān)重要，網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)則可以有效地獲取關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息。該技術(shù)是一種按照設(shè)計(jì)者所設(shè)定的規(guī)則，模擬成為瀏覽器，自動(dòng)驅(qū)動(dòng)抓取網(wǎng)頁信息的程序或者腳本。網(wǎng)絡(luò)爬蟲的優(yōu)點(diǎn)在于，它可以將整個(gè)網(wǎng)頁完整爬取下來，而且具有高度的自定義性。之后，設(shè)計(jì)者就可以根據(jù)自己想要的數(shù)據(jù)來改善爬蟲，使其刪掉無用的信息而保存需要的數(shù)據(jù)。本文對(duì)Python爬蟲的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析的流程進(jìn)行詳細(xì)的闡述，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，最終根據(jù)不同地區(qū)、學(xué)歷要求等條件對(duì)某一職業(yè)的薪資進(jìn)行分析，并將分析的數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)出來[1-2]。

1 相關(guān)背景介紹

1.1 爬蟲技術(shù)

爬網(wǎng)程序搜尋網(wǎng)頁的過程也是對(duì)請(qǐng)求和響應(yīng)的處理。以瀏覽器渲染網(wǎng)頁的過程為例，當(dāng)用戶打開網(wǎng)頁時(shí)，瀏覽器會(huì)向目標(biāo)網(wǎng)址所在的服務(wù)器發(fā)起請(qǐng)求。服務(wù)器響應(yīng)請(qǐng)求并以特定格式的網(wǎng)頁返回給瀏覽器。圖1顯示了通用的爬蟲框架。開發(fā)爬網(wǎng)程序時(shí)，爬蟲設(shè)計(jì)人員通常會(huì)根據(jù)爬網(wǎng)目標(biāo)的特征選擇網(wǎng)站中的一些有價(jià)值的網(wǎng)頁地址作為爬網(wǎng)程序的初始目標(biāo)。抓取程序開始運(yùn)行后，這些URL將通過DNS服務(wù)器進(jìn)行調(diào)度、解析和獲取，以得到相應(yīng)的IP地址[3]。

圖1 爬蟲框架

1.2 數(shù)據(jù)分析

目前，數(shù)據(jù)分析在各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)分析的典型應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面[4]：

(1)摸索性的數(shù)據(jù)分析。在得到數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)可能會(huì)不符合要求，通過繪制表格和運(yùn)用方程式的計(jì)算方法來探究其規(guī)律性。

(2)模型的選擇和分析。在探索性分析的前提下，研究人員可以根據(jù)其規(guī)律開發(fā)出不同的分析模型，然后通過對(duì)這些模型進(jìn)行分析和探討，選擇一個(gè)合適的模型。

(3)推測(cè)判斷分析。其主要用到的知識(shí)是數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)，根據(jù)其統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以推導(dǎo)或估計(jì)出模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

2 基于Python的招聘網(wǎng)站信息爬取與數(shù)據(jù)分析

2.1 Scrapy框架及運(yùn)行過程

Scrapy工作流程如圖2所示，運(yùn)行過程如下[5]：

(1)爬蟲引擎獲得初始請(qǐng)求開始抓取。

(2)爬蟲引擎開始請(qǐng)求調(diào)度程序，并準(zhǔn)備對(duì)下一次的請(qǐng)求進(jìn)行抓取。

(3)爬蟲調(diào)度器返回下一個(gè)請(qǐng)求給爬蟲引擎。

(4)引擎請(qǐng)求被發(fā)送到加載程序，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通過下載中間件下載。

(5)下載完成后，下載結(jié)果將返回到爬蟲引擎。

(6)引擎通過中間件將加載器響應(yīng)返回給搜尋器進(jìn)行處理。

(7)爬蟲處理響應(yīng)到的內(nèi)容，將其和新的URL返回給引擎。

(8)處置過的items，通過引擎?zhèn)魉徒o項(xiàng)目管道，然后引擎將處理結(jié)果返回給調(diào)度器，調(diào)度器就可以策劃下一個(gè)請(qǐng)求的爬取。

(9)重復(fù)以上過程(繼續(xù)步驟(1))，直到爬取完所有的URL請(qǐng)求。

2.2 Robots協(xié)議

Robots協(xié)議也叫機(jī)器人協(xié)議，它會(huì)產(chǎn)生一個(gè)robots.txt文件，這個(gè)文件會(huì)限制搜索引擎，即限定哪些界面可以爬取。機(jī)器人協(xié)議是整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)中的一種大家都認(rèn)可的規(guī)則制度。它主要是為了防止一些比較私人化的信息遭到泄漏，對(duì)隱私起到很好的保護(hù)。因?yàn)樗皇菑?qiáng)制性的，所以搜索引擎需要有意識(shí)地遵循它。

Robots協(xié)議對(duì)站點(diǎn)服務(wù)器根目錄的具體實(shí)現(xiàn)方式進(jìn)行了存儲(chǔ)，格式為txt文件，文件名為Robots.txt。該文件中給出了限制爬蟲的規(guī)則，主要限制了搜索引擎的爬取權(quán)限。

3 招聘信息的爬蟲具體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.1 總體設(shè)計(jì)

本文對(duì)某招聘網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取，爬取內(nèi)容為某一職位的有關(guān)招聘信息，包括公司名稱、薪資、學(xué)歷要求、經(jīng)驗(yàn)要求、地址、崗位需求、職位名稱。通過對(duì)該網(wǎng)站招聘信息的爬取，可以獲取到很多有價(jià)值的信息，通多對(duì)信息的分析能夠幫助求職者了解到某一職業(yè)的最新情況。

圖2 Scrapy框架運(yùn)行過程

實(shí)現(xiàn)爬蟲共分為5大部分：分析初始爬取網(wǎng)頁URL及其網(wǎng)頁信息、實(shí)現(xiàn)爬取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)的分析和可視化。

(1)分析初始爬取網(wǎng)頁URL及其網(wǎng)頁信息。爬蟲以網(wǎng)站的網(wǎng)址為起始點(diǎn)，所以需要對(duì)起始網(wǎng)址進(jìn)行格式上的分析和構(gòu)造。

(2)實(shí)現(xiàn)爬取。完成起始網(wǎng)址的分析后就可以對(duì)其分析到的初始URL進(jìn)行爬取，根據(jù)返回結(jié)果調(diào)用不同的回調(diào)函數(shù)。

(3)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。將獲取到的數(shù)據(jù)存入MySQL中。

(4)數(shù)據(jù)處理。在數(shù)據(jù)分析之前，必須對(duì)這些臟數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理。

(5)數(shù)據(jù)分析及可視化。

3.2 爬蟲模塊設(shè)計(jì)

3.2.1 抓取模塊設(shè)計(jì)

本次爬蟲設(shè)計(jì)的目標(biāo)是獲取不同崗位的招聘信息，爬蟲是模擬瀏覽器的行為，所以在爬取工作前需清楚人工操作瀏覽器的流程，即清楚信息捕捉的流程。首先打開網(wǎng)站輸入一個(gè)職位信息，例如Python工程師，這時(shí)進(jìn)入招聘Python工程師概覽的網(wǎng)頁(稱之為一級(jí)網(wǎng)頁)，查看網(wǎng)頁源碼信息發(fā)現(xiàn)這里包含的信息不夠完整，需要點(diǎn)開單個(gè)招聘信息鏈接，進(jìn)入詳細(xì)招聘信息網(wǎng)頁(稱之為二級(jí)網(wǎng)頁)，根據(jù)分析，這里包含了爬取想要的所有信息，至此，本次爬蟲的運(yùn)行基本流程如圖3所示。

圖3 爬蟲流程圖

一個(gè)爬蟲程序在爬取靜態(tài)網(wǎng)頁時(shí)，可以直接從中提取數(shù)據(jù)，但是爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁時(shí)，因?yàn)閿?shù)據(jù)可能并不在網(wǎng)頁源碼中，就需要進(jìn)行抓包分析。這里爬取的網(wǎng)站通過分析是靜態(tài)網(wǎng)頁，不需要進(jìn)行抓包等操作，直接提取數(shù)據(jù)即可。

直接提取數(shù)據(jù)有很多方法，Python中常用的有以下幾種[6-7]：

(1)正則表達(dá)式。

(2)通過Python中提供的庫BeautifulSoup將HTML解析為對(duì)象進(jìn)行處理。

(3)Scrapy框架支持XPath，通過XPath提取HTML中的信息。

本次實(shí)驗(yàn)使用的是XPath，XPath是一種語言，它描述了一種通過使用基于文檔邏輯結(jié)構(gòu)或?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)路徑的尋址語法來定位和處理可擴(kuò)展標(biāo)記語言(XML)文檔中項(xiàng)目的方法。與每個(gè)表達(dá)式必須理解文檔中的典型XML標(biāo)記及其序列相比，XPath使得編寫表達(dá)式變得更加容易。

3.2.2 存儲(chǔ)模塊設(shè)計(jì)

Python中可采用的存儲(chǔ)方式有很多，常用的有JSON文件、CSV文件、MySQL數(shù)據(jù)庫、Redis數(shù)據(jù)庫以及MongoDB數(shù)據(jù)庫等。本次實(shí)驗(yàn)沒有涉及分布式爬蟲，故選用的是MySQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)[8]。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)前，需要通過Items.py文件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化處理，處理代碼如下：

job =scrapy.Field()

#工作名稱

company =scrapy.Field()

#公司名稱

site =scrapy.Field()

#公司地點(diǎn)

salary =scrapy.Field()

#薪資

experience =scrapy.Field()

#經(jīng)驗(yàn)要求

education =scrapy.Field()

#學(xué)歷要求

requirement =scrapy.Field()

#崗位需求

處理完成后將數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，首先創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫表java用來存儲(chǔ)招聘信息，如表1所示。

表1 招聘信息表

3.2.3 數(shù)據(jù)處理模塊設(shè)計(jì)

(1)臟數(shù)據(jù)處理

本文使用pandas對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，具體步驟如下：

①取出數(shù)據(jù)

將數(shù)據(jù)從MySQL數(shù)據(jù)庫中取出，首先創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接：

conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='123456',db='bishe',charset='utf8')

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接之后，通過pandas讀取數(shù)據(jù)庫：

data = pandas.read_sql("select * from java",con = conn)

讀取完成后，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為pandas能夠操作的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame：

df=pandas.DataFrame(data)

②去重

Pandas的drop_duplicates函數(shù)就是用來刪除重復(fù)記錄的，通過以下代碼即可獲取不重復(fù)記錄行：

df=df.drop_duplicates(‘company’)

③去除無用數(shù)據(jù)

獲取到的數(shù)據(jù)不完全是有用信息，比如崗位一列，除Java開發(fā)工程師外還有其他的職位，需要去除無關(guān)數(shù)據(jù)：

df=df[df.job.str.contains(r'.*?java.*?|.*?開發(fā).*?')]

這樣就可以提取包括Java或者開發(fā)的崗位。

(2)數(shù)據(jù)規(guī)范化

爬取到的招聘薪資信息格式有很多種，比如：千/月、萬/年、元/天，數(shù)據(jù)不規(guī)范，無法進(jìn)行分析。使用正則表達(dá)式來規(guī)范薪資。在搜索引擎中使用正則表達(dá)式，在文本處理實(shí)用程序(如sed和AWK)以及詞法分析中搜索并替換文字處理器和文本編輯器的對(duì)話框。許多編程語言或通過內(nèi)置或通過庫提供正則表達(dá)式功能[9]。

通過正則表達(dá)式就可以根據(jù)不同的“規(guī)則字符串”，過濾出不同的薪資信息，然后通過替換，將薪資統(tǒng)一成相同格式。以下是核心代碼：

low_salary=re.findall(re.compile('(d*.?d+)'),salary)[0]

high_salary=re.findall(re.compile('(d?.?d+)'),salary)

if u'萬' in salary and u'年' in salary:

#單位統(tǒng)一成千/月的形式

low_salary = float(low_salary) / 12 * 10

high_salary = float(high_salary) / 12 * 10

elif u'萬' in salary and u'月' in salary:

low_salary = float(low_salary) * 10

high_salary = float(high_salary) * 10

else:

low_salary = re.findall(re.compile('(d*.?d+)'),salary)[0]

high_salary=""

low_salary = float(low_salary) / 12 * 10

elif u'萬' in salary and u'月' in salary:

low_salary = float(low_salary) * 10

elif u'元'in salary and u'天'in salary:

low_salary=float(low_salary)/1000*21

#每月工作日21天

return low_salary,high_salary

4 數(shù)據(jù)分析及可視化

本文中數(shù)據(jù)分析用到的是pandas模塊，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化用到的工具是matplotlib[10]。

本文對(duì)爬取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示和分析。

4.1 整體薪資分析

薪資狀況也會(huì)影響人們?cè)诰蜆I(yè)方向上的選擇，本文對(duì)全國范圍內(nèi)Java開發(fā)工程師的薪資分布情況進(jìn)行了分析和可視化展示，如圖4所示。

圖4 薪資情況

x軸表示薪資，y軸表示薪資范圍內(nèi)公司的數(shù)量，由上圖可以看出，在全部范圍內(nèi)，Java開發(fā)工程師的整體平均薪資水平集中在7 000/月～13 000/月，說明Java開發(fā)工程師的就業(yè)前景還是很好的。

4.2 地區(qū)分析

圖5所示是Java開發(fā)工程師在各大城市的占比情況。由圖5可知，上海、深圳、北京、廣州、南京、杭州這六大城市對(duì)Java開發(fā)工程師的需求占比達(dá)到了全部地區(qū)的一半以上，說明這幾個(gè)城市對(duì)Java開發(fā)工程師的需求量很大，尤其是上海，在這六個(gè)城市中遙遙領(lǐng)先。圖6所示為這些城市的平均薪資情況。

圖5 地區(qū)占比

圖6 不同城市薪資

4.3 崗位職責(zé)分析

公司不同，其發(fā)布崗位的職責(zé)需求也大不相同，因此需要對(duì)應(yīng)聘者掌握的技術(shù)類別進(jìn)行詳細(xì)分析。本文通過Python中的Jieba模塊來實(shí)現(xiàn)分析過程中對(duì)詞頻和關(guān)鍵詞的統(tǒng)計(jì)[9]。

Jieba模塊支持三種分詞模式：

(1)精確模式：試圖將該句子切分為較為準(zhǔn)確的詞段，該模式適用于文本分析。

(2)完整模式：從句子中獲取所有可能的單詞。該模式快速但不準(zhǔn)確。

(3)基于精確模式的搜索引擎模式：嘗試將長單詞分成幾個(gè)短單詞，可以提高召回率。該模式適合搜索引擎。

Jieba帶有一個(gè)被稱為字典的TXT，其中有20 000多個(gè)單詞，包含詞條出現(xiàn)的次數(shù)和詞性。本文首先對(duì)樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行單詞圖掃描，將20 000多個(gè)單詞放在一個(gè)前綴樹中，也就是說一個(gè)詞的前面幾個(gè)詞一樣，表示它們有相同的前綴，就可以用前綴樹來存儲(chǔ)，具有快速查找的優(yōu)點(diǎn)。

Jieba分詞屬于概率語言模型分詞。概率語言模型分詞的任務(wù)是：在全切分所得的結(jié)果中找出分詞方案S，使P(S)最大。

使用Jieba分詞可以在崗位職責(zé)中分析出各種詞出現(xiàn)的頻率，使用Python下的wordcloud模塊繪制這些詞的詞云，如圖7所示。

圖7 崗位職責(zé)詞云

在進(jìn)行完分詞統(tǒng)計(jì)，清理了無意義的詞后，提取出前20個(gè)中文詞匯及其出現(xiàn)次數(shù)，如表2所示。

表2 詞匯統(tǒng)計(jì)

5 結(jié)束語

本文基于Python的Scrapy框架，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)爬取招聘網(wǎng)站信息的爬蟲。此爬蟲以某招聘網(wǎng)站的招聘信息為目標(biāo)，爬取Java開發(fā)工程師的職位信息，然后對(duì)爬取到的數(shù)據(jù)通過Python中的Pandas、Matplotlib等數(shù)據(jù)處理和作圖模塊進(jìn)行處理分析以及可視化展示。因?yàn)樵撜衅妇W(wǎng)站的反扒機(jī)制不是很強(qiáng)，所以單機(jī)爬蟲就能滿足本項(xiàng)目對(duì)數(shù)據(jù)抓取的要求。爬到的數(shù)據(jù)滿足設(shè)計(jì)要求，并對(duì)這個(gè)崗位在不同地區(qū)的平均薪資以及崗位要求進(jìn)行了分析，而且可視化展示出了分析得到的結(jié)果，為求職者在尋找職位方面提供了便利。