如何优雅的找工作

2017-07-26 本文已影响20人小安静子

嗯，标题党了。此文所讲的找工作，不是一般通过浏览招聘网站找工作。此文所讲的找工作，是通过爬虫以及数据分析，自动精确匹配工作机会。如果还是传统的浏览招聘网页，确实有点不够优雅。如果你观望工作，可以做成推送，这样就不会与你理想的工作失之交臂，而且悄无声息。

本文以拉勾网为例，爬取一线城市软件测试工作机会的数据。

通过chrome浏览器工具，我们可以发现，拉勾网页的数据，可以通过json获取到。

web.png

发个请求就可以获取，都不需要用爬虫框架。

import requests
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

url = 'http://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city={}&yx={}&needAddtionalResult=false'
cities = ['北京', '上海', '广州', '深圳']
salaries = ['2k-5k', '5k-10k', '10k-15k', '15k-25k', '25k-50k']

def get_page(url, page_num, keyword):      
    if page_num == 1:
        boo = 'true'
    else:
        boo = 'false'

    page_data = {
        'first': boo,
        'pn': page_num,
        'kd': keyword
    }
    page = requests.post(url,page_data)
    return page.json()

执行起来就是这样的：

code.png

于是得到了一现城市软件测试岗分布的Dataframe.
统计行，用图例展现出来，就得到了总数分布图，如下：

result1.png

从图中可以看出：
帝都机会最多，遥遥领先。
广州最弱，差不多是深圳的一半。
上海深圳相差不大。

把这个Dataframe用图表展现出来，就得到了薪水分布图。

result3.png

此图可以看出：
帝都对中高端测试人员需求较多，分布均匀。
其他城市对5-10K的人员需求较多，薪水越越往上，职位数量呈剧烈直线下降趋势。

由此可以看出，就软件测试行业来看：帝都工作岗位，无论是数量上，还是质量上，都完胜其它城市。

我们都希望自己的工作，钱多，事少，离家近。
事情多少不太好说。但是其他两项，可以统计分析。

我们对上海，15-25K这个区间段为例进行具体分析：
取一些自己感兴趣的tag来爬取数据。

    number = count_frame.loc[cities[1], salaries[3]]
    page_number = int(number / 15)
    tags = ['companyFullName', 'companyLabelList', 'companySize', 'district', 'financeStage', 'industryField',
                     'positionAdvantage', 'positionLables', 'positionName', 'workYear']

    for page_index in range(1, page_number):
        page = get_page(url.format(cities[1], salaries[3]), page_index, keyword)
        page_result = page['content']['positionResult']['result']
        jobs = (page_result[index][tag] for index in range(0, 15) for tag in tags)
        job_list = list(jobs)

爬出来的数据，保存到excel中,得到一个如下的图表。