python数据分析：采集分析岗位数据，看看薪资的高低都受什么因素影响呢

前言

嗨喽，大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐

又到了学Python时刻~

在我们学习的时候,通常会产生疑问:这个行业前景好不好呢?

今天我们就用python的数据分析这个就业方向来举例

看一下都有哪些因素影响了薪资的高低呢？

数据采集

模块使用:

requests                 第三方模块
pyecharts                可视化模块
pandas                   操作表格

开发环境:

版 本:   python3.8
编辑器:  pycharm

思路分析

代码展示

导入模块

import requests     # 第三方模块 发送请求
import re           # 内置模块
import json         # 内置模块
import csv

f = open('lagou.csv', mode='a', newline='', encoding='utf-8')
csv_writer = csv.writer(f)
csv_writer.writerow(['positionName', 'companyFullName', 'companySize', 'financeStage', 'city', 'district', 'salary', 'salaryMonth', 'workYear', 'jobNature', 'education'])

伪装 像正常的用户

( 因不可抗原因，不能出现网址，会发不出去，用图片代替了，大家照着敲一下

或者点击此处跳转跳转文末名片加入裙聊，找管理员小姐姐领取呀~ )

for page in range(1, 31):
    print(f'###正在爬取第{page}页###')

1. 发送请求

    response = requests.get(url=url, headers=headers)

2. 获取数据

    html_data = response.text

3. 解析数据 提取数据

    # 结构化数据: json数据 ==> {}所包裹的数据 非常好提取
    # 非结构化数据: 网页源代码  方式方法: css/xpath/re     模块/工具: bs4/lxml/parsel/re
    # re: 搜索功能 高级用法
    # .*?: 匹配任意字符
    # 
                    
                    

                

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