Python 岗位分析报告

本文目标

获取 Ajax 请求,解析 JSON 中所需字段

数据保存到 Excel 中

数据保存到 MySQL, 方便分析

简单分析

五个城市 Python 岗位平均薪资水平

Python 岗位要求学历分布

Python 行业领域分布

Python 公司规模分布

查看页面结构

我们输入查询条件以 Python 为例，其他条件默认不选，点击查询，就能看到所有 Python 的岗位了，然后我们打开控制台，点击网络标签可以看到如下请求：

从响应结果来看，这个请求正是我们需要的内容。后面我们直接请求这个地址就好了。从图中可以看出 result 下面就是各个岗位信息。

到这里我们知道了从哪里请求数据，从哪里获取结果。但是 result 列表中只有第一页 15 条数据，其他页面数据怎么获取呢？

分析请求参数

我们点击参数选项卡，如下：

发现提交了三个表单数据，很明显看出来 kd 就是我们搜索的关键词，pn 就是当前页码。first 默认就行了，不用管它。剩下的事情就是构造请求，来下载 30 个页面的数据了。

构造请求，并解析数据

构造请求很简单，我们还是用 requests 库来搞定。首先我们构造出表单数据 data = {'first': 'true', 'pn': page, 'kd': lang_name} 之后用 requests 来请求url地址，解析得到的 Json 数据就算大功告成了。由于拉勾对爬虫限制比较严格，我们需要把浏览器中 headers 字段全部加上，而且把爬虫间隔调大一点，我后面设置的为 10-20s，然后就能正常获取数据了。

获取所有数据

了解了如何解析数据，剩下的就是连续请求所有页面了，我们构造一个函数来请求所有 30 页的数据。

完整代码