📋 功能说明

• 爬取前程无忧招聘信息
• 分析职位、薪资、地区分布
• 生成统计图表

💻 源代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def crawl_51job(keyword, city=''):
    """爬取51job招聘信息"""
    url = f'https://search.51job.com/list/{city},000000,0000,00,9,99,{keyword},2,1.html'
    
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 Chrome/91.0.4472.124'
    }
    
    res = requests.get(url, headers=headers)
    res.encoding = 'gbk'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    
    jobs = []
    items = soup.select('.j_joblist .e')
    
    for item in items:
        job = {
            'title': item.select_one('.jname').text.strip(),
            'company': item.select_one('.cname').text.strip(),
            'salary': item.select_one('.sal').text.strip(),
            'location': item.select_one('.inbox .d').text.strip().split('|')[0],
            'experience': item.select_one('.inbox .d').text.strip().split('|')[1] if len(item.select_one('.inbox .d').text.strip().split('|')) > 1 else ''
        }
        jobs.append(job)
    
    return jobs

# 示例: 分析Python岗位
jobs = crawl_51job('Python')
df = pd.DataFrame(jobs)
print(f"共爬取 {len(jobs)} 条数据")
print(df.head())

📦 运行环境

pip install requests beautifulsoup4 pandas

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分析维度

• 📈 薪资分布统计
• 🌍 地区岗位分布
• 🏢 热门公司排行
• 📚 经验要求分析