相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历快速备案网站快速备案爬虫ip代理，今天突然想了解一下北京Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状，希望能够在职业规划方面帮助到大家！！！爬虫ip代理，python在北京发展如何爬虫爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。但是在请求中我们看到这样一条POST请求如下图我们可以得知url：:///jobs/positionAjax.json?city=北京&needAddtionalResult=false请求方式：postresult：为发布的招聘信息totalCount：为招聘信息的条数通过实践发现除了必须携带headers之外，拉勾网对ip访问频率也是有限制的。一开始会提示 ‘访问过于频繁’，继续访问则会将ip拉入黑名单。不过一段时间之后会自动从黑名单中移除。针对这个策略，我们可以对请求频率进行限制，这个弊端就是影响爬虫效率。其次我们还可以通过代理ip来进行爬虫。网上可以找到免费的代理ip，但大都不太稳定。付费的价格又不太实惠。具体就看大家如何选择了思路通过分析请求我们发现每页返回15条数据，totalCount又告诉了我们该职位信息的总条数。向上取整就可以获取到总页数。然后将所得数据保存到csv文件中。这样我们就获得了数据分析的数据源！post请求的Form Data传了三个参数first ： 是否首页(并没有什么用)pn：页码kd：搜索关键字no bb, show code接下来我们只需要每次翻页之后调用 get_json 获得请求的结果 再遍历取出需要的招聘信息即可ok！ 数据我们已经获取到了，最后一步我们需要将数据保存下来运行main方法直接上结果：数据分析通过分析cvs文件，为了方便我们统计，我们需要对数据进行清洗比如剔除实习岗位的招聘、工作年限无要求或者应届生的当做 0年处理、薪资范围需要计算出一个大概的值、学历无要求的当成大专数据通过简单的清洗之后，下面开始我们的统计绘制薪资直方图结论：北京市Python开发的薪资大部分处于15~25k之间公司分布饼状图结论：Python开发的公司最多的是海淀区、其次是朝阳区。准备去北京工作的小伙伴大概知道去哪租房了吧学历要求直方图结论：在Python招聘中，大部分公司要求是本科学历以上。但是学历只是个敲门砖，如果努力提升自己的技术，这些都不是事儿福利待遇词云图结论：弹性工作是大部分公司的福利，其次五险一金少数公司也会提供六险一金。团队氛围、扁平化管理也是很重要的一方面。至此，此次分析到此结束。有需要的同学也可以查一下其他岗位或者地区的招聘信息哦~希望能够帮助大家定位自己的发展和职业规划。谢谢邀请！目前在不少大数据团队中，数据分析和数据挖掘工程师通常都有明确的分工，数据采集往往并不是数据分析和挖掘工程师的任务，通常做爬虫的是大数据应用开发程序员或者是数据采集工程师（使用爬虫工具）的工作任务。但是对于数据分析工程师来说，掌握爬虫技术也是一个比较普遍的现象，原因有以下几点：第一：数据分析师往往都会使用Python，而爬虫是Python比较擅长的开发内容。不少数据分析师在学习Python开发的时候都做过爬虫开发，其实不少Python程序员都会使用Python做爬虫，这是学习Python比较常见的实验。第二：方便。不少数据分析工程师在学习的时候都会自己找数据，而编写爬虫是找数据比较方便的方式，所以很多数据分析工程师往往都会写爬虫。我在早期学数据分析的时候就是自己写爬虫，这是一个比较普遍的情况。第三：任务需要。现在不少团队针对小型分析任务往往会交给一两个人来完成，这个时候往往既要收集数据、分析数据，还需要呈现数据，这种情况下就必须掌握爬虫技术了。这种情况在大数据分析领域是比较常见的，当然也取决于项目的大小。看一个使用Numpy和Matplotlib做数据分析呈现的小例子：网络爬虫技术本身并不十分复杂（也可以做的十分复杂），在使用Python开发出一个爬虫程序之后，在很多场景下是可以复用的，只需要调整一些参数就可以了，所以爬虫技术并不难。对于数据分析人员来说，获得数据的方式有很多种，编写爬虫是一个比较方便和实用的手段，建议大数据从业人员都学习一下爬虫技术。大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有大数据方面的问题，也可以咨询我，谢谢！