pip install requestspip install cvspip install pandaspip install numpypip install jiebapip install repip install pyechartspip install os本期还是基础，不过还是花费了小编一天多的时间，都费在排版上了。。。
爬取概要：
为什么要爬取拉勾网？哈哈哈，当然是因为简单，啪，原因如下： （1）动态网页，爬起来难度更大，讲起来更有内容； （2）与一般情况不同，我们所需内容通过get请求获取不了，需进行页面分析。课程概要：
1.爬取拉勾网求职信息 (1)requests 请求，获取单页面 (2)分析页面加载，找到数据 (3)添加headers 信息，模仿浏览器请求 (4)解析页面，实现翻页爬取 (5)爬取数据存入csv文件2.数据分析与可视化 (1)分析数据 (2)pyecharts实现数据可视化# 我们最常用的流程：网页上复制url->发送get请求—>打印页面内容->分析抓取数据# 1.获取拉钩网urlreq_url = 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?city=%E5%85%A8%E5%9B%BD&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput='# 2.发送get请求req_result = requests.get(req_url)# 3.打印请求结果print(req_result.text)由上面的流程，打印输出结果如下：
<html> <head> <meta http-equiv='X-UA-Compatible' content='IE=edge,chrome=1'><meta name='renderer' content='webkit'> <meta http-equiv='Content-Type' content='text/html; charset=utf-8'> </head> <script type='text/javascript' src='https://www.lagou.com/utrack/trackMid.js?version=1.0.0.3&t=1529144464'></script> <body> <input type='hidden' id='KEY' value='VAfyhYrvroX6vLr5S9WNrP16ruYI6aYOZIwLSgdqTWc'/> <script type='text/javascript'>HZRxWevI();</script>é?μé?￠?? è????-... <script type='text/javascript' src='https://www.lagou.com/upload/oss.js'></script> </body></html>看的出来，与我们想象的还是差别很大。
为什么会出现这种情况，很简单，因为它并不是简单的静态页面,我们知道请求方式有get和post请求两种基本区别如下：
(1)Get是向服务器发索取数据的一种请求；而Post是向服务器提交数据的一种请求，要提交的数据位于信息头后面的实体中。GET和POST只是发送机制不同，并不是一个取一个发.(2)GET请求时其发送的信息是以url明文发送的，其参数会被保存在浏览器历史或web服务器中，而post则不会某（这也是后面我们翻页的时候发现拉勾网翻页时 浏览器 url栏地址没有变化的原因。） 1.请求分析
在拉钩网首页,按F12进入开发者模式，然后在查询框中输入python,点击搜索,经过我的查找，终于找到了页面上职位信息所在的页面，的确是一个post请求，而且页面返回内容为一个json格式的字典。
2.返回数据内容分析
页面上：我们主要获取7个数据（公司|城市|职位|薪资|学历要求|工作经验|职位优点）
json数据中：我把爬下来的json数据整理了一下，如下图：
我们会发现，我们需要的数据全在req_info['content']['positionResult']['result']里面，为一个列表，而且还包含许多其他的信息，本次我们不关心其他数据。我们所需要数据如下图框：
通过上面的请求分析我们可以找到post请求的网址为：https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false,如果此时我们直接发送post请求，会提示如下代码：
{'success': False, 'msg': '您操作太频繁,请稍后再访问', 'clientIp': '122.xxx.xxx.xxx'}出现这种提示的原因是，我们直接post访问url,服务器会把我们误认为‘机器人’，这也是一种反爬，解决方法很简单，加一个请求头即可完全模拟浏览器请求，请求头获取见下图：
1.怎么实现翻页呢？
一般，我们实现翻页的方法就是自己手动的在浏览器翻页，然后观察网址的变化，找出规律，可是翻拉钩网的时候我们会发现，在浏览器里翻页的时候，url框内的网址并没有变化。
2.再次页面分析？
还得继续分析页面求，我们必须要相信，肯定是有变化的，不然，页面内容怎么可能自己变化呢？
分析发现下面规律：
在post请求中，有个请求参数->表单数据，包含三个参数first、kd、pn,通过动图演示，我们不难猜出其含义：
data = {
'first':'true', # 是不是第一页，false表示不是，true 表示是 'kd':'Python', # 搜索关键字 'pn':1 # 页码 }现阶段代码：
import requests
# 1. post 请求的 url
req_url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'
# 2. 请求头 headers
headers = {'你的请求头'}
# 3. for 循环请求
for i in range(1,31):
data = { 'first':'false','kd':'Python','pn':i}
# 3.1 requests 发送请求
req_result = requests.post(req_url,headers = headers,data = data) req_result.encoding = 'utf-8'
# 3.2 获取数据
req_info = req_result.json()
# 打印出获取到的数据
print(req_info)def file_do(list_info): # 获取文件大小 file_size = os.path.getsize(r'G:\lagou_test.csv')
if file_size == 0:
# 表头 name = ['公司','城市','职位','薪资','学历要求','工作经验','职位优点']
# 建立DataFrame对象 file_test = pd.DataFrame(columns=name, data=list_info)
# 数据写入 file_test.to_csv(r'G:\lagou_test.csv', encoding='gbk',index=False)
else:
with open(r'G:\lagou_test.csv','a+',newline='') as file_test : # 追加到文件后面 writer = csv.writer(file_test)
# 写入文件 writer.writerows(list_info)简单展示一下爬取到的数据：
1.薪资分布分析
# 薪资分析，下面的几个都是柱状图，和这个地方分析一样# 统计各个城市出现次数
salary_lists = {}for x in city: salary_lists[x] = salary.count(x)key = []values = []for k,v in salary_lists.items(): key.append(k) values.append(v)bar2 = Bar('求职信息数据化','需求量',page_title='薪资分布')
# 图表其他主题：vintage,macarons,infographic,shine，roma
bar2.use_theme('vintage')bar2.add('薪资',key,values,is_more_utils = True,is_datazoom_show = True,xaxis_interval=0, xaxis_rotate=30, yaxis_rotate=30)bar2.render()我们可以看到，
python的薪资基本都是10k起步，大部分公司给出薪资在10k-40k之间，所以，不要怕学python吃不到饭。
2.工作地点分析
通过图表，我们很容易看出，需要
python程序员的公司大多分布在北京、上海、深圳，再后面就是广州了，所以，学python的同学千万不要去错城市哦。
3.职位学历要求
根据图表显示，python程序员的学历要求并不高，主要是本科，虽然学历要求不高，但一定要有思辨能力哦。
4.工作经验要求
主要是需要3-5年工作经验的同学，不老也不年轻，成熟稳重，又能学新东西的年龄，招聘公司真聪明。
5.工作职位研究方向分析
# 和下面福利关键词的分析差不多，大家可以自己试着写写。开发，没错是开发，至于具体什么开发，公司面谈吧。哈哈哈~
6.工作福利优点分析
# 福利关键词分析
content = ''
# 连接所有公司福利介绍
for x in positionAdvantage: content = content + x
# 去除多余字符
content = re.sub('[,、（），1234567890；;&%$#@!~_=+]', '', content)
# jieba 切词，pandas、numpy计数
segment = jieba.lcut(content)words_df = pd.DataFrame({'segment': segment})words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({'计数': numpy.size})words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=['计数'], ascending=False)test = words_stat.head(1000).values
# 制作词云图
codes = [test[i][0] for i in range(0,len(test))]counts = [test[i][1] for i in range(0,len(test))]wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620,page_title='福利关键词')wordcloud.add('福利关键词', codes, counts, word_size_range=[20, 100])wordcloud.render()联系客服
