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【python大作业/爬虫实战】——爬取前程无忧（51job）数据+可视化(附完整代码)_用python实现爬虫爬取招聘网站的招聘信息

网友: 技术文档 2025-09-02 23:19:44

在当今数字化时代，网络爬虫技术已成为数据获取的重要手段之一。本文将通过一个实际案例——采集51job招聘信息，详细介绍如何使用Python和Selenium框架实现数据采集。我们将从环境准备、网页结构分析、采集字段说明到爬虫实现步骤等方面展开，帮助读者快速掌握相关技术。

> 本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！

本篇文章使用的是seleniunm接管已经打开的浏览器进行数据采集，原理不懂的可以看之前的技术博客 ( selenium接管已经打开的浏览器)

更新时间：2025-8-14

可用版本：drissonpage版本、selenium版本

一、项目背景

51job是中国知名的招聘网站，提供了海量的职位信息。这些信息对于求职者和招聘者都具有重要价值。通过采集51job的招聘信息，我们可以进行数据分析、市场调研或为求职者提供决策支持。本文的目标是实现一个自动化采集程序，获取51job上特定关键词（如“大数据”）的职位信息，并将其保存为CSV文件。

二、环境准备

在开始项目之前，我们需要准备以下开发环境和工具：

  • Python环境

    确保已安装Python（推荐3.8及以上版本）。可以通过以下命令安装必要的Python库：

    pip install selenium pyautogui

  • Selenium WebDriver

    Selenium是一个用于自动化Web操作的工具，支持多种浏览器。本文使用Chrome浏览器，因此需要下载与浏览器版本匹配的ChromeDriver。下载地址：ChromeDriver - WebDriver for Chrome。下载后，将chromedriver.exe放置在系统路径中或指定路径。

  • 浏览器配置

    为了方便调试，我们使用Selenium的远程调试功能。在启动Chrome浏览器时，添加以下启动参数：

    chrome.exe --remote-debugging-port=9527

    这样，Selenium可以通过该端口连接到浏览器。

  1. 其他工具

    • Pyautogui：用于模拟鼠标操作，处理滑块验证码。

    • CSV：用于存储采集到的数据。

三、采集字段说明

在爬取51job的招聘信息时，我们主要关注以下字段：

  • 岗位名称：招聘职位的名称。

  • 岗位薪资：该职位的薪资范围。

  • 岗位地区：工作地点。

  • 岗位标签：与该职位相关的标签，如“五险一金”、“带薪年假”等。

  • 公司名字：招聘公司的名称。

  • 公司行业：公司所属的行业。

  • 公司规模：公司的员工规模。

  • 公司类型：公司的类型，如“民营公司”、“外资公司”等。

  • HR活跃程度：HR的活跃程度，如“刚刚活跃”、“3天前活跃”等。

四、采集方式优缺点对比

以下是通过表格形式对 Selenium 接管已打开的浏览器采集、Requests 抓包采集（需要逆向 sign 和 cookies） 以及 直接使用 Selenium 采集 的优缺点进行详细对比：

特性/方法 Selenium 接管浏览器采集 Requests 抓包采集（逆向 sign 和 cookies） 直接使用 Selenium 采集 启动速度 快（无需重新启动浏览器） 极快（无需启动浏览器） 较慢（需启动浏览器实例） 资源消耗 低（复用已有浏览器） 极低（仅发起 HTTP 请求） 高（需模拟用户操作） 动态页面支持 强（支持 JavaScript 渲染） 强（动静态数据） 强（支持 JavaScript 渲染） 反爬能力 中（可绕过简单验证） 高（需逆向工程） 高（可处理复杂验证） 调试效率 高（保留状态，无需重复登录） 中（需逆向分析） 低（每次运行需重新启动） 安全性 低（可能涉及用户敏感信息） 高（无浏览器状态） 中（需注意反爬机制） 代码复杂度 中（需配置调试端口） 高（需逆向工程） 中（需模拟用户操作） 适用场景 需保留登录状态或调试效率高的场景 静态网页或 API 数据采集 动态页面、复杂交互操作 维护成本 低（复用已有浏览器） 高（需定期更新逆向逻辑） 高（需更新 WebDriver 和代码） 易用性 中（需熟悉 Selenium 和调试模式） 高（代码简洁） 低（需熟悉 Selenium 操作）

五、网页结构分析

在编写爬虫之前，我们需要对51job的网页结构进行分析，以便准确提取所需信息。

  • 职位列表页面

    职位搜索结果页面的URL格式为：

    https://we.51job.com/pc/search?keyword=

    例如，搜索“大数据”相关职位时，URL为：

    https://we.51job.com/pc/search?keyword=大数据

六、结果展示

七、完整代码

（一）数据采集（爬虫）部分

（二）可视化部分

1.岗位地域分布

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Mapmap_data = df[\'省份\'].value_counts().reset_index().values.tolist()map_chart = ( Map() .add( series_name=\"\", data_pair=map_data, maptype=\"china\", is_map_symbol_show=False, # 禁用标记点 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, font_size=8), # 调整省份字体大小 ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title=\"岗位地域分布地图\"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( is_piecewise=True, # 分段显示 pieces=[ {\"min\": 100, \"label\": \"100+\", \"color\": \"#CD5C5C\"}, {\"min\": 50, \"max\": 99, \"label\": \"50-99\", \"color\": \"#F08080\"}, {\"min\": 1, \"max\": 49, \"label\": \"1-49\", \"color\": \"#FFA07A\"}, {\"min\": 0, \"max\": 0, \"label\": \"0\", \"color\": \"#FFFFFF\"}, ], ), ))map_chart.render_notebook()

2.企业规模占比分布

size_counts = df[\'公司规模1\'].value_counts()sns.set_theme(style=\"whitegrid\",rc={  \"font.sans-serif\": [\"SimHei\"], # 设置字体为黑体  \"axes.unicode_minus\": False, # 正确显示负号  \"font.family\": \"sans-serif\" # 设置字体族为 sans-serif  })plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.pie( size_counts, labels=size_counts.index, autopct=\'%1.1f%%\', startangle=90, colors=sns.color_palette(\"pastel\"), wedgeprops={\'edgecolor\': \'white\', \'linewidth\': 1.5}, textprops={\'fontsize\': 12, \'color\': \'black\'} )plt.title(\"企业规模占比分布\", fontsize=16, fontweight=\'bold\', pad=20)plt.show()

3.企业类型占比分布

size_counts = df[\'公司类型\'].value_counts()size_percentage = size_counts / size_counts.sum() * 100# 找出占比小于 2% 的类别small_categories = size_percentage[size_percentage < 2].index# 将占比小于 2% 的类别合并为“其他”size_counts[\'其他\'] = size_counts[small_categories].sum()size_counts = size_counts.drop(small_categories)sns.set_theme(style=\"whitegrid\", rc={ \"font.sans-serif\": [\"SimHei\"], # 设置字体为黑体 \"axes.unicode_minus\": False, # 正确显示负号 \"font.family\": \"sans-serif\" # 设置字体族为 sans-serif})plt.figure(figsize=(15, 10)) plt.pie( size_counts, labels=size_counts.index, autopct=\'%1.1f%%\', # 显示百分比 startangle=90, # 起始角度 colors=sns.color_palette(\"pastel\"), wedgeprops={\'edgecolor\': \'white\', \'linewidth\': 1.5}, textprops={\'fontsize\': 12, \'color\': \'black\'} )plt.title(\"企业类型占比分布\", fontsize=16, fontweight=\'bold\', pad=20)plt.show()

4.HR活跃程度统计分析

value_counts = df[\'hr活跃程度1\'].value_counts()plt.figure(figsize=(8, 6)) # 设置图形大小sns.barplot(x=value_counts.index, y=value_counts.values, palette=\'viridis\') plt.title(\'HR活跃程度统计分析\', fontsize=16)plt.xlabel(\'\')plt.ylabel(\'\')plt.show()

5.企业数量Top 7

top_7 = df[\'公司名字\'].value_counts().head(7)plt.figure(figsize=(15, 6)) sns.barplot(x=top_7.values, y=top_7.index, palette=\'viridis\') plt.title(\'企业数量Top 7\', fontsize=16)plt.xlabel(\'\',)plt.ylabel(\'\',)# plt.yticks(rotation=15, fontsize=12)plt.show()

6.岗位标签词云

from wordcloud import WordCloudimport jiebadf[\'岗位标签1\'] = df[\'岗位标签\'].apply(lambda x: \' \'.join(eval(x)))all_text = \' \'.join(df[\'岗位标签1\'])# 使用 jieba 进行分词words = jieba.lcut(all_text)all_text = \' \'.join(words)# 创建词云对象wordcloud = WordCloud( font_path=\'simhei.ttf\', # 设置字体路径（支持中文） width=800, height=600, background_color=\'white\', # 设置背景颜色 max_words=100, # 设置最多显示的词数 min_font_size=10, # 设置最小字体大小 max_font_size=100, # 设置最大字体大小 random_state=42 # 设置随机种子).generate(all_text)plt.figure(figsize=(10, 8))plt.imshow(wordcloud, interpolation=\'bilinear\')plt.axis(\'off\') # 关闭坐标轴plt.title(\'\', fontsize=16)plt.show()

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