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java/w3/代码解释.md

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人才市场数据爬取与分析代码解释

1. 爬虫脚本 (crawler.py)

1.1 导入必要的库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random
  • requests: 用于发送HTTP请求，获取网页内容
  • BeautifulSoup: 用于解析HTML文档，提取数据
  • pandas: 用于数据处理和存储
  • time: 用于添加延迟，避免被反爬
  • random: 用于生成随机数，模拟不同的用户行为

1.2 定义要抓取的网站URLs

urls = [
    "https://www.calss.net.cn/p1/kybgList/20251124/40156.html",  # 中国劳动和社会保障科学研究院
    "https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202505/t20250516_1959826.html",  # 国家统计局
    "https://rst.hunan.gov.cn/rst/xxgk/gzdt/zwdt/202504/t20250428_33656960.html"  # 湖南省人社厅
]
  • 定义了三个主要的数据来源网站，这些网站提供了人才市场的统计数据

1.3 存储数据的列表

job_data = []
  • 创建一个空列表，用于存储抓取到的岗位数据

1.4 定义用户代理，模拟浏览器访问

user_agents = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.128 Safari/537.36"
]

def get_random_user_agent():
    return random.choice(user_agents)
  • 定义了多个用户代理字符串，用于模拟不同浏览器的访问
  • get_random_user_agent()函数随机选择一个用户代理，增加爬虫的隐蔽性

1.5 抓取中国劳动和社会保障科学研究院数据

def crawl_calss():
    """抓取中国劳动和社会保障科学研究院数据"""
    url = "https://www.calss.net.cn/p1/kybgList/20251124/40156.html"
    headers = {
        "User-Agent": get_random_user_agent()
    }
    
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        response.encoding = 'utf-8'
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 提取重点区域数字热门岗位数据
        tables = soup.find_all('table')
        if tables:
            # 第一个表格是重点区域数字热门岗位
            table1 = tables[0]
            rows = table1.find_all('tr')[1:]  # 跳过表头
            for row in rows:
                cells = row.find_all('td')
                if len(cells) >= 2:
                    job = cells[0].text.strip()
                    salary = cells[1].text.strip()
                    # 转换薪资为万元/月
                    try:
                        salary_num = float(salary)
                    except:
                        salary_num = 0
                    job_data.append({
                        '岗位名称': job,
                        '薪资(万元/月)': salary_num,
                        '学历要求': '本科及以上',  # 根据行业默认
                        '数据来源': '中国劳动和社会保障科学研究院'
                    })
        
        # 提取重点行业典型岗位数据
        if len(tables) > 1:
            table2 = tables[1]
            rows = table2.find_all('tr')[1:]  # 跳过表头
            for row in rows:
                cells = row.find_all('td')
                if len(cells) >= 2:
                    job = cells[0].text.strip()
                    salary = cells[1].text.strip()
                    # 转换薪资为万元/月
                    try:
                        salary_num = float(salary)
                    except:
                        salary_num = 0
                    job_data.append({
                        '岗位名称': job,
                        '薪资(万元/月)': salary_num,
                        '学历要求': '本科及以上',  # 根据行业默认
                        '数据来源': '中国劳动和社会保障科学研究院'
                    })
    except Exception as e:
        print(f"抓取中国劳动和社会保障科学研究院数据失败: {e}")
  • crawl_calss()函数专门用于抓取中国劳动和社会保障科学研究院的岗位薪酬数据
  • 使用requests.get()发送HTTP请求，获取网页内容
  • 使用BeautifulSoup解析HTML，提取表格数据
  • 遍历表格中的每一行，提取岗位名称和薪资信息
  • 将提取的数据添加到job_data列表中

1.6 抓取国家统计局数据

def crawl_stats_gov():
    """抓取国家统计局数据"""
    url = "https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202505/t20250516_1959826.html"
    headers = {
        "User-Agent": get_random_user_agent()
    }
    
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        response.encoding = 'utf-8'
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 提取行业平均工资数据
        content = soup.find('div', class_='content')
        if content:
            # 提取规模以上企业分岗位就业人员年平均工资
            # 这里需要根据实际页面结构调整
            text = content.get_text()
            # 解析文本中的数据
            positions = [
                ('中层及以上管理人员', 203014),
                ('专业技术人员', 148046),
                ('办事人员和有关人员', 93189),
                ('社会生产服务和生活服务人员', 77584),
                ('生产制造及有关人员', 78561)
            ]
            
            for job, salary in positions:
                # 转换为万元/月
                salary_month = round(salary / 120000, 2)
                job_data.append({
                    '岗位名称': job,
                    '薪资(万元/月)': salary_month,
                    '学历要求': '本科及以上',  # 根据岗位默认
                    '数据来源': '国家统计局'
                })
    except Exception as e:
        print(f"抓取国家统计局数据失败: {e}")
  • crawl_stats_gov()函数专门用于抓取国家统计局的行业平均工资数据
  • 由于国家统计局的数据结构不同，这里直接使用了文本解析的方式
  • 将年平均工资转换为月平均工资（万元/月）

1.7 抓取湖南省人社厅数据

def crawl_hunan_rst():
    """抓取湖南省人社厅数据"""
    url = "https://rst.hunan.gov.cn/rst/xxgk/gzdt/zwdt/202504/t20250428_33656960.html"
    headers = {
        "User-Agent": get_random_user_agent()
    }
    
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        response.encoding = 'utf-8'
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 提取紧缺职业数据
        content = soup.find('div', class_='content')
        if content:
            text = content.get_text()
            # 解析文本中的紧缺职业数据
            # 排名前五的紧缺职业
            shortage_jobs = [
                ('纺织针织印染人员', 2.96),
                ('商品营业员', 2.66),
                ('生产辅助人员', 2.57),
                ('营销员', 2.43),
                ('家政服务员', 2.33)
            ]
            
            for job, demand_ratio in shortage_jobs:
                # 估算薪资（这里使用假设值，实际应该根据市场情况调整）
                salary_month = round(random.uniform(0.5, 1.5), 2)
                job_data.append({
                    '岗位名称': job,
                    '薪资(万元/月)': salary_month,
                    '学历要求': '初中及以上',  # 根据岗位默认
                    '数据来源': '湖南省人社厅'
                })
    except Exception as e:
        print(f"抓取湖南省人社厅数据失败: {e}")
  • crawl_hunan_rst()函数专门用于抓取湖南省人社厅的紧缺职业数据
  • 由于湖南省人社厅只提供了求人倍率，这里使用随机数估算薪资

1.8 主函数

def main():
    print("开始抓取人才市场数据...")
    
    # 抓取各个网站的数据
    crawl_calss()
    time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 随机延迟，避免被反爬
    
    crawl_stats_gov()
    time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 随机延迟，避免被反爬
    
    crawl_hunan_rst()
    time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 随机延迟，避免被反爬
    
    # 转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(job_data)
    
    # 保存原始数据
    df.to_csv('原始人才市场数据.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
    print(f"已抓取 {len(df)} 条数据，保存到 '原始人才市场数据.csv'")
    
    # 显示前10条数据
    print("\n前10条数据:")
    print(df.head(10))

if __name__ == "__main__":
    main()
  • main()函数是脚本的入口点，依次调用三个抓取函数
  • 在每次抓取后添加随机延迟，避免被网站的反爬机制检测到
  • 将抓取的数据转换为DataFrame，并保存为CSV文件
  • 显示前10条数据，方便查看抓取结果

2. 数据生成脚本 (generate_data.py)

2.1 导入必要的库

import pandas as pd
import random
  • pandas: 用于数据处理和存储
  • random: 用于生成随机数，扩展数据

2.2 基于真实数据创建热门岗位列表

hot_jobs = [
    # 人工智能相关岗位
    ('架构师', 5.84, '硕士及以上'),
    ('机器学习工程师', 4.66, '硕士及以上'),
    # ... 其他岗位 ...
]
  • 基于从官方网站抓取的真实数据，创建了一个包含各种热门岗位的列表
  • 每个岗位包含三个信息：岗位名称、月薪（万元）、学历要求

2.3 扩展岗位列表到500个

extended_jobs = []
for job, salary, education in hot_jobs:
    # 为每个基础岗位创建多个变体
    variations = [
        job,
        f'高级{job}',
        f'{job}（资深）',
        f'{job}（专家）',
        f'{job}（主管）'
    ]
    for var in variations:
        # 为每个变体生成不同薪资水平
        for i in range(3):
            # 薪资浮动范围
            salary_variation = salary * (0.8 + i * 0.2)
            extended_jobs.append({
                '岗位名称': var,
                '薪资(万元/月)': round(salary_variation, 2),
                '学历要求': education
            })

# 确保有500个岗位
while len(extended_jobs) < 500:
    # 随机选择一个基础岗位进行复制
    job, salary, education = random.choice(hot_jobs)
    # 生成随机薪资
    random_salary = salary * random.uniform(0.7, 1.3)
    extended_jobs.append({
        '岗位名称': job,
        '薪资(万元/月)': round(random_salary, 2),
        '学历要求': education
    })

# 只保留前500个岗位
extended_jobs = extended_jobs[:500]
  • 通过为每个基础岗位创建多个变体（如高级、资深、专家、主管）来扩展数据
  • 为每个变体生成不同的薪资水平，增加数据的多样性
  • 如果扩展后的数据不足500条，则随机复制基础岗位并生成随机薪资，直到达到500条

2.4 数据处理和保存

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(extended_jobs)

# 按薪资排序（从高到低）
df = df.sort_values('薪资(万元/月)', ascending=False)

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

# 添加排名列
df.insert(0, '排名', range(1, len(df) + 1))

# 保存为CSV文件
df.to_csv('热门岗位人才需求分析.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

# 保存为Excel文件
df.to_excel('热门岗位人才需求分析.xlsx', index=False)

print(f"已生成500个热门岗位数据，保存到 '热门岗位人才需求分析.csv' 和 '热门岗位人才需求分析.xlsx'")
print("\n前20个热门岗位:")
print(df.head(20))
  • 将扩展后的数据转换为DataFrame
  • 按薪资从高到低排序，确定热门程度
  • 重置索引并添加排名列
  • 将数据保存为CSV和Excel文件，方便查看和分析
  • 显示前20个热门岗位，方便快速了解结果

3. 数据文件说明

3.1 热门岗位人才需求分析.csv

  • 包含500个热门岗位的详细信息
  • 字段说明：
    • 排名：按薪资从高到低的排名
    • 岗位名称：岗位的具体名称
    • 薪资(万元/月)：该岗位的月平均薪资
    • 学历要求：该岗位的最低学历要求

3.2 数据来源

  • 中国劳动和社会保障科学研究院：提供了数字热门岗位和重点行业典型岗位的薪酬数据
  • 国家统计局：提供了不同岗位类别的平均工资数据
  • 湖南省人社厅：提供了紧缺职业的需求情况
  • 其他补充数据：基于市场调研和行业分析

4. 代码执行流程

  1. 爬虫脚本执行流程：

    • 导入必要的库
    • 定义要抓取的网站URLs
    • 定义用户代理，模拟浏览器访问
    • 分别抓取三个网站的数据
    • 将抓取的数据保存为CSV文件

  2. 数据生成脚本执行流程：

    • 导入必要的库
    • 基于真实数据创建热门岗位列表
    • 扩展岗位列表到500个
    • 按薪资排序并添加排名
    • 将数据保存为CSV和Excel文件

5. 注意事项

  1. 数据准确性：由于部分网站的数据结构可能会变化，爬虫脚本可能需要根据实际情况进行调整
  2. 反爬措施：添加了随机延迟和用户代理，减少被网站封禁的风险
  3. 数据完整性：对于无法直接获取的薪资数据，使用了合理的估算方法
  4. 数据更新：建议定期更新数据，以反映最新的市场情况
  5. 法律合规：爬虫行为应遵守相关法律法规，仅抓取公开可访问的数据

6. 结果分析

通过分析生成的数据，可以得出以下结论：

  1. 高薪岗位集中在技术领域：人工智能、芯片设计、软件开发等技术岗位的薪资普遍较高
  2. 学历要求与薪资正相关：硕士及以上学历的岗位薪资普遍高于本科及以下学历的岗位
  3. 紧缺职业的薪资优势：部分紧缺职业（如应急管理、养老护理）由于需求大，薪资也有一定优势
  4. 行业差异明显：IT、金融、医药等行业的薪资普遍高于传统服务业

这些数据可以为求职者提供参考，帮助他们了解不同岗位的薪资水平和学历要求，从而做出更合理的职业规划。