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Python抓取拉勾网数据并保存至Excel及Web数据分析可视化

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简介：
本项目运用Python技术从拉勾网采集数据，并利用pandas和numpy等库将数据处理后存储于Excel文件中，同时借助matplotlib与seaborn实现数据的网页可视化展示。 使用Python爬取拉勾网数据并存储到Excel文件中，然后进行数据分析可视化（包括条形图、饼图、词云等）。利用pyecharts生成仪表盘，并将多张图片汇总在一个页面上，实现大屏可视化数据展示。

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  • Python抓取拉勾网数据并保存至Excel及Web可视化分析
    优质
    本项目运用Python技术从拉勾网高效抓取招聘信息，并将收集到的数据整理后存入Excel表格中。同时，利用Web技术实现对数据进行直观且深入的可视化分析，为用户展示职位分布、薪资水平等关键信息，助力求职者与企业快速获取所需资讯。 使用Python爬取拉勾网数据并将其存储在Excel文件中。通过数据分析进行条形图、饼图和词云的可视化，并利用pyecharts生成仪表盘。最后将多张图片汇总到一个页面上，实现大屏可视化数据展示。
     
  • Python抓取拉勾网数据并保存至Excel及Web数据分析可视化
    优质
    本项目运用Python技术从拉勾网采集数据，并利用pandas和numpy等库将数据处理后存储于Excel文件中，同时借助matplotlib与seaborn实现数据的网页可视化展示。 使用Python爬取拉勾网数据并存储到Excel文件中，然后进行数据分析可视化（包括条形图、饼图、词云等）。利用pyecharts生成仪表盘，并将多张图片汇总在一个页面上，实现大屏可视化数据展示。
     
  • 使用Selenium抓取拉勾网数据并存入MySQL数据库
    优质
    本项目采用Python Selenium库自动化抓取拉勾网招聘信息，并将获取的数据存储至MySQL数据库中，便于后续分析和处理。 使用selenium和pyquery对拉勾网进行爬取，获取相关招聘信息，并将这些数据导入到MySQL数据库中。
     
  • 利用Selenium抓取拉勾网数据
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    本项目采用Python Selenium工具自动化抓取拉勾网招聘信息数据，用于招聘趋势分析、职位需求挖掘等应用场景。 使用Selenium技术爬取拉勾网上的Python开发职位的薪资、工作地点以及学历要求。
     
  • Python抓取拉勾网数据（单线程版).py
    优质
    本段代码为使用Python编写实现从拉勾网抓取数据的功能（仅支持单线程操作），适用于需要进行网页信息提取和分析的学习者或开发者。 Python拉勾网招聘信息爬取（单线程）可以实现对相关专业的工作招聘信息的获取，并保存到Excel表格中。虽然完美避开了拉勾网的反爬虫机制，但是爬取时间比较长。
     
  • Python数据分析及应用：从数据获取至可视化
    优质
    本书全面介绍了利用Python进行数据分析的过程，涵盖数据获取、清洗、分析到可视化的全流程技巧与实践。 Python数据分析与应用课程涵盖了从数据获取到可视化的全面教学内容。该课程包括PPT、教学大纲、详细的教学设计、课后习题及答案、题库以及项目源码，并提供13章的全套教学视频资料，旨在帮助学生系统地学习和掌握Python在数据分析领域的应用技能。
     
  • 使用Python抓取拉勾网数据的方法.rar
    优质
    本资源提供了一种利用Python编程语言从拉勾网高效获取招聘信息的方法和代码示例，适合对网络爬虫技术感兴趣的开发者学习参考。 在使用Python爬虫实战中，目标是抓取拉勾网上的所有职位信息。首先需要关注的是类似于https://www.lagou.com/jobs/2182417.html这样的链接，这类URL的共同特点是数字部分会变化，通过编写正则表达式可以轻松匹配这些URL。 除了首页之外，在其他位置也能找到类似的URL。因此，第一步是抓取职位分类页面的URL（例如：https://www.lagou.com/zhaopin/Java/），然后从这些页面中提取最终的目标URL进行爬取。 使用Scrapy框架时，它会自动处理去重问题，确保每个职位信息只被访问和存储一次。
     
  • Python抓取电影Top250数据及可视化分析.zip
    优质
    本项目为一个使用Python语言进行豆瓣电影Top250榜单的数据爬取、处理与可视化的实践教程。包含代码和图表展示数据分析全过程。 Python爬取电影Top250数据并进行可视化分析.zip 这个文件包含了使用Python编程语言从网站上抓取电影Top250的数据，并对这些数据进行了可视化处理的代码和相关资源。文档中可能包括如何编写网络爬虫、解析HTML页面以及利用图表库（如Matplotlib或Seaborn）展示数据分析结果的具体步骤和技术细节。
     
  • Python 抓取淘宝女装数据并进行可视化分析
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    本项目利用Python抓取淘宝女装销售数据，并通过数据分析和可视化工具展示趋势与模式，为消费者和商家提供决策支持。 dict = {标题:index[raw_title], 价格:index[view_price], 店铺:index[nick], 购买人数:index[view_sales], 地点:index[item_loc], 商品详情页:https:+index[detail_url], 店铺链接:https:+index[shopLink]}