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拉勾网设计职位数据（3月）

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简介：
本数据报告聚焦于拉勾网在2023年3月的设计岗位招聘信息，涵盖职位需求、技能要求及薪资范围等关键信息，为求职者和企业提供了深入洞察。 拉勾网设计岗位的数据爬虫结果包括以下内容：businessZones（业务区域）、companyFullName（公司全称）、companyLabelList（公司标签列表）、financeStage（融资阶段）、skillLables（技能标签）、companySize（公司规模）、latitude（纬度坐标）、longitude（经度坐标）、city（城市名称）、district（区县名称）、salary（薪资范围）、secondType（二级分类类型）、workYear（工作经验要求）、education（教育背景要求）、firstType（一级分类类型）、thirdType（三级分类类型）、positionName（职位名称）和positionLables（职位标签），以及positionAdvantage和need等信息。仅供参考。

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  • 拉勾网设计职位数据（3月）
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    本数据报告聚焦于拉勾网在2023年3月的设计岗位招聘信息，涵盖职位需求、技能要求及薪资范围等关键信息，为求职者和企业提供了深入洞察。 拉勾网设计岗位的数据爬虫结果包括以下内容：businessZones（业务区域）、companyFullName（公司全称）、companyLabelList（公司标签列表）、financeStage（融资阶段）、skillLables（技能标签）、companySize（公司规模）、latitude（纬度坐标）、longitude（经度坐标）、city（城市名称）、district（区县名称）、salary（薪资范围）、secondType（二级分类类型）、workYear（工作经验要求）、education（教育背景要求）、firstType（一级分类类型）、thirdType（三级分类类型）、positionName（职位名称）和positionLables（职位标签），以及positionAdvantage和need等信息。仅供参考。
     
  • 使用Node.js爬虫获取拉勾网职位信息
    优质
    本项目利用Node.js编写爬虫程序，自动化地从拉勾网抓取最新职位数据，为求职者提供便捷的信息查询服务。 本段落主要介绍了使用Node.js爬虫来获取拉勾网职位信息的方法，具有很好的参考价值。接下来请跟随文章一起了解具体内容。
     
  • 利用Selenium抓取拉勾网数据
    优质
    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。
     
  • 利用Python和Requests库抓取拉勾网职位信息的方法
    优质
    本文章介绍了如何使用Python编程语言及其Requests库来自动化抓取拉勾网上的职位信息，包括所需工具、技术步骤及代码示例。 按F12打开开发者工具抓包后可以定位到招聘信息的接口，在请求中可以获得接口的URL和formdata。表单中的pn参数表示请求的页数，kd参数表示搜索职位的关键字。 使用Python构建POST请求时，可以设置如下： ```python data = { first: True, pn: 1, kd: python } headers = { Referer: https://www.lagou.com/jobs/list_python/p-city_0?&cl=false&fromSearch=true, User-Agent: } ```
     
  • 使用Scrapy框架的Python爬虫示例——抓取拉勾网职位信息
    优质
    本示例展示如何运用Scrapy框架编写Python爬虫程序，以自动化方式从拉勾网提取最新职位信息。 本段落实例为爬取拉勾网上的Python相关的职位信息，包括职位名、薪资、公司名等内容。分析查询结果页，在拉勾网搜索框中输入“python”关键字后，浏览器地址栏会显示搜索结果页的URL：`https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=`。尝试将问号后的参数删除，发现访问的结果相同。 使用Chrome网页调试工具（F12），分析每条搜索结果在HTML中的定位元素，发现每个职位的信息都包含在`
       
  • 使用Scrapy框架的Python爬虫示例——抓取拉勾网的职位信息
    优质
    本项目利用Python的Scrapy框架编写了一个网络爬虫，专门用于从拉勾网收集最新的职位招聘信息。通过此工具可以高效地获取大量数据，便于后续的数据分析和处理工作。 本段落主要介绍了使用Python爬虫实例——scrapy框架来爬取拉勾网的招聘信息的相关资料，并对内容进行了详细的讲解。文中通过提供代码示例帮助读者更好地理解和学习相关内容，有兴趣的朋友可以参考了解。
     
  • 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。
     
  • 某勾与某无忧网站职位数据爬取及清洗后结果
    优质
    本研究针对某勾和某无忧两大招聘网站进行职位信息的爬取，并对获取的数据进行了系统性的清洗，旨在提供更准确、有效的职业资讯。 使用Python爬虫对某勾和某无忧网站的职位数据进行了爬取，并按照城市和地区分类进行整理，共收集了7000至8000条数据。这些数据涵盖了Java岗、python岗以及Go岗等不同岗位的信息。 接下来是对采集的数据进行了一系列清洗工作：首先检查并修正错误信息，移除空值和重复记录；其次去除无关的广告或其他非职位相关信息；然后将从两个网站获取的不同职位数据合并在一起，并确保属性一致性和去重处理。此外，在薪资待遇方面进行了单位统一化调整（如“千/月”、“万每年”、“元/天”等），并规范了地区信息，比如某些记录中包含区名而其他则没有的情况。 通过这些步骤，我们最终得到了一份结构清晰、格式一致且准确的职位数据集。
     
  • Python爬虫案例分析：抓取拉勾网职位数据（截至2018年4月21日 更新，采用Scrapy框架，存储至本地JSON及MongoDB/MySQL数据库）
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    本案例详细介绍了使用Python Scrapy框架抓取拉勾网职位信息的方法，并展示了如何将数据保存到本地JSON、MongoDB和MySQL数据库中。更新至2018年4月21日。 在Scrapy框架里爬取拉勾网职位信息时，可以使用抓包工具构造请求头和formdata，并利用cookie实现资源的爬取（最新破解方法）。Pipelines中包含的功能有：写入本地json、MongoDB、MySQL（同步）、MySQL（异步），这些功能可以通过settings进行配置选择。