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使用Python抓取拉勾网的Excel数据，并进行Web分析的可视化呈现。

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简介：
通过使用Python进行拉勾网的数据抓取，并将结果以Excel格式存储，随后利用数据可视化技术进行Web分析，包括生成条形图、饼图以及词云等多种数据分析可视化形式。借助pyecharts库，我们能够构建一个功能强大的仪表盘，将多张图片整合到一个统一的页面上，从而实现大屏的可视化数据展示。

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  • Python抓取拉勾网数据并保存至Excel及Web可视化分析
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    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
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    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Python抓取拉勾网数据的方法.rar
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    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]}
     
  • 使用Selenium抓取拉勾网数据并存入MySQL数据库
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    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。
     
  • 抓取拉勾网“全国”和“深圳市”的“数据分析”岗位信息并进行分析.ipynb
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    本Jupyter Notebook项目旨在从拉勾网上搜集全国及深圳地区的数据分析职位信息，并对其进行详尽的数据处理与分析，以揭示行业趋势和要求。 使用Python简单爬取了拉勾网“全国”和“深圳市”的“数据分析”岗位招聘的基本信息，并进行了简单的分析。
     
  • 抓取拉勾网“全国”和“深圳市”的“数据分析”岗位信息并进行分析.ipynb
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    本项目通过爬取拉勾网上的全国及深圳地区数据分析职位招聘信息，并对获取的数据进行全面解析，旨在揭示该领域的就业趋势与需求特点。 使用Python简单爬取了拉勾网“全国”和“深圳市”的“数据分析”岗位招聘的基本信息，并进行了简单的分析。
     
  • 利用Python抓取招聘网站数据，并进行可视化分析及邮件通知
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    本项目运用Python语言自动化抓取各大招聘平台的数据，通过数据分析和可视化呈现行业趋势与岗位需求，并设定阈值自动发送邮件报告。 使用 Python 对招聘网站进行网络爬虫并对其进行可视化分析，并添加邮件检查机制是本项目的主旨。这个设计旨在通过实践加深对 Python 编程语言的理解与应用，同时巩固理论知识，理解通用爬虫的工作流程、网页分类以及遵守的协议等。 一、设计目的及要求 本次设计的目标在于使学生在课程项目实践中复习和掌握 Python 语言的应用方法和技术，并培养逻辑思维能力。此外还旨在锻炼学生的自我管理能力和团队合作技能，以便更好地完成个人任务并促进集体协作。 二、设计内容 1. 设计题目与环境： - 题目：腾讯招聘网站技术类岗位信息的爬取 - 语言：Python - 环境：Anaconda3+Pycharm 2. 设计过程与步骤： （1）编写核心代码以从腾讯招聘网站获取数据。 （2）实现监听邮件功能，以便在完成大量数据抓取后发送通知。 （3）对爬虫获得的数据进行词频统计，并展示出现频率最高的十个词语。 （4）去除无用信息并生成词云图。 （5）针对关键词做进一步的分析和总结。 （6）利用可视化工具呈现高频词汇分布情况。 （7）提取学历及工作经验相关的特有关键字，进行详细分类统计。 （8）对比不同岗位类别（如产品类和技术类），在经验、教育背景以及技术要求方面的差异。 三、设计过程中遇到的问题与解决方法 1. 在初次尝试使用 requests 方法时发现数据为空。经过检查后得知这是由于该网站采用了动态加载内容，导致 xpath 无法正常抓取信息。 - 解决方案：通过回顾之前的案例，决定采用 driver 方法来处理这个问题，并成功实现了网页的完整爬取。 2. 遇到的问题是在大量数据收集时尝试加入邮件通知功能。虽然这需要一定的技术挑战和时间安排上的考虑，但最终得以实现并优化了整个项目的运行效率。 四、设计总结 通过此次课程项目的学习与实践，我们深入理解了 Python 网络爬虫的基本原理及操作方法，并掌握了如何利用 urllib 库或 requests 库获取网页源代码。同时学会了使用正则表达式、Xpath 语法以及 BeautifulSoup 模块进行数据解析；熟悉了 re、lxml 和 bs4 这些库的使用规则，能够有效处理和保存爬取到的数据。此外还接触到了 Selenium 工具用于抓取动态更新的内容，并对 Scrapy 框架有了初步的认识及其在实际项目中的应用方法。
     
  • 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。
     
  • 此爬虫用于获取拉勾网上指定地区Python职位的信息，并进行数据处理及可视化分析。
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    本爬虫旨在收集拉勾网特定区域的Python岗位信息，通过数据分析与可视化，为求职者和雇主提供有价值的行业洞察。 该爬虫用于从拉勾网获取用户指定地区的Python相关招聘信息，并进行数据处理与分析可视化。在分析URL时发现，虽然网页源代码中找不到发布的招聘信息，但在请求过程中可以看到一个POST请求：https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&needAddtionalResult=false。此URL可以用来获取招聘的相关JSON数据。 通过采用POST请求，并在Form Data中包含以下三个参数： - first：是否首页 - pn：页码 - kd：搜索关键字 之后可以通过requests库发送请求，获得所需的JSON格式的数据。然后进行数据筛选和可视化处理。