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Maicius / UniversityRecruitment-sSurvey

用严肃的数据来回答“什么样的企业会到什么样的大学招聘”？

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University Recruitment's Survey

分析结果

2017全国高校校园招聘企业情况调查报告

优酷：一分钟看完校招企业分布情况

所有的数据可视化结果

原始数据下载

How to Begin

1.配置开发环境python3, 建议配置redis，若未配置redis，则使用json文件存储数据 2.Fork代码,通过pull request提交 3.安装依赖包，

>  pip install –r requirements.txt

4.查看大学名单 ,其中未添加链接的表示还没有爬取信息的大学，选择其中一个大学进行爬取 5.为了避免重复工作，请在正式开始爬取之前打开一个 issue, 告诉大家你要爬取的大学名称，并在爬取完成后在大学名单里添加相应的链接

一个关于大学校园招聘的数据调查

受张雪峰老师演讲的影响，“什么样的企业会到齐齐哈尔大学招聘，什么样的企业会到清华大学招聘？”
张雪峰老师演讲讲学历重不重要
仔细思考之后，决定用严肃的数据来回答这个严肃的问题
欢迎一起来搞事
它主要包含以下部分:

主要工作

  • 1.爬取各个大学的就业信息网，获取到各个大学校园内进行宣讲或招聘的企业名单
    注意是要获得进入大学进行宣讲或招聘的企业，而不是单纯的挂个通知的企业 （先爬100所大学吧）

  • 2.根据某种标准对企业进行划分

  • 3.数据分析

主要技术

  • python 爬虫，beatuifulSoup/Requests等库

  • 利用Redis进行存储（因为真的太方便了）

  • 数据格式全部使用Json Array
    数据格式 数据格式

已爬取的大学就业信息网(持续更新)

C9

985

211

一本

二本

已爬取的公司名单（持续更新）

其它

  • IT橘子网(可根据关键字查询IT公司的融资情况)

一个简单的爬虫教程（欢迎加入这个项目）

大学就业信息网的结构大多十分简单，也没有什么验证码机制，所以用来入门爬虫的话再合适不过了 下面以兰州大学为例，我们爬取到兰州大学进行招聘到企业名单

  • 1.首先，百度兰州大学就业信息网（基本上百度 xx大学就业信息网都能找到相应的网站），然后进去找到要到兰大进行宣讲大企业公示

  • 2.注意不要找发布招聘信息的企业，那些企业不一定会到兰大进行宣讲，与我们的目标不合，最终，找到的网页如下:

    兰大就业网专场招聘会

  • 3.打开浏览器开发者工具(推荐使用Chrome或火狐浏览器)，选择network 进行查看，点击每一条请求，查看其Response, 如果response中包含我们想要的数据，就记录下这条链接。如下图：

    开发者模式

  • 4.因为通常一条请求中不会包含所有我们想要的数据，往往只有一页的数据，所以需要分析每条链接的构成规则，通常点击一下下一页或上一页，看浏览器中URL的变化，很快就明白了:

    URL URL

  • 5.如图，兰大的URL构成非常简单, 一共有50页，所以我们只需要循环构造 list_1.shtml这个参数就行

  • 6.可以开始写代码了，构造URL，构造请求头， 对返回的内容解码，解析交给BeautifulSoup来做:

      base_url = "http://job.lzu.edu.cn/htmlfile/article/list/119/list_"
  url_tail = ".shtml"
  host = "job.lzu.edu.cn"
  header = Util.get_header(host)
  max_page_num = 50
  req = requests.Session()
  re = Util.jedis()
  re.connect_redis()
  for i in range(1, max_page_num + 1):
  	url = base_url + str(i) + url_tail
  	html = req.get(headers=header, url=url).content.decode("utf-8")
  	parse_html(html, re)
  		print(i)
  re.add_university("lzu_company_info")
  print("finish")

  • 7.这样就获得了完整的网页内容，下面开始解析, 将网页内容转化为BeautifulSoup的对象, 通过刚刚对网页的分析可以发现，所有我们想要的数据都被包裹在li中，所以，使用soup.find_all("li"),得到下面这样的效果：

    debug

  • 8.因为网页中使用li包裹的还有很多我们不想要的数据，可以根据数据下标进行准确的截取，比如兰大这个网页中，我们想要的数据在数组的第 24 到 77,因为静态网页的格式十分固定，所以可以直接设置数组下标范围进行截取。

  • 9.通过debug（或者直接记住）,这些标签中的文字信息，在.text属性中，如图：

    debug

  • 10.循环打印text,基本获得我们想要的数据:
    debug

  • 11.格式化数据格式，将日期与文字分开，并去掉空白行，将数据存储进Redis中。在redis中的所有数据都保存为json格式（相应函数封装在util.Jedis里面）
    redis

  • 12.这样，就完成了兰州大学的爬虫工作。大学网站大同小异，基本都是这种套路，具体的可以参考上面的源代码

  • 13.欢迎一起来玩，直接Fork这个项目提交pull request就行,我真的很想看看，什么样的企业会到什么样的大学去招聘

一些动态网页的爬取技巧

  • 强烈推荐使用火狐和Chrome浏览器,两者搭配干活不累

  • 1.动态网页的爬取着重分析URL和header的构成，建议在火狐浏览器下进行分析，因为火狐可以自动解析，方面读取，如图
    火狐浏览器解析

  • 2.动态网页的数据一般（只是一般）放在json格式的文件中，爬虫只需要获得该文件做解析就行。

  • 3.在找到了获得返回数据的url之后，可以在火狐浏览器上编辑重发链接，测试数据是否正常

  • 4.有个很bug的行为，很多大学（比如中南大学和**科学技术大学）的网站，获取数据的参数里有个叫pageSize（大概就是指定一次返回多少数据的参数）,见图：
    pageSize
    通常默认的是15或20这样的数字，表示一页返回15或20条数据，如果改变这个参数，比如直接设定为10000，那就能直接获得所有数据，就不用改变padeIndex发送多次请求了（就是说不用翻页了）
    pageSize

  • 5.留意http header里Referer这个参数，它表示请求从哪里传过去的，比如请求B网页的header包含网页A的URL，表示这个B网页必须从A网页跳转过去，如果header里没有这个参数的话，直接爬是爬不了的。

  • 6.需要登录的网站爬虫，一般使用cookie就行了，获取cookie的方式有很多，比如使用requests.Session()，但最简单的，用浏览器登录一遍再把cookie直接复制到header里就行了

  • 7.有些网站的URL构成看起来莫名其妙,需要花点时间去分析构成，这个时候可能需要一些编码转换，推荐站长转换工具.推荐使用Visual Studio Code来分析复杂的URL,因为它有一个很神奇的功能,见图:
    VSCode这样很容易发现规律

  • 8.不是所有复杂的URL都需要花时间去分析，因为那个参数可能根本就没多大影响，比如清华大学这个的，即使为空也不影响获取数据:
    callback

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