在上一篇博客中，我和大家分享了整个11月份找工作的心路历程，而在找工作的过程中，博主发现西安大小周、单休这种变相“996”的公司越来越多，感慨整个行业越来越“内卷”的同时，不免会对未来的人生有一点迷茫，因为深圳已经开始试运行“996”了，如果有一天“996”被合法化并成为一种常态，那么，我们又该如何去面对“人会一天天衰老，总有一天肝不动”的客观规律呢？我注意到Boss直聘移动端会展示某个公司的作息时间，所以，我有了抓取西安市职位和公司信息并对其进行数据分析的想法，我想知道，这到底是我一个人的感受呢？还是整个世界的确是这样子的呢？带着这样的想法，博主有了今天这篇博客。所以，在今天这篇博客里，博主会从Boss直聘、智联招聘以及前程无忧上抓取职位和公司信息，并使用MongoDB对数据进行持久化，最终通过pyecharts对结果进行可视化展示。虽然不大确定2021年会不会变得更好，可生活最迷人的地方就在于它的不确定性，正如数据分析唯一可以做的，就是帮助我们从变化的事物中挖掘出不变的规律一样。

爬虫编写

其实，这种类似的数据分析，博主此前做过挺多的啦，譬如 基于Python实现的微信好友数据分析 以及 基于新浪微博的男女性择偶观数据分析(下) 这两篇博客。总体上来说，大部分学习Python的朋友都是从编写爬虫开始的，而在博主看来，数据分析是最终的目的，编写爬虫则是达到这一目的的手段。而从始至终，“爬”与“反爬”的较量从未停止过，Requests、BeautifulSoup、Selenium、Phantom等等的技术层出不穷。考虑到现在编写爬虫存在风险，所以，我不会在博客里透露过多的“爬虫”细节，换言之，我不想成为一个教别人写爬虫的人，因为这篇博客的标签是数据分析，关于爬虫的部分，我点到为止，不再过多地去探讨它的实现，希望大家理解。而之所以要从这三个招聘网站上抓取，主要还是为了增加样本的多样性，因为Boss直聘上西安市的职位居然只有3页，这实在是太让人费解了！

Boss直聘

通过抓包，我们可以分析出Boss直聘的地址：https://www.zhipin.com/job_detail/?query={query}&city={cityCode}&industry=&position=&page={page}。其中，query为待查询关键词，cityCode为待查询城市代码，page为待查询的页数。可以注意到，industry和position两个参数没有维护，它们分别表示待查询的行业和待查询的职称。因为我们面向的是更一般的“打工人”，所以，这些都可以进行简化。对于cityCode这个参数，我们可以通过下面的接口获得：https://www.zhipin.com/wapi/zpCommon/data/city.json。这里，简单定义一个方法extractCity()来提取城市代码：

def extractCity(self, cityName=None):
    if (os.path.exists('bossCity.json') and cityName != None):
        with open('bossCity.json', 'rt', encoding='utf-8') as fp:
            cityList = json.load(fp)
            for city in cityList:
                if (city['name'] == cityName):
                    return city['code']
    else:
        response = requests.get(self.cityUrl)
        response.raise_for_status()
        json_data = response.json();
        if (json_data['code'] == 0 and json_data['zpData'] != None):
            cityList = []
            for level in json_data['zpData']['cityList']:
                cityList.extend(self.unfoldLevel(level))
            with open('bossCity.json', 'wt', encoding='utf-8') as fp:
                json.dump(cityList, fp)
            if (cityName != None):
                for city in cityList:
                    if (city['name'] == cityName):
                        return city['code']
            else:
                return json_data['zpData']['locationCity']['code']

接下来，我们可以编写searchJobs()方法来实现职位的检索：

def searchJobs(self, cityName, query, page=1):
    cityCode = self.extractCity(cityName)
    if (cityCode  != None):
        searchUrl = 'https://www.zhipin.com/job_detail/?query={query}&city={cityCode}&industry=&position=&page={page}'.format(cityCode=cityCode, query=query, page=str(page))
        html = self.makeRequest(searchUrl)
        soup = BeautifulSoup(html)
        details = soup.find_all(name='div',attrs={'class','job-primary'})
        jobItems = []
        companyItems = []
        for detail in details:
            jobItem = self.extractJob(detail)
            if (jobItem == None):
                continue
            else:
                jobItems.append(jobItem)
            companyItem = self.extractCompany(detail)
            if (companyItem == None):
                continue
            else:
                jobItem['company'] = companyItem['title']
                jobItem['industry'] = companyItem['industry']
                companyItems.append(companyItem)
        return (jobItems,companyItems)

这里我们会用到requests、fake_useragent以及BeautifulSoup，如果你经常编写爬虫的话，对它们应当不会感到陌生。唯一需要注意的有两点：第一，Boss直聘会封杀爬虫的IP，所以，可以考虑从互联网上抓取免费的代理IP作为代理池，每次发起请求时随机选取一个IP作为代理IP，这样可以有效地减少被封杀的可能。第二，Boss直聘的Cookie最多只能使用4次，超过4次后就需要重新获取Cookie。 目前，我没有找到好的解决方案，有兴趣的朋友可以参考 2019年末逆向复习系列之Boss直聘Cookie加密字段__zp_stoken__逆向分析 这篇博客做一点逆向方面的研究，或者考虑使用PyExecJS载入前端JavaScript脚本来生成Cookie，因为逆向并不是我这篇博客的重点。在解决了这两个问题后，我们就可以提取出每一页的岗位和公司信息，而这些都可以通过BeautifulSoup解决，这里不再赘述，关于Boss直聘部分的源代码，请参考：https://github.com/qinyuanpei/job-analyse/blob/master/Spider/bossSpider.py。

智联招聘

智联招聘相对于Boss直聘要简单一点，通过抓包分析，我们可以找到这样一个地址：https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?at={at}&_v={v}&x-zp-page-request-id={x-zp-page-request-id}&x-zp-client-id={v}&MmEwMD={MmEwMD}。通过这个接口可以直接获得JSON格式的数据，可想要构造这几个参数出来，实在是有一点困难，因为它遇到和Boss直聘一样的问题，基本都需要一定的逆向功底，而如果尝试去解析DOM，你会发现它的前端使用了Vue.js，换句话说，这个网站是由前端完成渲染的，这意味着，如果我直接访问https://sou.zhaopin.com/?jl=854这个地址，是无法拿到可以解析的DOM结构的，这就多少会有一点尴尬。所以，实际上博主最后没有实现智联招聘的爬虫，因为在这上面投入太多的精力，实在有一点得不偿失。这里简单说一下思路，基本上我们需要以POST方式调用这个接口，然后在Body中写入下面的结构：

{"pageSize":"30","cityId":854,"workExperience":"-1","companyType":"-1","employmentType":"-1","jobWelfareTag":"-1","kt":"3","at":"20673d42d62d48c38add329318fb9e2c","rt":"84a950e77e054854b4d2f9d90826d063","_v":"0.97312845","userCode":662040894,"eventScenario":"pcSearchedSouIndex","cvNumber":"JM620408945R90500002000"}

这里依然要解决Cookie的问题，它这个Cookie简直不能更恶心，因为参数实在是太多了：

那么，我放弃了，感兴趣的朋友可以顺着这个思路继续探索，加油！

前程无忧

相对于Boss直聘和智联招聘，前程无忧要更简单一点，这种简单是从心智体验上来讲。经过分析，它的地址为：https://search.51job.com/list/200200,000000,0000,00,9,99,+,2,{page}.html?lang=c&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99&degreefrom=99&jobterm=99&companysize=99&ord_field=0&dibiaoid=0&line=&welfare=。它的简单体现在，可以直接通过修改page这个参数来达到抓取某一页数据的目的，它本身没有特别强大的反爬机制，所以，事实上，它是整个数据分析主要的数据来源，在这个地址里可能有一点大家看不懂的东西，没关系，博主一样看不懂，我们只需要知道它表示西安就可以了，如果想抓取某个城市的职位信息，可以直接在前程无忧上搜索，地址栏会告诉你这一切是如何变化的。需要说明的是，前程无忧的职位信息是存储在window.__SEARCH_RESULT__这个变量里的，所以，我们通过这个正则直接去匹配它即可，不需要再去解析DOM，这再次体现出了它的简单：

def searchJobs(self, cityName, query, page=1):
    cityCode = cityName
    if (cityCode   != None):
        searchUrl = 'https://search.51job.com/list/200200,000000,0000,00,9,99,+,2,{page}.html?lang=c&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99&degreefrom=99&jobterm=99&companysize=99&ord_field=0&dibiaoid=0&line=&welfare='.format(page=str(page))
        html = self.makeRequest(searchUrl)
        data = re.findall('window.__SEARCH_RESULT__ =(.+)}</script>', str(html))[0] + "}"
        details = json.loads(data)['engine_search_result']
        jobItems = []
        companyItems = []
        for detail in details:
            jobItem = self.extractJob(detail)
            if (jobItem == None):
                continue
            else:
                jobItems.append(jobItem)
            companyItem = self.extractCompany(detail)
            if (companyItem == None):
                continue
            else:
                companyItems.append(companyItem)
            return (jobItems,companyItems)

因为这里真正起作用的实际上只有page这个参数，所以，我们只需要循环每一页就可以了，博主就是通过这个方法抓取了大量的职位信息。同样地，我们通过extractJob()和extractCompany()两个方法来组装职位和公司的信息，最终通过元组的形式返回，由调用者自己决定要如何去处理这些数据。虽然，我们选择了MongoDB这样的数据库，它不像关系型数据库那样重视Schema，可为了我们最终分析数据的时候方便一点，还是建议使用一致的数据结构。关于前程无忧部分的源代码，请参考：https://github.com/qinyuanpei/job-analyse/blob/master/Spider/job51Spider.py。

数据分析

在开始今天的数据分析前，首先向大家展示下爬虫抓取到的数据。截止到写这篇的博客的时间，博主一共收集了20000个左右的职位/公司信息，如下图所示：

接下来，我们从数据库中读取这些数据以开始下面的分析：

store = Store.mongoStore.MongoStore('default')
jobs = list(store.find('job',{}))
companies = list(store.find('company',{}))

行业结构分析

俗话说，“男怕入错行，女怕嫁错郎”。我们今天的社会是一个非常“苛刻”的社会，它要求每一个人在“合适”的年龄做“该做”的事情，可要达到这样一个“标准”则是非常不容易的。在综艺节目《令人心动的Offer》里，“大龄”、“裸辞”、“背水一战”的丁辉，受到了来自红圈律所的“精英”们的区别对待，仿佛一个人的人生不能有一丁点的差错。或许人生的“试错”成本真的非常高，高到人们在30岁左右的时候纷纷遭遇中年危机。所以，我们实在有必要去了解一个行业，它目前的求职现状到底是什么样的，这里以西安市为例：

def analyse_industry():
    industries = list(map(lambda x:x['industry'],companies))
    counter = Counter(industries)
    counter = sorted(counter.items(),key = lambda x:x[1],reverse = True)[0:15]
    counter = dict(counter)
    c = (
        Pie()
        .add("",[list(z) for z in zip(counter.keys(), counter.values())],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="center"),)
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="西安市求职招聘行业结构分析(Top15)",pos_left=325),
            legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="left", orient="vertical"),
        )
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
        .render("./Reports/西安市求职招聘行业结构分析(Top15).html")
    )

下面是整个西安市求职招聘排名前15位的行业结构：

可以注意到，其中占据份额较大的行业主要有：房地产、建筑/建材/工程、计算机软件、电子技术/半导体/集成电路、教育/培训/院校等。

学历结构分析

作为一个“西漂”，博主对西安最深的一个印象就是，西安有着非常丰富的高校资源，正因为如此，博主一度认为西安遍历都是研究生。因为在过去的四年里，的确接触过不少研究生学历的同事，相比之下，博主这样一个普通211、非科班的本科生，着实显得有点相形见绌。我在之前的博客里有提到去中兴面试的经历，这个经历让我第一次意识到，学历和非科班的出身，终究有一天会成为你进入国企或者大厂的门槛，所以，博主在考虑要不要去读一个在职的研究生。这种认识到底是不是幸存者偏差呢，我们来看看数据分析的结果：

def analyse_education():
    eduInfos = list(map(lambda x:x['eduInfo'], jobs))
    counter = Counter(eduInfos)
    counter = sorted(counter.items(),key = lambda x:x[1],reverse = True)
    counter = dict(counter)
    c = (
        Pie()
        .add("",[list(z) for z in zip(counter.keys(), counter.values())])
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="西安市求职招聘学历结构分析",pos_left=325),
            legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="left", orient="vertical"),
        )
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
        .render("./Reports/西安市求职招聘学历结构分析.html")
    )

我承认我在胡说八道，因为结果非常的Amazing啊，非常的毕导啊：

我没有想到研究生以上的比例这么低，可能是因为我身边这些同事的层次都比较高吧，哈哈！可当学历逐渐成为一种门槛，即使你比本科生多上三年学，最后一样要在这世界上颠沛流离的时候，是不是会和博主有一样的疑问，为什么IT行业会变成劳动密集型产业？是因为门槛低让这个行业劣币驱逐良币呢，还是拥有高学历的人才一样要去拧螺丝？

薪资待遇分析

有时候，我会忍不住想，是不是在任何一个城市里，人们工资增长永远都赶不上房价增长？如果真的是这样，我们为什么又要从三线小城市出来呢？可能是觉得大城市有更好的机会吧，可转眼到了2020年，上大学时一心想从事这个行业的我，当时无论如何都想不到若干年后要面对“35岁”这个问题。当“996”作为一种“福报”的声音越来越强烈，曾经我们认为的那“一点点”机会，真的就是只剩下“一点点”。人有时候就是在靠着那点“不切实际”过日子，譬如固执的认为收入会越来越高，可其实任何工作都是有天花板的存在的，以大多数普通人的努力程度，一辈子连天花板都可能触碰不到，真实的薪资水平到底是什么样的呢？年薪30万果真如此寻常等闲？我们一起来看：

def analyse_salary():
    salaries = list(map(lambda x:x['avgSalary'], list(filter(lambda x:x['avgSalary'] != 0, jobs))))
    counter = Counter(salaries)
    counter = sorted(counter.items(),key = lambda x:x[1],reverse = True)
    records = {'3000元以下':0, '3000元-5000元':0, '5000元-8000元':0, '8000元-12000元':0, '12000元-15000元':0, '15000元以上':0}
    for (k,v) in counter:
        if (k < 3000):
            records['3000元以下'] += v
        if (k >= 3000 and k < 5000):
            records['3000元-5000元'] += v
        if (k >= 5000 and k < 8000):
            records['5000元-8000元'] += v
        if (k >= 8000 and k < 12000):
            records['8000元-12000元'] += v
        if (k >= 12000 and k < 15000):
            records['12000元-15000元'] += v
        if (k >= 15000):
            records['15000元以上'] += v
    counter = dict(records)
    c = (
        Pie()
        .add("",[list(z) for z in zip(counter.keys(), counter.values())])
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="西安市求职招聘平均工资分析",pos_left=325),
            legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="left", orient="vertical"),
        )
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
        .render("./Reports/西安市求职招聘平均工资分析.html")
    )

由此，我们得到了整个西安市的收入分布情况。显然，**5000~8000*这个收入区间才是大多数普通人的真实写照：

我们继续分析，哪些行业的平均工资更高一点，因为这样你会找到同龄人的参考对象：

def analyse_industry_salary():
    filtered = list(filter(lambda x:x['avgSalary'] != 0, jobs))
    salaries = {}
    for job in filtered:
        if (job['industry'] == ''):
            continue
        if salaries.get(job['industry']) == None:
            salaries[job['industry']] = [job['avgSalary']]
        else:
            salaries[job['industry']].append(job['avgSalary'])
    counter = {}
    for (industry, data) in salaries.items():
        counter[industry] = int(sum(data) / len(data))
    counter = sorted(counter.items(),key = lambda x:x[1],reverse = True)[0:15]
    counter = dict(counter)
    c = (
        Bar()
        .add_xaxis(list(counter.keys()))
        .add_yaxis("平均工资", list(counter.values()))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="西安市求职招聘行业工资分析(Top15)", pos_left=325),
            legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="left", orient="vertical"),
        )
        .render("./Reports/西安市求职招聘行业工资分析(Top15).html")
    )

类似地，我们这里取排名前15位的行业进行分析：

可以注意到，工资收入靠前的行业主要集中在：互联网/移动互联网/计算机软件/电子商务、信托/拍卖/典当/担保、 智能硬件、法律、学术/科研、保险、房地产、金融/投资/证券、美容/保健等行业。可惜，从一名IT行业从业者的角度来看，西安实际上并没有真正的互联网公司。这个世界常常如此，每个月挣15K的人感慨自己买不起房，可还有那么多收入在8K以下的人群，还能再说什么呢？

学历与薪资关系分析

通常大家都认为，学历越高，薪资就会越高，那么，这个是否符合实际情况呢，我们一起来看一下：

def analyse_eduInfo_salary(industry=None):
    filtered = list(filter(lambda x:x['avgSalary'] != 0, jobs))
    if (industry != None):
        filtered = list(filter(lambda x:x['industry'] == industry, filtered))
    salaries = {}
    for job in filtered:
        if (job['eduInfo'] == ''):
            continue
        eduInfo = job['eduInfo']
        if (eduInfo in ['学历不限','不限']):
            eduInfo = '学历不限'
        if salaries.get(eduInfo) == None:
            salaries[eduInfo] = [job['avgSalary']]
        else:
            salaries[eduInfo].append(job['avgSalary'])
    counter = {}
    for (eduInfo, data) in salaries.items():
        counter[eduInfo] = int(sum(data) / len(data))
    c = (
        Bar()
        .add_xaxis(list(counter.keys()))
        .add_yaxis("平均工资", list(counter.values()))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="西安市求职招聘学历与薪资关系分析", pos_left=325),
            legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="left", orient="vertical"),
        )
        .render("./Reports/西安市求职招聘学历与薪资关系分析.html")
    )

下面给出可视化以后的结果：

可以发现，整体上学历和薪资是呈正比的，甚至“不限学历”比“高中”的工资还要高一点。可如果有那么多“不限学历”的工作，为什么今年还有那么多人找不到工作呢？我想，这就是我们常说的选择，我们之所以付出努力，无非是想比别人多一点选择，可正如纳什均衡理论所言，如果我们大家都去选择相同的东西，最后的结果可能是大家都得不到这样东西。可话又说回来，明明都知道那个行业热门，如果不做这个选择，反而才是最奇怪的吧…

经验与薪资关系分析

如果说学历与薪资呈正比，那么经验与薪资则不一定满足这样的关系，因为经验其实是一个不准确的“度量”单位。以IT行业为例，在一家公司里，老员工的薪资被新员工的薪资“倒挂”是经常发生的事情。所以，人们似乎达成了某种共识，即期待公司主动涨薪是非常困难的，你唯一能做的就是在面试时争取更多的薪资。这就要说到经验这个话题，IT行业技术日新月异的特点，实在很难让经验变成一个“褒义词”，因为经验在积累的同时同样在“过期”，更不用说那些一直在“重复”的人了，所以，我觉得掌握通用型的知识譬如算法、数据结构等会更重要。

def analyse_exps_salary(industry=None):
    filtered = list(filter(lambda x:x['avgSalary'] != 0, jobs))
    if (industry != None):
        filtered = list(filter(lambda x:x['industry'] == industry, filtered))
    salaries = {}
    for job in filtered:
        if (job['exps'] == ''):
            continue
        exps = job['exps']
        exps = exps.replace('经验','')
        if (exps in ['1年','1年以内','2年','1-3年']):
            exps = '1-3年'
        if (exps in ['不限','经验不限']):
            exps = '经验不限'
        if (exps in ['3到4年','3到5年','3-4年','3-5年']):
            exps = '3-5年'
        if (exps in ['8到9年','5到10年','5到7年','8-9年','5-10年','5-7年']):
            exps = '5-10年'
        if salaries.get(exps) == None:
            salaries[exps] = [job['avgSalary']]
        else:
            salaries[exps].append(job['avgSalary'])
    counter = {}
    for (industry, data) in salaries.items():
        counter[industry] = int(sum(data) / len(data))
    c = (
        Bar()
        .add_xaxis(list(counter.keys()))
        .add_yaxis("平均工资", list(counter.values()))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="西安市求职招聘工作经验与薪资关系分析", pos_left=325),
            legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="left", orient="vertical"),
        )
        .render("./Reports/西安市求职招聘工作经验与薪资关系分析.html")
    )

一切都会向着我们期待的方向发展吗？我们拭目以待：

可以发现，整体上，经验越丰富，薪资待遇会越高。前提是你真的收获了经验，而不是在岁月的蹉跎里单单收获了皱纹和沧桑。这是我们每个人都应该去反思的一个问题，如果一切的经验都有过时的那一天，至少你真的拥有过它们，就像爱情这种东西一样。

招聘热词分析

在招聘网站上，一般都会以标签的方式，对职位要求、公司福利等进行描述，譬如五险一金、弹性打卡等等，通过这些标签，我们就能对职位以及公司有个基本印象。所以，我们可以通过分析这些标签，来展示在求职过程中求职者和招聘方各自关注哪些因素。下面，我们将以词云的形式来展示这些标签：

# 提取岗位关键字
job_tags = []
for item in map(lambda x:x['tags'], jobs):
    if (item != None):
        job_tags.extend(item)

# 提取公司关键字
company_tags = []
for item in map(lambda x:x['tags'], companies):
    if (item != None):
        company_tags.extend(item)

def analyse_extract_tags(words,title):
    words = list(filter(lambda x:x!='', words))
    data = Counter(words)
    c= (
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    words=job_tags,
    title='西安市求职者热词分析'
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    title='西安市招聘者热词分析'
)

可以注意到，五险一金、年终奖金、专业培训、绩效奖金、节日福利、带薪年假是大家普遍关注的点。

本文小结

本文主要抓取了Boss直聘、智联招聘、前程无忧三个招聘网站的职位信息和公司信息，并在此基础上对西安市的求职招聘进行了数据分析，主要从行业结构、学历结构、薪资待遇、学历与薪资关系、经验与薪资关系、招聘热词等方面入手，经分析，针对西安市的求职招聘的求职招聘，我们可以得出下面的结论：(1)西安市排名相对靠前的行业主要有：房地产、建筑/建材/工程、计算机软件、电子技术/半导体/集成电路、教育/培训/院校等；(2)西安市招聘的职位中大专和本科学历约占总职位的75%左右，硕士以及博士学历相对较低；(3)西安市的平均薪资中，5000~8000这个收入区间是大多数普通人的真实写照，工资收入靠前的行业主要集中在：互联网/移动互联网/计算机软件/电子商务、信托/拍卖/典当/担保、 智能硬件、法律、学术/科研、保险、房地产、金融/投资/证券、美容/保健等行业；(4)拥有高学历的人更有可能拥有高薪资；(5)整体上，经验越丰富，薪资待遇会越高。前提是你真的收获了经验，而不是在岁月的蹉跎里单单收获了皱纹和沧桑；(6)在整个求职招聘中，无论是求职者还是招聘者，普遍看重的因素有：五险一金、年终奖金、专业培训、绩效奖金、节日福利、带薪年假等。虽然一开始的目的是想知道西安有多少“996”的公司，不过在后续的实现过程中，发现从Boss直聘上抓取不到这些信息，所以，最终呈现出的结果就变成了现在这个样子，考虑到篇幅，关于公司规模、公司类型的分析，没有在这里写出来，如果大家感兴趣，可以参考：https://github.com/qinyuanpei/job-analyse/tree/master。以上就是这篇博客的全部内容啦，谢谢大家！