注意：以下内容仅供技术研究，请遵守目标网站的robots.txt规定，控制请求频率避免对目标服务器造成过大压力！

1. 环境准备

python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import re
import matplotlib.pyplot as plt

2. 爬虫核心代码（带反爬策略）

python

def fetch_51job_data(keyword, max_pages=5):jobs = []headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'}for page in range(1, max_pages+1):url = f'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,{keyword},2,{page}.html'try:response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)response.encoding = 'gbk'  # 网站编码特殊处理soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')for item in soup.select('.j_joblist .e'):title = item.select_one('.jname').text.strip()company = item.select_one('.cname').text.strip()desc = item.select_one('.text').text.strip()experience = item.select_one('.exp').text.strip() if item.select_one('.exp') else '不限'salary = item.select_one('.sal').text.strip()jobs.append({'职位名称': title,'公司名称': company,'工作内容': desc,'工作经验': experience,'薪资范围': salary})except Exception as e:print(f'第{page}页抓取失败:', e)# 添加延迟避免被封time.sleep(1.5)return jobs

3. 薪资解析算法

python

def parse_salary(salary_str):"""支持格式示例：- 1.5-2万/月- 20-30万/年- 5-8千/月- 200-300元/天"""pattern = r'(\d+\.?\d*)-(\d+\.?\d*)(万|千|元)/(年|月|日)'match = re.search(pattern, salary_str)if not match: return Nonelow, high, unit, period = match.groups()low, high = float(low), float(high)avg = (low + high) / 2# 转换为万元/年conversion = {('万', '年'): avg,('万', '月'): avg * 12,('千', '月'): avg * 12 * 0.1,('元', '日'): avg * 22 * 12 / 10000}return conversion.get((unit, period), None)

4. 数据存储与清洗

python

# 数据清洗管道
def clean_data(jobs):df = pd.DataFrame(jobs)df['平均年薪'] = df['薪资范围'].apply(parse_salary)df = df.dropna(subset=['平均年薪'])  # 过滤无效数据return df# 保存到CSV
df.to_csv('51job.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

5. 数据分析与可视化

python

def analyze_salary(df):# 薪资TOP10分析top10 = df.sort_values('平均年薪', ascending=False).head(10)# 可视化配置plt.style.use('ggplot')plt.figure(figsize=(12,8))bars = plt.barh(top10['职位名称'], top10['平均年薪'], color='#4BACC6')# 添加数据标签for bar in bars:width = bar.get_width()plt.text(width+0.5, bar.get_y()+0.2, f'{width:.1f}万', va='center')plt.title('高薪职位TOP10（单位：万元/年）', fontsize=14)plt.xlabel('平均年薪', fontsize=12)plt.gca().invert_yaxis()  # 反转Y轴显示排名plt.tight_layout()plt.savefig('salary_top10.png', dpi=300)plt.show()

6. 完整执行流程

python

if __name__ == '__main__':# 数据采集raw_data = fetch_51job_data('python', max_pages=5)# 数据清洗cleaned_df = clean_data(raw_data)# 存储结果cleaned_df.to_csv('51job.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')# 数据分析与可视化analyze_salary(cleaned_df)

7. 关键要点扩展

1. 反爬策略强化

   • 代理IP池：使用requests-ip-rotator库实现自动IP切换

   • 浏览器指纹：通过selenium-wire模拟真实浏览器环境

   • 请求随机化：添加随机延迟（0.5-3秒）和随机User-Agent

2. 数据质量优化

   • 异常值过滤：设置薪资合理范围（如0.5<薪资<500万/年）

   • 文本清洗：使用jieba分词提取技能要求关键词

   • 地址解析：从工作内容中提取工作地点信息

3. 分析维度扩展

   python

   # 企业规模与薪资关系
   df['公司规模'] = df['公司名称'].apply(detect_company_size)  # 需自定义企业规模识别函数
   df.boxplot(column='平均年薪', by='公司规模')# 技能需求词云
   from wordcloud import WordCloud
   skills = extract_skills(df['工作内容'])  # 需自定义技能提取函数
   wordcloud = WordCloud().generate(' '.join(skills))
   plt.imshow(wordcloud)

4. 架构升级思路

   • 使用Scrapy框架实现分布式爬虫

   • 集成Airflow实现定时数据更新

   • 数据存储改用MySQL+Redis缓存

   • 使用Tableau实现动态数据看板

8. 常见问题解决方案

1. 页面结构变化

   • 定期运行监控脚本检查CSS选择器有效性

   • 使用XPath代替CSS选择器提高容错性

   • 建立元素匹配的备选方案列表

2. 验证码破解

   • 对接打码平台（如超级鹰）

   • 使用CNN训练验证码识别模型

   • 设置验证码触发后的等待策略

3. 数据更新机制

   python

   # 增量更新示例
   existing = pd.read_csv('51job.csv')
   new_data = fetch_new_data()
   updated = pd.concat([existing, new_data]).drop_duplicates(subset=['职位名称', '公司名称'], keep='last'
   )