词云图python代码爬取招聘网站招聘信息

### Python 爬虫采集招聘网站职位信息并生成词云图 为了完成从招聘网站抓取招聘信息的任务，可以采用如下方法： #### 数据爬取 利用 `requests` 和 `BeautifulSoup` 库来获取网页内容，并解析 HTML 获取所需的数据。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import re def fetch_job_listings(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') job_titles = [] for tag in soup.find_all('div', class_='job-title'): title = tag.string.strip() if title: job_titles.append(title) return job_titles ``` 此函数会返回一个包含所有找到的工作头衔字符串列表[^1]。 #### 文本处理与清洗 对于收集到的信息，可能需要进一步清理和标准化。这一步骤通常涉及去除无关字符、转换大小写等操作。 ```python def clean_text(texts): cleaned_texts = [] pattern = r'\W+' # 非字母数字字符 for text in texts: words = re.sub(pattern, ' ', text.lower()).split() cleaned_texts.extend(words) return cleaned_texts ``` 这段代码定义了一个简单的文本清洁器，它接受一组文本作为输入参数，并输出经过预处理后的单词列表[^2]。 #### 构建词频统计表 接下来要做的就是计算每个词语出现次数，以便后续绘制词云图表。 ```python from collections import Counter def count_word_frequencies(word_list): counter = Counter(word_list) most_common_words = dict(counter.most_common()) return most_common_words ``` 上述片段实现了基于给定词汇列表构建频率分布的功能。 #### 绘制词云图 最后使用 `wordcloud` 库创建可视化图形表示这些关键词汇及其相对重要程度。 ```python from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt def plot_word_cloud(frequency_dict): wc = WordCloud(width=800, height=400, max_words=100).generate_from_frequencies(frequency_dict) plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show() if __name__ == "__main__": url = "https://example.com/jobs" # 替换成实际的目标网址 titles = fetch_job_listings(url) cleaned_data = clean_text(titles) freq_dist = count_word_frequencies(cleaned_data) plot_word_cloud(freq_dist) ``` 以上脚本展示了完整的流程：从网络请求开始直到最终展示结果为止。