基于Python的就業(yè)崗位數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

林長謀 黃瑋

摘要：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獲取及分析是當(dāng)前數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)重要部分。該文針對互聯(lián)網(wǎng)中就業(yè)崗位數(shù)據(jù)獲取與分析的過程基于Python構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)爬蟲。并在通爬蟲獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對所獲得的就業(yè)崗位數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，最終可到供挖掘的數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵詞：Python；網(wǎng)絡(luò)爬蟲；數(shù)據(jù)分析

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號：1009-3044（2019）12-0006-02

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

1 背景

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)越來越成為熱門的話題[1]。使用大數(shù)據(jù)技術(shù)對就業(yè)崗位市場進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析對于學(xué)生職業(yè)生涯的規(guī)劃有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。而就業(yè)崗位的相關(guān)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)連續(xù)的創(chuàng)建于不同的人才市場，受數(shù)量多、分布廣、格式不統(tǒng)一等因素的影響，不易采用人工進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取。因此也就更不利于相關(guān)信息的分析。為解決這一問題，本研究先針對性的進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲[2]的設(shè)計(jì)，再基于分詞技術(shù)[3]和TD-FID算法進(jìn)行關(guān)鍵詞的提取的統(tǒng)計(jì)。

2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的關(guān)鍵技術(shù)

爬蟲是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代用于獲取主題內(nèi)容的主流工具之一。其可從不同的站點(diǎn)獲取預(yù)先設(shè)置好的主題內(nèi)容。在本研究中使用Python，并調(diào)用BeautifulSoup、Requests等庫及數(shù)據(jù)庫技術(shù)，進(jìn)行爬蟲的構(gòu)建。構(gòu)建爬蟲涉及的技術(shù)如下：

2.1 HTTP請求與響應(yīng)與 URL

爬蟲的工作原理基于http協(xié)議中的請求與響應(yīng)機(jī)制[4]。在瀏覽器瀏覽某個(gè)網(wǎng)頁時(shí)，需要使用HTTP協(xié)議將URL提交給服務(wù)器。服務(wù)器收到URL后根據(jù)URL中攜帶的信息處理將對方所請求的資源回傳給瀏覽器端。

爬蟲在運(yùn)行時(shí)模擬瀏覽器與服務(wù)器的運(yùn)行特征，模擬瀏覽器向服務(wù)器發(fā)送URL請求，接收對方的回復(fù)，并最終將接收到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成要保留的數(shù)據(jù)。由于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁錯(cuò)綜復(fù)雜，一次的請求與回復(fù)無法獲取批量數(shù)據(jù)，因此需要對爬蟲的流程進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計(jì)，使之適應(yīng)多頁面跨頁面的情況。

2.2 超文本語言

超文本語言[5]也稱為HTML（Hypertext Markup Language），在該語言中規(guī)定了相關(guān)事項(xiàng)的標(biāo)簽，并采用配對標(biāo)記的形式進(jìn)行使用。例如為了表示一個(gè)表格，可以使用

……進(jìn)行表達(dá)。瀏覽器接收到服務(wù)器的回復(fù)內(nèi)容即為采用HTML表達(dá)后的結(jié)果。其網(wǎng)頁源碼是一系列HTML代碼，里面包含了一系列標(biāo)簽。在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取前，需要對目標(biāo)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分析，此時(shí)就需要查看網(wǎng)頁的HTML格式。

圖2展示了從51Job上相關(guān)招聘信息鏈接對應(yīng)的HTML片段?？梢钥闯?a>標(biāo)簽的 href屬性值是一個(gè)URL的鏈接，點(diǎn)擊該鏈接后即可獲得該職位的詳細(xì)信息。

2.3 Web信息抽取

在獲得目標(biāo)網(wǎng)頁的URL地址，通過請求可得到該網(wǎng)頁內(nèi)容。由于網(wǎng)頁是HTML格式，中間嵌入了許多對于信息抽取不必要的標(biāo)記。因此需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的抽取。在具體Web頁的抽取中，要根據(jù)頁面的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)定位要抽取的信息。具體實(shí)踐中，通過正則表達(dá)式可以高效的抽取具有固定特征的頁面信息，準(zhǔn)確性很高，而且由于現(xiàn)今的主流編程語言基本上都提供了操作正則表達(dá)式的封裝API，所以可以很方便快捷地構(gòu)建基于這種模式的web信息抽取系統(tǒng)。

3 爬蟲的設(shè)計(jì)

對目標(biāo)人才招聘網(wǎng)站進(jìn)行分析，尋找其特點(diǎn)后決定采用帶參數(shù)URL請求的方式，將所要查詢的關(guān)鍵字傳到服務(wù)器，由其搜索出滿足條件的崗位數(shù)據(jù)。

基于上述特征，可進(jìn)行爬蟲的設(shè)計(jì)，其核心部分的流程如下：

Step 1：從初始頁面開始爬取。

Step 2：解析網(wǎng)頁內(nèi)容，提取具體崗位信息的URL。

Step 3：將URL加入等解析隊(duì)列。

Step 4：如果有下一頁，則讀取下一頁，并轉(zhuǎn)到Step 2.否則，轉(zhuǎn)第5步。

Step 5：如果待解析隊(duì)列不為空，則隊(duì)列元素出隊(duì)，并請求該元素對應(yīng)的URL。

若待解析隊(duì)列為空，則轉(zhuǎn)Step 8

Step 6：解析回復(fù)內(nèi)容，并進(jìn)行Web信息提取，將崗位信息寫入數(shù)據(jù)庫。

Step 7：轉(zhuǎn)Step 5

Step 8：結(jié)束。

4 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

在爬蟲的運(yùn)行下，可獲得大量的數(shù)據(jù)，為了解崗位數(shù)據(jù)的變化，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，則需要對已經(jīng)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

在數(shù)據(jù)庫中保存的崗位信息數(shù)據(jù)除了有崗位名稱、發(fā)布單位、發(fā)布時(shí)間、地點(diǎn)等內(nèi)容外，關(guān)于崗位信息的數(shù)據(jù)包含在詳情頁中。由于詳情頁中的信息只進(jìn)行了文本的提取，沒有進(jìn)一步的處理。因此在進(jìn)行信息提取前需要進(jìn)行文本的預(yù)處理。例如，一個(gè)崗位有如下要求：

（1）至少2年以上ASP.NE開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，深入了解.NET Framework框架；

（2）熟悉WEB開發(fā)流程，熟練掌握ASP.Net MVC、WebAPI框架；

（3）熟悉MS-SQL、MySql、Oracle等主流數(shù)據(jù)庫；

……

對上述崗位要求進(jìn)行分析，可知：崗位中的關(guān)鍵字與其他文檔中的關(guān)鍵詞不同。其他文檔中的關(guān)鍵詞由用詞頻的方式進(jìn)行確認(rèn)，而崗位要求中的關(guān)鍵詞往往僅出現(xiàn)一次。另外，越是出現(xiàn)在文本前方的關(guān)鍵詞就越重要。基于上述規(guī)律，使用Python的第三方工具包Gensim對崗位要求進(jìn)行切片和停用詞過濾，再按先后順序排列，即可得到崗位要求中各要素的重要性序列。其中切片與停用詞過濾的代碼如下：

stoplist=open（'stopword.txt'，'r'，encoding="utf-8"）.read（）

stoplist = set（w.strip（） for w in stoplist）

segtexts=[]

for line in lines：

doc=[]

for w in list（jieba.cut（line，cut_all=True））：

if len（w）>1 and w not in stoplist：

doc.append（w）

segtexts.append（doc）

在采用上述代碼進(jìn)行分析后，便得求得該崗位信息的數(shù)據(jù)格式如表1所示：

5 結(jié)束語

在使用Python進(jìn)行爬蟲的設(shè)計(jì)后，在對所獲得的文本使用Gensim進(jìn)行分詞處理和停用詞過濾后，針對崗位信息中，關(guān)鍵字僅少量出現(xiàn)的情況，使用關(guān)鍵字出現(xiàn)的先后順序設(shè)計(jì)重要性序列。最終完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作。

參考文獻(xiàn)：

[1] 溫亮明， 張麗麗， 黎建輝. 大數(shù)據(jù)時(shí)代科學(xué)數(shù)據(jù)共享倫理問題研究[J]. 情報(bào)資料工作， 2019， 40（2）： 38-44.

[2] 楊凌云. 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用探討[J]. 電腦編程技巧與維護(hù)， 2018（11）： 33-35.

[3] 柳汨. 基于HTML語言的網(wǎng)頁制作淺析[J]. 中小企業(yè)管理與科技： 上旬刊， 2016（1）： 258.

[4] 馮佳捷， 王瑞. 中文分詞技術(shù)對中文搜索引擎的查準(zhǔn)率及查全率的影響[J]. 計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用， 2013， 16（6）： 184， 259.

【通聯(lián)編輯：謝媛媛】