Python爬蟲是一種非常強大的爬取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的工具，可以輕松地爬取網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)。本文將介紹如何使用Python爬蟲爬取智聯(lián)招聘的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)分析。

import requests   # 導(dǎo)入requests庫
import pandas as pd   # 導(dǎo)入pandas庫
from bs4 import BeautifulSoup   # 導(dǎo)入BeautifulSoup庫
url = 'https://sou.zhaopin.com/?jl=530&kw=Python&kt=3'   # 目標(biāo)網(wǎng)站地址
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)   # 發(fā)送GET請求
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')   # 解析網(wǎng)頁內(nèi)容
job_list = soup.find_all('table', class_='newlist')[1].find_all('tr')[1:]   # 提取職位列表
data = []
for job in job_list:
title = job.find_all('td')[0].find('a').get_text()   # 獲取職位名稱
company = job.find_all('td')[1].find('a').get_text()   # 獲取公司名稱
salary = job.find_all('td')[2].get_text()   # 獲取工資信息
location = job.find_all('td')[3].get_text()   # 獲取工作地點
data.append({'職位名稱': title, '公司名稱': company, '工資信息': salary, '工作地點': location})
df = pd.DataFrame(data)   # 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為DataFrame格式
df.to_csv('job.csv', encoding='utf-8', index=False)   # 將數(shù)據(jù)保存為CSV文件
print(df.head())  # 打印前5行數(shù)據(jù)

以上代碼使用requests庫發(fā)送GET請求，然后使用BeautifulSoup庫解析網(wǎng)頁內(nèi)容，最后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為DataFrame格式，并將數(shù)據(jù)保存為CSV文件。

通過分析數(shù)據(jù)，我們可以使用pandas庫進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)分析。例如，我們可以統(tǒng)計Python招聘公司的數(shù)量，工資的分布情況等等。這些分析都可以通過數(shù)據(jù)可視化的方式呈現(xiàn)。