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Py学习  »  Python

秋招季,Java 程序员薪资竟不如 C、Python 和 Go!

CSDN • 6 年前 • 650 次点击  

作者 | zone7

责编 | 郭芮

多图预警、多图预警、多图预警。秋招季,毕业也多,跳槽也多。我们的职业发展还是要顺应市场需求,那么各门编程语言在深圳的需求怎么呢?工资待遇怎么样呢?笔者在上次写了《用Python告诉你深圳房租有多高》一文后,想继续用 Python 分析一下当前深圳的求职市场是怎样的,于是便爬取了某钩招聘数据。以下是本次爬虫的样本数据: 

本次统计数据量为 4658 ,其中某拉钩最多能显示 30 页数据,每页 15 条招聘信息,则汇总为 450。首页爬取跳过一页,则为 435 条,故数据基本爬完。其余不够数量的语言为该语言在深圳只有这么多条招聘信息。


统计结果


如下表所示,根据统计,精准推荐、自然语言、机器学习、Go 语言、图像识别这几个平均工资较高。其中比较意外的是,炒得很火的区块链平均薪资并没有那么高,月薪约为 18.84 k。

各语言平均薪资

统计完之后笔者发现自己严重拖后腿了......是不是该删库跑路了?

上面的平均工资计算方式如下:

最高值与最低值,求平均数,以上面的薪资为例则为:(10k + 20k)/2 = 15k。最后,再总体求平均数。

公司福利词云:

看福利还是挺丰富的,带薪休假、下午茶、零食、节假日都有。 

公司发展级别排行:

总体由 A 轮向 D 轮缩减,大部分公司不需要融资——估计是拿不到资本融资,但是自家人又有钱的情况。 


各语言工作年限要求与学历要求


下面我们来看看各种本命语言的市场需求是怎样的?你又是否达标了呢?总体来看,三至五年的工程师职位需求最多,不怕找不到工作。还有一个趋势是,薪资越高,学历要求越高——学历的重要性不言而喻。

Java

Java 作为一门老牌编程语言,有些要求还是挺高的。为数不多的,有要求 5 - 10 年的。从总体来看,基本与学历没有太大的关联,只要技术到家就行。  

Python

Python 作为近年来备受追捧的语言,发展方向极其之多,AI 、web 后端、运维、爬虫等等都有涉及。其入门要求也不是特别高,基本上本科学历就能胜任多数工作,不过 AI 就要另当别论了。  

C 语言

同样是老牌编程语言的 C 语言,近年来学的人却似乎越来越少了。

机器学习

是的,这一次感受到了学历的重要性了,硕士要求占了一大半!!我这个渣渣二本是入不了这行了,但工作年限要求没有非常高。  

图像识别

图像识别薪资也高,学历要求也相对高一点。  

自然语言

果然,稀缺人才薪资都高,但这次它还伴有学历门槛,所以说要时刻都抱着学习的心态呀。  

区块链

区块链概念刚火爆的时候,大街小巷都在讨论区块链,网上也随处都能看到区块链的字眼。但是随着一些区块链的暴雷,现在已经有了偃旗息鼓的态势了。从薪资来看,也没有十分之高,但是学历还是有要求的。  

Go 语言

PHP

PHP 是世界上最好的编程语言,不解释。

Android

这两年 Android 市场不断趋于饱和,再加上小程序与 H5 的冲击,已经稍微平稳下来了。不过在视频、音频处理方面还是很吃香的。

iOS

同 Android 类似,不过比 Android 的饱和程度更高,学历方面要求不高。  

web 前端

web 前端平均工资比预期低,其职位基本本科就能胜任。  

精准推荐

精准推荐薪资特别高,可能是和推荐商品有关。但是,这行业对学历还是有一定要求的。  


爬虫技术分析


本次爬取过程中用的的数据工具如下:

  • 请求库:selenium

  • HTML 解析:BeautifulSoup、xpath

  • 词云:wordcloud

  • 数据可视化:pyecharts

  • 数据库:MongoDB

  • 数据库连接:pymongo

看完统计结果之后,有没有跃跃欲试?以下即为代码实现。

首先对网页右击,点击检查,找到一条 item 的数据:

数据库存储结构:

/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("5b8b89328ffaed60a308bacd"),
    "education" : "本科",# 学习要求
    "companySize" : "2000人以上",# 公司人数规模
    "name" : "python开发工程师",# 职位名称
    "welfare" : "“朝九晚五,公司平台大,发展机遇多,六险一金”",# 公司福利
    "salaryMid" : 12.5,# 工资上限与工资下限的平均数
    "companyType" : "移动互联网",# 公司类型
    "salaryMin" : "10",# 工资下限
    "salaryMax" : "15",# 工资上限
    "experience" : "经验3-5年",# 工作年限
    "companyLevel" : "不需要融资",# 公司级别
    "company" : "XXX技术有限公司"# 公司名称
}

由于篇幅原因,以下只展示主要代码:

# 获取网页源码数据
# language => 编程语言
# city => 城市
# collectionType => 值:True/False  True => 数据库表以编程语言命名   False => 以城市命名
def main(self , language, city, collectionType):
    print(" 当前爬取的语言为 => " + language + "  当前爬取的城市为 => " + city)
    url = self.getUrl(language, city)
    browser = webdriver.Chrome()
    browser.get(url)
    browser.implicitly_wait(10)
    for i in range(30):
        selector = etree.HTML(browser.page_source)  # 获取源码
        soup = BeautifulSoup(browser.page_source, "html.parser")
        span = soup.find("div", attrs={"class""pager_container"}).find("span", attrs={"action""next"})
        print(
            span)  下一页
        classArr = span['class']
        print(classArr)  # 输出内容为 -> ['pager_next', 'pager_next_disabled']
        attr = list(classArr)[0]
        attr2 = list(classArr)[1]
        if attr2 == "pager_next_disabled":#分析发现 class 属性为  ['pager_next', 'pager_next_disabled'] 时,【下一页】按钮不可点击
            print("已经爬到最后一页,爬虫结束")
            break
        else:
            print("还有下一页,爬虫继续")
            browser.find_element_by_xpath('//*[@id="order"]/li/div[4]/div[2]').click()  # 点击下一页
        time.sleep(5)
        print('第{}页抓取完毕'.format(i + 1))
        self.getItemData(selector, language, city, collectionType)# 解析 item 数据,并存进数据库
    browser.close()

爬虫分析实现:

# 获取各语言样本数量
def getLanguageNum (self):
    analycisList = []
    for index, language in enumerate(self.getLanguage()):
        collection = self.zfdb["z_" + language]
        totalNum = collection.aggregate([{'$group': {'_id''''total_num': {'$sum'1}}}])
        totalNum2 = list(totalNum)[0]["total_num"]
        analycisList.append(totalNum2)
    return (self.getLanguage(), analycisList)

# 获取各语言的平均工资
def getLanguageAvgSalary(self):
    analycisList = []
    for index, language in enumerate(self.getLanguage()):
        collection = self.zfdb["z_" + language]
        totalSalary = collection.aggregate([{'$group': {'_id''''total_salary': {'$sum''$salaryMid'}}}])
        totalNum = collection.aggregate([{'$group': {'_id''''total_num': {'$sum'1}}}])
        totalNum2 = list(totalNum)[0]["total_num"]
        totalSalary2 = list(totalSalary)[0]["total_salary"]
        analycisList.append(round(totalSalary2 / totalNum2, 2))
    return (self.getLanguage(), analycisList)

# 获取一门语言的学历要求(用于 pyecharts 的词云)
def getEducation(self, language):
    results = self.zfdb["z_" + language].aggregate([{'$group': {'_id''$education''weight': {'$sum'1}}}])
    educationList = []
    weightList = []
    for result in results:
        educationList.append(result["_id"])
        weightList.append(result["weight"])
    # print(list(result))
    return (educationList, weightList)

# 获取一门语言的工作年限要求(用于 pyecharts 的词云)
def getExperience(self, language):
    results = self.zfdb["z_" + language].aggregate([{'$group': {'_id''$experience''weight': {'$sum'1}}}])
    totalAvgPriceDirList = []
    for result in results:
        totalAvgPriceDirList.append(
            {"value": result["weight"], "name": result["_id"] + "  " + str(result["weight"])})
    return totalAvgPriceDirList

# 获取 welfare 数据,用于构建福利词云
def getWelfare(self):
    content = ''
    queryArgs = {}
    projectionFields = {'_id': False, 'welfare': True}  # 用字典指定
    for language in self.getLanguage():

        collection = self.zfdb["z_" + language]
        searchRes = collection.find(queryArgs, projection=projectionFields).limit(1000)
        for result in searchRes:
            print(result["welfare"])
            content += result["welfare"]
    return content

# 获取公司级别排行(用于条形图)
def getAllCompanyLevel(self):
    levelList = []
    weightList = []
    newWeightList = []
    attrList = ["A轮""B轮""C轮""D轮及以上""不需要融资""上市公司"]
    for language in self.getLanguage():
        collection = self.zfdb["z_" + language]
        # searchRes = collection.find(queryArgs, projection=projectionFields).limit(1000)
        results = collection.aggregate([{'$group': {'_id''$companyLevel''weight': {'$sum'1}}}])
        for result in results:
            levelList.append(result["_id"])
            weightList.append(result["weight"])
    for index, attr in enumerate(attrList):
        newWeight = 0
        for index2, level in enumerate(levelList):
            if attr == level:
                newWeight += weightList[index2]
        newWeightList.append(newWeight)
    return (attrList, newWeightList)

作者:zone7,一只爱折腾的后端攻城狮,爱写作爱分享。

声明:本文首发于公众号 zone7,作者投稿,版权归对方所有。


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