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用数据说话,Python就业前景分析
昨日份,我们还在为找工作而发愁
可以确认的是
现实中的就业压力、就业门槛、就业歧视
确实存在,且不可避免
如何在为数众多的大学生人才市场中
脱颖而出
需要我们掌握一定的专业技能
培养一定的专业素养
Python 现在是越来越火了
2017 年,IEEE 发布的 编程语言排行榜,Python 排名第一。
百度指数的搜索趋势,Python稳步上升。
那么对于很多学习者来说,紧跟潮流学了 Python 之后,不免要问:Python 的就业情况到底怎样?学了可以做什么?薪资水平如何?
这个问题,我说了不算数。对就业市场最有发言权的还是招聘网站。既然 Python 是数据分析的利器,何不用就用 Python 来问一问招聘网站,让数据来说话。
于是,用 Python 编写程序抓取 拉钩、猎聘、前程无忧、智联招聘 4家网站上关于 Python 的 19011 条公开招聘信息,对数据进行整理分析,并将结果可视化。从中可以对当下的 Python 就业市场有一个直观了解。
主要结果如下所示:
首先是大家最关心的薪资。列出十个城市,薪资与工作年限的分布图。不同城市的情况差异较大,总的来说城市越大,薪资越有竞争力,对高级开发者需求也越大。犹以北京、上海薪酬最高,基本工资在15K~20K之间。
同样还是薪资,这幅图更直观地展示了需求职位数量的分布情况。北京、上海、深圳有更多的机会。折线都呈现出了双峰形状,市场对于有一定经验的开发者和高级开发者这两类人才有强烈需求。
从招聘岗位要求中提取出关键词。不少同学都关心,学了 Python 基础之后还要再学习什么。其实招聘要求就是一个很好的风向标。除了基本的 Python 语言外,可以发现 Linux、数据库也是经常被提及的技能,同时最好还能掌握另一门语言(比如 Java)。
招聘方的公司规模,50~1000 人的中小型公司占据了大多数,不过这个数量级的公司本身就相对更多。在没有进一步对比的情况下,不好下结论说哪个规模的公司更偏爱 Python。但 Python 本身的灵活性使其开发效率更高,确实更适合中小型的公司,相对而言,笔者更喜欢去中小型的公司,进入国企也就意味着进入了体制,相对不是很自由。
具体细分岗位和薪水、年限的关系。这里根据招聘里的关键词,将岗位分成 数据分析、运维、web、爬虫、游戏、深度学习六类。目前 Web 和运维方向仍然是 Python 的主要出路,数据分析也有不少机会。但运维对工作经验要求相对更高,初级开发者倒是可以考虑从爬虫方向入行,对于有统计学知识背景的同学可以考虑数据分析行业。
在地图上直观地看下招聘的地区分布,北京、上海、广州、深圳附近聚集了大量红点。而成都、西安也有不少,不失为另一种选择,笔者认为,年轻的时候应该多去大的城市去发展,有竞争,就有机会,至于毕业后是选择北上,还是南下呢?我暂时还没有想好,到时候再讲。
通过案例的讲解,希望能给大家带来一些就业的帮助,对于自己以后想要从事什么工作,起一个导向作用。想要作为一个什么样的人,日后才能成为怎样的人,一起加油。
当然,本案例中所有数据来自上述招聘网站的公开数据,与真实的市场需求有可能存在偏差,仅供参考。
此案例通过 Scrapy + Django + ECharts 实现:
- 通过 Scrapy 抓取网站上的数据,整理清洗后保存在数据库中。这里我们使用了 scrapy_djangoitem 库,直接使用 django 的 models 对象来进行数据存储。
- 在抓取中,使用了我们之前的项目 IP 代理池来动态切换请求 IP,减少被对方封禁的风险。
- 最后的结果通过 ECharts 进行展示。
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