Python爬取拉勾网数据并分析评价影响因素可行吗？

可行，但需要注意几个关键点。

拉勾网的数据爬取和分析评价影响因素在技术上是完全可行的，但整个过程需要解决反爬、数据解析和建模分析三个主要环节。

1. 爬取数据（示例使用 requests 和 BeautifulSoup，需处理动态加载） 拉勾网的核心数据（如职位列表、详情）通常通过接口动态加载。你需要分析其XHR请求，直接模拟请求接口获取JSON数据，这比解析静态HTML更高效稳定。

import requests
import pandas as pd

def fetch_lagou_jobs(keyword='Python', city='北京', page=1):
    url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
        'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_Python'
    }
    params = {
        'city': city,
        'needAddtionalResult': 'false'
    }
    data = {
        'first': 'true',
        'pn': page,
        'kd': keyword
    }
    resp = requests.post(url, headers=headers, params=params, data=data, timeout=10)
    if resp.status_code == 200:
        return resp.json()
    return None

# 解析职位数据
def parse_jobs(json_data):
    job_list = []
    if json_data and json_data['content']['positionResult']['result']:
        for job in json_data['content']['positionResult']['result']:
            job_info = {
                'position': job.get('positionName'),
                'company': job.get('companyFullName'),
                'salary': job.get('salary'),
                'experience': job.get('workYear'),
                'education': job.get('education'),
                'city': job.get('city'),
                'score': job.get('score')  # 假设这是评价相关字段
            }
            job_list.append(job_info)
    return pd.DataFrame(job_list)

# 示例：获取第一页数据
data = fetch_lagou_jobs()
if data:
    df = parse_jobs(data)
    print(df.head())

2. 分析评价影响因素 获取数据后（假设包含“公司评分”、“职位热度”等字段），你可以用统计或机器学习方法分析。例如，用相关系数或线性回归看哪些因素（如薪资、经验要求、公司规模）与“评分”相关性强。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df包含'score', 'salary_num', 'experience_num'等数值字段
# 计算相关系数
correlation = df[['score', 'salary_num', 'experience_num']].corr()
print(correlation['score'].sort_values(ascending=False))

# 可视化
sns.heatmap(correlation, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Factors Correlation with Score')
plt.show()

3. 核心挑战与应对

• 反爬机制：拉勾网有较严格的频率监控和验证。需合理设置请求间隔、使用代理池，并注意Cookie和Header的模拟。
• 数据字段：明确你想分析的“评价”具体指什么（如公司评分、职位申请热度）。原始数据可能不直接包含，需要从其他字段（如职位刷新频率、申请数）间接构造或推断。
• 法律与合规：确保你的爬取行为遵守robots.txt和服务条款，数据用于个人学习分析，避免商业用途和过度频繁请求。

总结：技术可行，重点在绕过反爬和准确定义分析目标。