一、怎么爬的
简单说几句(不想看的直接往下拉看结果):
用Python爬了某招聘平台1000条节后招聘信息,时间范围2026年2月-3月,爬的是本科以上、1-3年经验的岗位。
爬虫用的requests+BeautifulSoup,数据清洗用pandas,最后画图用matplotlib。
二、一张图看懂:哪些行业最赚钱
划重点:
三、最赚钱的岗位TOP 5(不是行业,是具体岗位)
平均月薪最高的岗位
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1. 算法工程师 25936元
2. 飞机设计/制造 21699元
3. 药理研究 20497元
4. 智能驾驶系统工程师 21132元
5. 无人机工程师 16692元
算法工程师断层领先,2.6万一个月。
为什么?因为58%的算法岗要求硕博学历——门槛高,人少,钱多。
四、哪个行业招人最猛?(不是钱的事,是机会多)
职位数同比增长最快的行业
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1. 机器人 +31.3%
2. 光电子 +30.5%
3. 新材料 +28.7%
4. 军工制造 +20.1%
5. 汽车智能互联 +18%+
机器人行业增速超30%,招人最猛。
而且有意思的是:求职者也在疯狂往这些赛道挤。汽车智能互联行业,求职人数同比增长168.9%——大家都看明白了,风口在这儿。
五、哪些城市机会多?(不想去北上广的看这里)
| | |
|---|
| | |
| | |
| | |
| 武汉 | | +25.8% |
| 苏州 | | +23.5% |
| 南京 | | +22.6% |
| 成都 | | +14.8% |
北上深依然是招聘核心,但武汉、苏州、南京、成都这些新一线城市增速很猛。
如果你不想卷一线,这几个城市可以重点关注。
附:怎么用Python自己爬
如果你想自己跑一遍数据,核心代码就这几行(简化版)
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd# 发送请求url = '你的目标招聘网站'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}response = requests.get(url, headers=headers)# 解析页面soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')job_titles = soup.select('.job-title') # 选择器根据实际网站调# 存数据df = pd.DataFrame({ '职位': [t.get_text(strip=True) for t in job_titles], # 其他字段...})df.to_csv('jobs.csv')
更详细的代码我放后台了,回复「爬虫代码」发你。