小项目-开篇：为找工作而写

项目背景：

辞职几个月在家专研python，已有小成，决定出去找工作，又苦于自己是半路出家的码农，没有什么项目经验，于是乎决定自己写个项目，这个为了找工作而写找工作项目应运而生。

需求探知：

需求是啥？找工作啊~
我们先来分析一下，对工作的需求：1、工资是否够花 ；2、工作内容是否合适，工作时长；3、公司运营情况（发展前景）；4、公司福利如何（显性：五险一金，隐性：妹子多么等等）；5、工作地点；6、离家远近（周边租房是否方便）等等

数据获取：

找工作上赶集网啊~
来，我先讲讲为啥选择用智联招聘，其实也没啥，就是感觉正规一点，以前也是用智联而已。
工资啊，工作内容啊，公司福利啊，工作地址啊，都可以找上面靠爬虫抓取到，公司运营情况的话可以从天眼查，企查查上获取，租房的相关数据我选的搜房网（房天下）
工作地点：北京

工具使用：

anaconda+pycharm 不用说了吧，用过的都说好，pycharm官网下载，jupyter notebook anaconda自带 ，anaconda百度搜索清华镜像的下载比较快，数据库的话要用的MongoDB 和 redis，git不谈了还没用的赶紧用起来，网上教程很多。
python库：基本的anaconda上都有，爬虫相关的 beautifulsoup，scrapy，scrapy-redis，pymongo，threading，画图的 dash，plotly
dash,plotly安装如下：

pip install dash==0.19.0 # The core dash backend
pip install dash-renderer==0.11.1 # The dash front-end
pip install dash-html-components==0.8.0 # HTML components
pip install dash-core-components==0.15.2 # Supercharged components
pip install plotly –upgrade # Latest Plotly graphing library

数据分析

我会根据自己的对工资、公司、工作环境等的效用进行评分，每一个岗位都会有一个得分，进而用作我找工作的指标；公司周边的租房信息用作辅助。
话不多说，先上成果图：

这个是租房信息图，我按每月每平米的价格做梯度区分颜色，每一个点就是一个小区，圆点的大小就代表着该小区在租房源多少

这个就是结合工作和租房信息的图红点是工作信息，蓝点是我筛选出来的适合我的租房信息（故看起来少了很多），左边的是鼠标停留工作的信息显示框，圆点大小代表是该公司评分最高工作评分。

项目工作：

1、数据爬取
2、数据清洗，去噪，分析
3、数据可视化

好了，开完坑了！！
这篇先到这里，下一章节？
爬虫准备工作：ip代理获取

闭上眼，总能看到色彩斑斓的画卷；睁开眼，确只有……
——by 泛泛之素
2017年12月29日