切换到老板直聘，我就是想看看哪个职位比较容易找工作。当然，这里的岗位太多了，所以我选择了四个岗位来简单分析一下：Python、Java、数据分析、产品开发。

检索数据

我之前写过一篇关于Boss数据检索的文章，大家可以点这里查看（见）。但后来有人反映cookie过期太快，我自己尝试时确实是这样。在这种情况下，使用selenium是更好的选择。

由于网站页面结构没有改变，所以之前的网页解析代码基本可以复用，只是从bs4解析改为web驱动解析

def get_jobs(page, city, job_type):

    Chrome_driver = webdriver.Chrome(options=options)
    c_code = city_code[city]
    for i in range(1, page + 1):

        try:
            print("正在抓取第 %s 页数据" % i)
            uri = '/%s/?query=%s&page=%s' % (c_code, job_type, i)
            Chrome_driver.get(config.url + uri)
...
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不过这里需要注意的是，Boss网站检测是否browser is on 是由selenium控制的，所以我们需要添加一个配置来绕过这个检测

from selenium.webdriver import ChromeOptions

options = ChromeOptions()
options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
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然后就可以运行程序等待完成

if __name__ == '__main__':
    for i in city_code.keys():
        get_jobs(10, i, 'python')
        get_jobs(10, i, 'java')
        get_jobs(10, i, '数据分析')
        get_jobs(10, i, '产品经理')
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我只爬取了前10页的职位。毕竟我们看工作的时候，我不会看10页的

至于城市，我选择下一个城市

city_code = {
    'beijing': 'c101010100',
    'shanghai': 'c101020100',
    'guangzhou': 'c101280100',
    'shenzhen': 'c101280600',
    'hangzhou': 'c101210100',
    'xian': 'c101110100',
    'wuhan': 'c101200100',
    'chengdu': 'c101270100',
    'nanjing': 'c101190100'
}
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招聘薪资的总体分析

首先，招聘的时候，我们看一下不同城市同一份工作薪资比较，俗话说，不比较就没有伤害

图薪资来源：选择招聘薪资范围最高的职位作为整体薪资。比如西安Java职位最高薪资区间为10-15K，那么图中西安Java职位的值为(10+15)/2+32/10=15.7

由图中的数据，可以看出，在北京、上海、深圳、杭州，普遍薪资高于其他城市，那么这应该是第一步。所谓的“北上广深”或许很快就会成为过去式。

同时也可以看出，虽然Python这几年已经流行起来，但是薪资并不算高。各个城市都不超过3万，相比杭州、深圳的Java，Python对于数据分析和北京产品经理来说还是太弱了。

总体来说，产品岗位绝对是整体薪资水平最高的岗位。不管程序员信不信，你的同伴（天敌）一定会碾压你。

我们来看看不同城市不同职位的需求情况。默认情况下，这里的需求量高，所以一般工资也高。

各城市就业需求

Python需求情况

可见，对于Python来说，北京、上海、深圳可能是发展比较好的城市，但南京却垫底，这让我很尴尬。

Java 需求情况

上海和杭州独一无二。阿里巴巴杭州招聘 Java 高级员工。其他城市分布均匀。看来，古代语言的力量就在这里体现出来了。有哪个公司敢说自己根本不用Java？

数据分析岗位

在数字岗位方面，深圳处于领先地位。我不知道这和腾讯有没有很大关系。最好分析自己和他人的数据。 。 。北京也处于另一个层面。看来最近兴起的数据分析岗位还是在发展前景较大的大城市和工厂。

品经理贴

由此可见，北京应该是经理品的天堂，这也非常符合北京作为城市的地位——中国互联网潮流的引领者。在深圳、上海、杭州、南京等地，经理产品也有不错的发展。毕竟，很多年轻人的梦想都是在这些城市开始的！

岗位总体分布

最后看一下劳动力需求总体分布

可以明确的说，目前劳动力需求分布还是分为三大区域，北京地区，长三角地区。以及广深地区。无论是当年的改革开放，还是现在的互联网热潮，东南沿海地区始终走在前列。大企业的落户、人才的涌入，有力地推动了该地区的发展，也让该地区扬帆起航。无论是工资还是需求，他们都遥遥领先。在其他领域。

至于中部的西安、武汉、成都，不是他们不够好，而是先天的差距，需要更多的资源来弥补。

职位名称

说了这么多，每个公司都招聘什么职位呢？

Python职位名称

对于Python来说，招聘的大部分是全职工程师和开发工程师。两者的区别在于，全栈工程师需要了解更多的技术，比如前端、数据库、网络等。当然，这并不意味着纯粹的开发工程师无法理解这些技能。毕竟现在竞争压力这么大，这不是一个996就能找到工作的时代。

Java职称

对于Java来说，大部分是高级工程师和架构师。这些都是相对较高的职位。对于像Java这样生态系统庞大、应用广泛的语言来说，成为架构师的道路依然漫长而艰辛！

数据分析职位名称

在数据分析中，可以看到有“数据分析-DS快车拼车”招聘业务型的人，也有高级数据分析师招聘技术型的人。总之，对于这个职位来说，这两个大方向应该是完全不同的两条晋升路径，对个人的要求也不同。

产品职位名称

对于产品职位来说，大部分是根据业务来招聘的，比如CRM产品、社区产品、人工智能产品等。看来，在社会分工越来越细的今天，产品企业的分工已经占据了主导地位。那么，不同行业的产品客户跳槽容易吗？

作者：周洛波
链接：https://juejin.im/post/5dbb9524e51d4529f73e2c30
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