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我们在选择一件商品的时候,会先了解一些相关的商品信息,根据自己的需求和情况再进行选择。这种现象也同样适用于找工作,筛选一个岗位的重要环节,就是看自身是否符合工作经验的要求。不过因为信息量比较大,有没有什么方法可以用python爬虫中的知识点帮我们解决一下呢~具体内容往下看:
根据工作经验年限,划分招聘等级
# 校正拉勾网工作年限描述,以 Boss直聘描述为准 def update_lagou_workyear(): items = db.jobs_lagou_php.find({}) for item in items: if item['workYear'] == '应届毕业生': item['workYear'] = '应届生' elif item['workYear'] == '1年以下': item['workYear'] = '1年以内' elif item['workYear'] == '不限': item['workYear'] = '经验不限' update_lagou(item) print('ok') # 设置招聘的水平,分两次执行 def set_level(): items = db.jobs_zhipin_php.find({}) # items = db.jobs_lagou_php.find({}) if item['workYear'] == '应届生': item['level'] = 1 elif item['workYear'] == '1年以内': item['level'] = 2 elif item['workYear'] == '1-3年': item['level'] = 3 elif item['workYear'] == '3-5年': item['level'] = 4 elif item['workYear'] == '5-10年': item['level'] = 5 elif item['workYear'] == '10年以上': item['level'] = 6 elif item['workYear'] == '经验不限': item['level'] = 10 update(item) print('ok')
这里有点坑的就是,一般要求经验不限的岗位,需求基本都写在任职要求里了,所以为了统计的准确性,这个等级的数据,后面会被舍弃掉。
从后续的平均数据来看,这里的经验不限,一般要求的是1-3年左右,但是还是建议舍弃掉。
拉勾网的职位描述和 Boss直聘稍有不同,需要先校正,然后再设置等级
实例扩展:
python实现图片筛选程序
#_*_coding:utf-8_*_ ''' Version V17.1.0 Date 2017-10-15 @Author Cheney ''' # 收集EL 图片集中需要的图片,在elpick目录下进行 from PIL import Image import csv import os # 获取需要图片的文件名 def readImageName(): # 在elpick目录下读取sn.scv文件,该文件读取出来后元素是list 需要转换为str get_csv = csv.reader(open("elpick/sn.csv")) origSN = [] transSN = [] for sn in get_csv: origSN.append(sn) tempList = origSN # 读取csv文件获时获取到的列表,其元素也是列表,需要将其转换为字符串元素,使用下面for语句实现 for s in tempList: # 去掉列表元素中的[''] 这几个字符 s = str(s).strip('[\'') s = str(s).strip('\']') transSN.append(s) ImageName = transSN return ImageName pickImageName = readImageName() # 遍历所有图片集的文件名 for image in os.listdir("elpick/original_el"): # 将读取到的文件名进行处理,去扩展名,若是int文件名需要对文件名进行int 处理 imageName = image.strip(".jpg") # 比较判断 若遍历的文件名在需要收集的列表中,读取之后并保存到pick_el文件夹下 if imageName in pickImageName: pickImage = Image.open(('elpick/original_el/%s.jpg') % imageName) pickImage.save(("elpick/picked_el/%s.jpg") % imageName)
标签:
python爬虫,筛选工作
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