昨日份，我們還在為找工作而發愁
可以确認的是
現實中的就業壓力、就業門檻、就業歧視
确實存在，且不可避免
如何在為數衆多的大學生人才市場中
脫穎而出
需要我們掌握一定的專業技能
培養一定的專業素養
Python 現在是越來越火了
2017 年，IEEE 釋出的 程式設計語言排行榜，Python 排名第一。
百度指數的搜尋趨勢，Python穩步上升。
那麼對于很多學習者來說，緊跟潮流學了 Python 之後，不免要問：Python 的就業情況到底怎樣？學了可以做什麼？薪資水準如何？
這個問題，我說了不算數。對就業市場最有發言權的還是招聘網站。既然 Python 是資料分析的利器，何不用就用 Python 來問一問招聘網站，讓資料來說話。
于是，用 Python 編寫程式抓取 拉鈎、獵聘、前程無憂、智聯招聘 4家網站上關于 Python 的 19011 條公開招聘資訊，對資料進行整理分析，并将結果可視化。從中可以對當下的 Python 就業市場有一個直覺了解。
主要結果如下所示：
首先是大家最關心的薪資。列出十個城市，薪資與工作年限的分布圖。不同城市的情況差異較大，總的來說城市越大，薪資越有競争力，對進階開發者需求也越大。猶以北京、上海薪酬最高，基本工資在15K~20K之間。
同樣還是薪資，這幅圖更直覺地展示了需求職位數量的分布情況。北京、上海、深圳有更多的機會。折線都呈現出了雙峰形狀，市場對于有一定經驗的開發者和進階開發者這兩類人才有強烈需求。
從招聘崗位要求中提取出關鍵詞。不少同學都關心，學了 Python 基礎之後還要再學習什麼。其實招聘要求就是一個很好的風向标。除了基本的 Python 語言外，可以發現 Linux、資料庫也是經常被提及的技能，同時最好還能掌握另一門語言（比如 Java）。
招聘方的公司規模，50~1000 人的中小型公司占據了大多數，不過這個數量級的公司本身就相對更多。在沒有進一步對比的情況下，不好下結論說哪個規模的公司更偏愛 Python。但 Python 本身的靈活性使其開發效率更高，确實更适合中小型的公司，相對而言，筆者更喜歡去中小型的公司，進入國企也就意味着進入了體制，相對不是很自由。
具體細分崗位和薪水、年限的關系。這裡根據招聘裡的關鍵詞，将崗位分成 資料分析、運維、web、爬蟲、遊戲、深度學習六類。目前 Web 和運維方向仍然是 Python 的主要出路，資料分析也有不少機會。但運維對工作經驗要求相對更高，初級開發者倒是可以考慮從爬蟲方向入行，對于有統計學知識背景的同學可以考慮資料分析行業。
在地圖上直覺地看下招聘的地區分布，北京、上海、廣州、深圳附近聚集了大量紅點。而成都、西安也有不少，不失為另一種選擇，筆者認為，年輕的時候應該多去大的城市去發展，有競争，就有機會，至于畢業後是選擇北上，還是南下呢？我暫時還沒有想好，到時候再講。
通過案例的講解，希望能給大家帶來一些就業的幫助，對于自己以後想要從事什麼工作，起一個導向作用。想要作為一個什麼樣的人，日後才能成為怎樣的人，一起加油。
- 通過 Scrapy 抓取網站上的資料，整理清洗後儲存在資料庫中。這裡我們使用了 scrapy_djangoitem 庫，直接使用 django 的 models 對象來進行資料存儲。
- 在抓取中，使用了我們之前的項目 IP 代理池來動态切換請求 IP，減少被對方封禁的風險。
- 最後的結果通過 ECharts 進行展示。