一、引言

在数字化时代，数据已成为企业决策、市场分析和个人职业规划的重要依据。企业工商数据反映了企业的基本状况、经营状态及法律风险，而岗位招聘信息则揭示了行业人才需求、薪资水平及技能要求。通过Python爬取这两类数据，并进行深入分析，可以为商业策略制定、求职方向选择提供有力支持。本文将详细介绍如何使用Python爬取企业工商数据信息与岗位数据，并进行初步的数据分析。

二、Python爬取企业工商数据信息

1. 数据源选择

企业工商数据通常来源于国家企业信用信息公示系统、第三方企业信息查询平台（如天眼查、企查查）等。考虑到数据的全面性和易获取性，本文选择第三方平台作为数据源。

2. 爬虫设计

（1）请求头设置

模拟浏览器行为，设置合理的请求头，包括User-Agent、Referer等，以避免被反爬机制识别。

import requests
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
    'Referer': 'https://www.tianyancha.com/'
}

（2）URL构造

根据目标平台的API或网页结构，构造请求URL。例如，搜索特定企业时，URL可能包含搜索关键词和分页参数。

（3）数据解析

使用BeautifulSoup或lxml库解析HTML响应，提取所需的企业工商信息，如企业名称、注册地址、法定代表人、注册资本、成立日期、经营范围等。

from bs4 import BeautifulSoup
def parse_company_info(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设企业名称在class为'company-name'的div中
    company_name = soup.find('div', class_='company-name').text.strip()
    # 类似地提取其他信息
    # ...
    return {
        'company_name': company_name,
        # 其他字段...
    }

（4）反爬策略应对

面对反爬机制，可采取多种策略，如使用代理IP池、设置请求间隔、处理验证码等。

三、Python爬取岗位数据

1. 数据源选择

岗位数据主要来源于招聘网站（如智联招聘、前程无忧、BOSS直聘）或企业官网招聘页面。本文选择综合性招聘网站作为数据源，以获取更广泛的岗位信息。

2. 爬虫设计

（1）请求与解析

与爬取企业工商数据类似，设置合理的请求头，构造URL，并使用BeautifulSoup或lxml解析HTML，提取岗位名称、公司名称、工作地点、薪资范围、职位要求等信息。

（2）动态加载处理

许多招聘网站使用JavaScript动态加载数据，此时需使用Selenium或Playwright等工具模拟浏览器行为，获取完整页面数据。

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.zhipin.com/')
# 模拟用户操作，如输入搜索关键词、点击搜索按钮等
# 等待页面加载完成后，获取页面源码并解析
html = driver.page_source
# 使用BeautifulSoup解析...
driver.quit()

（3）数据去重与存储

爬取过程中需注意数据去重，避免重复存储相同岗位信息。可使用数据库（如MySQL、MongoDB）或文件系统（如CSV、JSON）存储数据。

四、数据分析与可视化

1. 数据清洗

对爬取到的原始数据进行清洗，包括去除空值、异常值、重复值，统一数据格式等。

2. 数据分析

（1）企业工商数据分析

分析企业注册时间分布、行业分布、注册资本规模等，揭示企业发展趋势和行业特点。

（2）岗位数据分析

分析岗位薪资水平、技能要求、工作地点分布等，为求职者提供岗位选择和薪资谈判的依据。

3. 数据可视化

使用Matplotlib、Seaborn或Plotly等库进行数据可视化，直观展示分析结果。例如，绘制企业注册时间趋势图、岗位薪资分布直方图等。

import matplotlib.pyplot as plt
# 假设已有企业注册时间列表years和对应企业数量counts
plt.bar(years, counts)
plt.xlabel('注册年份')
plt.ylabel('企业数量')
plt.title('企业注册时间分布')
plt.show()

五、结论与建议

通过Python爬取企业工商数据信息与岗位数据，并进行深入分析，可以为商业决策和求职策略提供有力支持。建议在实际应用中，结合具体需求，灵活调整爬虫策略和数据分析方法，以获取更准确、更有价值的信息。同时，注意遵守相关法律法规和网站使用条款，避免侵犯他人权益。