不知不覺，十月份已經過去了，傳說中的金九銀十招聘季也應該隨之結束了，不知道有換工作打算的朋友有沒有找到理想的下家，反正我沒有

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於是乎，我再次轉戰 Boss 直聘，我就是想看看，到底什麼工種比較好找工作呢。當然了，這裡工作種類實在是太多了，我就挑選出 Python，Java，資料分析和產品經理這四種崗位來做下簡單的分析。

獲取資料

我在前面就寫過一篇獲取 Boss 資料的文章，可以戳這裡檢視（檢視）。但是後面有人反映說 Cookies 過期時間太快了，我自己嘗試之後也確實如此，那麼這種情況下，使用 selenium 就是更好的選擇了。

由於網站頁面結構並沒有變化，所以以前的解析網頁的程式碼基本可以複用，只不過從 bs4 解析變為 webdriver 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 頁資料" % i)
            uri = '/%s/?query=%s&page=%s'
 
 % (c_code,job_type,i)
            Chrome_driver.get(config.url + uri)
...
複製程式碼

同時這裡要注意的是，Boss 網站會檢測瀏覽器是否在受 selenium 控制，所以我們還要增加一條配置，來繞過該檢測

from selenium.webdriver import ChromeOptions

options = ChromeOptions()
options.add_experimental_option('excludeSwitches',['enable-automation'])
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之後就可以執行程式等待完成了

if __name__ == '__main__':
    for i in city_code.keys():
        get_jobs(10,i,'python')
        get_jobs(10,'java')
        get_jobs(10,'資料分析')
        get_jobs(10,'產品經理')
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每種崗位我只爬取了前10頁，畢竟我們翻看工作的時候，也不會翻看到10頁以後吧

而對於城市，我則選擇瞭如下的城市

city_code = {
    'beijing': 'c101010100','shanghai': 'c101020100','guangzhou': 'c101280100','shenzhen': 'c101280600','hangzhou': 'c101210100','xian': 'c101110100','wuhan': 'c101200100','chengdu': 'c101270100','nanjing': 'c101190100'
}
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招聘薪資整體分析

首先我們先來看下不同城市間，同種工作的招聘薪資對比，正所謂沒有對比，就沒有傷害

圖中的薪資來源：選擇崗位中招聘薪資區間最多的作為普遍薪資，如對於西安的 Java 崗位，10-15K 是最多的薪資區間，那麼西安 Java 崗位在圖中的數值即為(10+15)/2 + 32/10 = 15.7

從圖中的資料可以看出，北京、上海、深圳和杭州的普遍薪資是高其他城市一等的，那麼應該是第一階梯，所謂的“北上廣深”可能即將成為過去式了。

同時還能看出，雖然近些年 Python 混的風生水起，大紅大紫，但是薪資相對來說卻不是很高，所有的城市都沒有超過30K，相比杭州的 Java，深圳的資料分析和北京的產品經理來說，Python 還是太弱勢了。

而從整體來看，產品經理絕對是總體薪資水平最高的崗位，無論程式猿們服不服氣，你們的戰友（天敵）就是會壓你一頭。

下面再來看看不同城市對於不同崗位的需求程度，我這裡預設需求程度高，那麼普遍薪資也高。

崗位城市需求

Python 需求情況

能夠看出，對於 Python 來說，北京、上海和深圳可能是比較好發展的城市，而南京竟然墊底，這讓我情何以堪啊。

Java 需求情況

上海和杭州是獨一檔的存在，擁有阿里巴巴的杭州，招聘高階 Java 可不是鬧的哦。而其他城市則分佈的較為平均，看來老牌語言的威力就體現在這裡了，哪個公司敢說自己一點 Java 都不用呢？

資料分析崗位

對於數分崗位，深圳一馬當先，我想這會不會和騰訊有著莫大的關係呢，畢竟分析好自己和別人的資料，才更好。。。

而北京也是獨佔第二檔，看來近來大火的資料分析崗位，還是在大城市，大廠中更加有發展前途哦。

產品經理崗位

能夠看出，北京應該是產品經理的天堂，這也非常符合北京這座城市的身份地位--引領中國網際網路的潮流。

而深圳、上海、杭州和南京對於產品經理來說也會有不錯的發展，畢竟這幾座城市，是多少年輕人夢開始的地方！

總體崗位分佈

最後再來看看總體崗位需求分佈情況

可以清晰的發現，當前的崗位需求分佈還是分為三大塊，北京地區，長三角地區和廣州-深圳地區。

無論是當年的改革開放還是如今的網際網路熱潮，東南沿海地區一直都走在前列，大型企業入駐，人才湧入，大大推動了地區的發展，從而也水漲船高，無論是薪資還是需求量，都遙遙領先於其他地區。

而對於中部城市西安、武漢和成都等，不是它們不夠好，而是先天的差距，需要後天更多的資源傾斜才能彌補。

崗位名稱

說了這麼多，那麼各個企業到底都在招聘什麼崗位呢

Python 崗位名稱

對於 Python 來說，招聘居多的是全棧工程師和開發工程師。我理解的兩者的區別應該是全棧工程師需要知道的技術要更多一些，比如前端、資料庫、網路等等。當然這並不代表純的開發工程師就可以不懂這些技能，畢竟如今競爭壓力這麼大，不是能夠承受996就能找到工作的時代了。

Java 崗位名稱

Java 來說，比較多的是高階工程師和架構師，這都是比較高階的崗位了，對於 Java 這種生態如此龐大，應用如此廣泛的語言來說，成為架構師之路，還是漫長且阻啊！

資料分析崗位名稱

資料分析，能夠看到有招聘偏於業務的“資料分析-DS快捷拼車”，也有招聘偏於技術的資深資料分析師，總之對於這個崗位，這兩大方向應該是兩種截然不同的晉升途徑，而對於個人的要求也不盡相同。

產品經理崗位名稱

對於產品經理這個崗位來說，大多都是基於業務來招聘的，比如 CRM 產品經理，社群產品經理，AI 產品經理等等。看來在社會分工越來越細緻的今天，產品經理的分工率先體現了出來，那麼不同領域的產品經理，會容易跳槽嘛？

好了，今天的分析就到此為止，我計劃下次再來分析下不同企業的招聘情況，敬請期待哦！