对长沙地区2023年金融专业的招聘信息进行爬虫，求出岗位数量前3的岗位。
感觉这题目，首先目标网站也没有，找到的大概率是广告网站，，第二点，岗位名称都容易有出入，很难分类吧
大概率你需要到 51job或英才之类的招聘网站上去采集
现在招聘网站比较多的，有： boss直聘、拉勾网、智联招聘、前程无忧、英才网等。不过像boss直聘和拉勾网的反爬措施做的比较好，如果用网络爬虫应该需要用到代理或者分析具体的请求，才能获取到想要的数据。如果只是单纯的练习爬虫，建议上前程无忧试试。
示例代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from collections import defaultdict
from operator import itemgetter
# 目标网站 URL
url = "https://example.com/longsha/finance/2023/jobs" # 替换为实际的招聘信息网站 URL
# 发送 HTTP 请求并获取网页内容
response = requests.get(url)
html = response.text
# 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 提取招聘信息数据
jobs = []
for job_element in soup.find_all("div", class_="job-item"): # 替换为实际的招聘信息 HTML 标签和类名
job_title = job_element.find("span", class_="job-title").text # 替换为实际的职位名称 HTML 标签和类名
job_company = job_element.find("span", class_="job-company").text # 替换为实际的公司名称 HTML 标签和类名
job_location = job_element.find("span", class_="job-location").text # 替换为实际的工作地点 HTML 标签和类名
job = {
'title': job_title,
'company': job_company,
'location': job_location
}
jobs.append(job)
# 统计岗位数量
job_count = defaultdict(int)
for job in jobs:
job_count[job['title']] += 1
# 排序并筛选前 3 的岗位
sorted_jobs = sorted(job_count.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
top_3_jobs = sorted_jobs[:3]
# 输出结果
print("岗位数量前 3 的岗位：")
for job_title, count in top_3_jobs:
print(f"职位名称：{job_title}，数量：{count} 个")
这个得你自己定，你定好了抓哪个网站的，金融专业分支也挺多，也得确定好之后，我们才能开始找页面标签，然后做正则匹配，然后得到数据，最后进行一个统计排序。流程就是这样，其实也不复杂，关键是看您要怎么抓。
首先，您需要确定数据来源，比如是否有可供爬取的招聘网站或招聘平台。如果没有，您可以尝试使用搜索引擎，搜索长沙地区2023年金融专业的招聘信息，然后筛选出符合条件的网站进行爬取。
其次，您需要确定岗位名称的关键词，比如金融分析师、投资顾问、风险管理等，然后在爬取的数据中进行筛选和统计。可以使用Python的requests和BeautifulSoup库进行网页爬取和解析，也可以使用第三方爬虫框架Scrapy进行爬取和数据处理。
最后，对于岗位名称有出入的情况，可以使用模糊匹配或关键词提取等技术进行处理。比如使用正则表达式或字符串匹配算法对岗位名称进行匹配，或者使用自然语言处理技术对文本进行分词和关键词提取。
该回答参考ChatGPT:
由于具体的招聘网站和数据结构可能不同，爬虫代码会因此而异。以下是一些通用的步骤和示例代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com/jobs?page=1"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
job_elements = soup.find_all("div", class_="job")
jobs = []
for job_element in job_elements:
title_element = job_element.find("h2", class_="title")
company_element = job_element.find("span", class_="company")
title = title_element.text.strip()
company = company_element.text.strip()
job = {"title": title, "company": company}
jobs.append(job)
job_counts = {}
for job in jobs:
title = job["title"]
if title in job_counts:
job_counts[title] += 1
else:
job_counts[title] = 1
sorted_job_counts = sorted(job_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for title, count in sorted_job_counts[:3]:
print(f"{title}: {count}")
这只是一个简单的示例，具体实现需要根据实际情况进行相应的调整和优化。请注意，爬取网站时应遵守法律法规和网站的使用条款，并尽量不对网站造成过大的负担或干扰其正常运行。
根据专业找岗位那里，你需要先人工找到金融专业一般就业的岗位是什么，然后在爬取的信息里面看看有没有这个岗位。这样专业和岗位对应起来了
引用chatGPT作答，这个问题可以通过编写网络爬虫来解决。以下是一个可能的解决方案：
1.确定目标网站：首先，需要确定一个可靠的网站来获取长沙地区2023年金融专业的招聘信息。可以尝试访问招聘网站，如智联招聘、前程无忧等，或者访问金融机构的官方网站。
2.分析页面结构：一旦找到了目标网站，需要分析其页面结构，确定岗位信息所在的位置和格式。可以使用开发者工具，查看网站源代码和网络请求，确定需要提取的信息和如何获取它们。
3.编写爬虫脚本：基于分析得到的信息，编写一个爬虫脚本来自动获取长沙地区2023年金融专业的招聘信息。可以使用Python语言和相关库，如Requests和BeautifulSoup，来发送HTTP请求和解析HTML响应。
4.提取岗位信息：从页面响应中提取所有岗位信息，包括职位名称、公司名称、工作地点、薪资范围、要求等。可以使用正则表达式或XPath等技术来提取信息。
5.统计岗位数量：将所有岗位信息按照职位名称进行统计，确定岗位数量前三的岗位。可以使用Python中的Counter对象和排序方法来实现。
需要注意的是，爬虫涉及到网络爬取和数据提取，需要遵循相关法律法规和道德规范，不得侵犯他人合法权益。同时，由于不同网站的页面结构和信息格式可能会有所不同，需要针对具体网站进行适当调整。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
首先需要确认是否存在可供爬取的网站，这里以长沙市人才网为例进行爬取。同时，需要根据招聘信息页面的结构和特点确定筛选条件来获取金融专业的相关信息。
以下是一个简单的爬虫示例：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://w/
这个爬虫是可以写的。首先需要找到可靠的招聘信息网站，例如智联招聘、前程无忧等。然后通过Python中的requests库和BeautifulSoup库来获取和解析网页内容，筛选出2023年长沙地区金融专业的招聘信息。对于岗位名称的不确定性，可以通过关键词匹配来进行分类，例如搜索包含“金融”、“投资”、“证券”等关键词的招聘信息。最后使用Python中的字典或者Counter来统计岗位数量并排序，求出岗位数量前3的岗位。
以下是一个简单的爬虫代码示例：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from collections import Counter
keyword_list = ['金融', '投资', '证券'] # 关键词列表
url = 'https://www.zhaopin.com/' # 招聘信息网站的URL
job_counter = Counter() # 岗位计数器
# 获取网页内容
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 解析招聘信息
for job in soup.find_all('div', class_='job-item'):
job_title = job.find('div', class_='job-title').text
job_location = job.find('div', class_='job-location').text
# 关键词匹配
for keyword in keyword_list:
if keyword in job_title or keyword in job_location:
job_counter[job_title] += 1
# 按岗位数量排序
top_jobs = job_counter.most_common(3)
# 输出岗位数量前3的岗位
for job, count in top_jobs:
print(job, count)
我22年9月份有爬过前程无忧的，一开始反爬不严，但是过了一个月就变成特别严格，因为我爬虫不是很会，一开始使用scrapy，后面严格起来使用selenium爬，如何解决自动滑块，爬稍微几百条就滑块滑了也没用。像这种金融标签的，很多职位不沾边也会标上金融的标签，这种也是特别麻烦。而且要取岗位排行的，有的岗位名称就是不一致。最好先去各个网站看一下是否有共同点好趴一点，先确定好爬的网站。