?

作者

徐麟

作者介紹

目前就職于上海唯品會產品技術中心，哥大統計數據狗，從事數據挖掘&分析工作，喜歡用R&Python玩一些不一樣的數據

已獲原作者授權，如需轉載，請聯系原作者。

?

?

前言：

隨著互聯網行業的日益興盛，吸引力越來越多的牛人加入其中，也有許多小伙伴躍躍欲試，想要在互聯網的浪潮中大展身手。今天我們通過看準網的數據，幫助大家對各大互聯網公司有一個比較概括的了解。

?

01

數據來源

?

看準網提供了許多員工對于公司的評價，我們從中提取需要的數據，包括整體評分、面試難度、推薦率、前景看好情況、CEO支持率，代碼如下：

## 獲得信息? def get_company_info(num,headers):## 獲得評價數據url =?'https://www.kanzhun.com/gsr'+str(num)+'.html?ka=com-blocker1-review'js='window.open("'+url+'")'driver.execute_script(js)time.sleep(5)driver.close()?driver.switch_to_window(driver.window_handles[0])bsObj=BeautifulSoup(driver.page_source,"html.parser")tag=bsObj.find('div',attrs={'class':'all_item'}).text.replace('\t','').replace('\n','').replace('(',' ').replace(')',' ').split(' ')tag=tag[0:len(tag)-1]this_tag = {tag[i*2]:tag[i*2+1]?for?i in np.arange(int(len(tag)/2-1))}this_name = bsObj.find('div',attrs={'class':'co_name t_center'}).textthis_overal = float(bsObj.find('div',attrs={'class':'res_box_star f_right'}).find('em').text)points = bsObj.find('ul',attrs={'class':'score_rate clearfix'}).text.replace('\n',' ').split()this_recommend = float(points[0][0:2])/100*5this_future = float(points[2][0:2])/100*5this_ceo = float(points[4][0:2])/100*5## 獲得CEO頭像和公司logoceo_pic = bsObj.find('div',attrs={'class':'ceo_info'}).find('div').find('img').attrs['src']ceo_name = bsObj.find('div',attrs={'class':'ceo_info'}).find('p').texthead_logo = bsObj.find('div',attrs={'class':'com_logo f_left'}).find('img').attrs['src']head_loc =?'D:/爬蟲/看準/公司logo/'+this_name+'.jpg'ceo_loc =?'D:/爬蟲/看準/CEOlogo/'+this_name+'.jpg'request.urlretrieve(head_logo,head_loc)request.urlretrieve(ceo_pic,ceo_loc)## 獲得面試難度url =?'https://www.kanzhun.com/gsm'+str(num)+'.html?ka=com-floater-interview'js='window.open("'+url+'")'driver.execute_script(js)time.sleep(5)driver.close()?driver.switch_to_window(driver.window_handles[0])bsObj=BeautifulSoup(driver.page_source,"html.parser")req=request.Request(url,headers=headers) ?html=urlopen(req) ?bsObj=BeautifulSoup(html.read(),"html.parser") ? ?this_difficulty = float(bsObj.find('section',attrs={'class':'interview_feel'}).find('em').text)this_feeling = bsObj.find('ul',attrs={'class':'score_list'}).find_all('span',attrs={'class':'percent'})this_feeling = [float(k.text.replace('%',''))?for?k?in this_feeling]this_feeling = (this_feeling[0]*5+this_feeling[1]*3+this_feeling[2]*1)/100## 整合數據成為字典this_company ={'name':this_name,'overal':this_overal,'comments':tag[1],'recommend':this_recommend,'future':this_future,'ceo':this_ceo,'difficulty':this_difficulty,'feeling':this_feeling} ? ?return?this_company,this_tag,this_name

?

?

02

整體對比

我們最終選取了50家互聯網公司作為樣本進行對比，選取來源主要是結合2018年互聯網公司百強榜單和看準網上的實際評價數量，選取的公司logo拼圖如下，我們會在第4部分講解如何將圖片進行拼接：

?

首先對比各項評價指標的TOP15：

?

可以看到，榜單中BAT在各項排名中都處于十分靠前的位置，網易也占據了多個榜單的靠前位置，騰訊霸占了所有排名的TOP1。下面我們再來看一下面試難度，我們選取了面試難度評分的TOP15和BOTTOM15，該數據僅供參考，根據小編的經驗，同一個公司的不同部門不同崗位之間的難度差異也非常大。

?

在面試難度偏低的一些公司中，有許多非常不錯的公司，該數據僅僅是一個參考，真正的面試還是要取決于求職者的實際能力，所謂會者不難，難者不會。真正的大牛無論是面對多么困難的面試，依然可以slay全場。

?

## 整體評分top15柱形圖 company=pd.read_excel('company_info.xlsx') company_overal = company.sort_values('overal',ascending=False)[0:15] attr = company_overal['name'] v1=round(company_overal['overal'],2) bar = Bar("整體評分TOP15",title_pos='center') bar.use_theme('essos') bar.add("", attr, v1, is_stack=False,xaxis_rotate=30,yaxis_min=3.7,is_label_show=True,xaxis_interval =0,is_splitline_show=False) bar.render('整體評分TOP15.html')

?

03

雷達圖

前面我們看的都是各個公司之間的對比，下面我們看一下同一個公司不同維度的情況，我們選取了BAT和TMD作為數據，其他的公司也可以按照同樣的方式進行對比，首先看一下BAT：

?

BAT真的是名副其實的業界標桿，各項指標都slay整個行業，下面我們看一下此前發展勢頭迅猛的TMD三家公司：

?

TMD三家公司和行業整體水平相比，也是出于領先地位，可見其還不錯的發展勢頭，最后放上和小編息息相關的三家公司，具體是哪三家，相信了解小編的朋友一定是可以猜出來的：

?

?

value_avg = [list(company.iloc[:,[1,3,4,5,6]].mean())] value_company0 = [list(company.iloc[0,[1,3,4,5,6]])] value_company1 = [list(company.iloc[1,[1,3,4,5,6]])] value_company2 = [list(company.iloc[2,[1,3,4,5,6]])] c_schema= [{"name":?"總體評價",?"max":?4.4,?"min":?3.2},{"name":?"推薦度",?"max":?4.75,?"min":?2.4},{"name":?"前景看好",?"max":?4.25,?"min":?1},{"name":?"CEO/董事長認可度",?"max":?4.8,"min":3},{"name":?"面試難度",?"max":?3.4,"min":2.3}] radar = Radar() radar.use_theme('essos') radar.config(c_schema=c_schema, shape='circle') radar.add(company['name'][0], value_company0, item_color="blue", symbol=None,linewidht=5) radar.add(company['name'][1], value_company1, item_color="orange", symbol=None,linewidht=5) radar.add(company['name'][2], value_company2, item_color="red", symbol=None,linewidht=5) radar.add("整體水平", value_avg, item_color="purple", symbol=None,linewidth=5,legend_selectedmode='multiple') radar.render('bat.html')

04

圖片拼接

看準網提供了各個公司的logo和各位公司大佬的頭像，我們冒昧地利用這些數據進行簡單的圖片拼接，制作成一副大的合成圖。主要原理是利用numpy中的多維數組進行拼接，由于圖像本身就可以看做是一個三維數組（彩色）或者一位數組（黑白），所以我們只需利用數組的拼接方法，就可以達到我們的目的。

?

代碼如下：

## 拼接公司logo成為5*10的拼圖 i = 0? for?filename?in?os.listdir("./公司logo"):file_loc =?"D:/爬蟲/看準/公司logo/"+filenameimg = mpimg.imread(file_loc)[:,:,0:3]img = cv2.resize(img, (180,180),interpolation=cv2.INTER_AREA)if?i % 10 == 0:row_img=imgelif?i == 9:row_img=np.hstack((row_img,img))all_img = row_imgelif?i % 10 == 9:row_img=np.hstack((row_img,img))all_img = np.vstack((all_img,row_img))else:row_img=np.hstack((row_img,img))i = i+1 plt.imshow(all_img) ? ? plt.axis('off') ? ??## 拼接大佬頭像成為7*7的拼圖 i = 0? for?filename?in?os.listdir("./CEOlogo"):file_loc =?"D:/爬蟲/看準/CEOlogo/"+filenameimg = mpimg.imread(file_loc)[:,:,0:3]img = cv2.resize(img, (500,500),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)if?i % 7 == 0:row_img=imgelif?i == 6:row_img=np.hstack((row_img,img))all_img = row_imgelif?i % 7 == 6:row_img=np.hstack((row_img,img))all_img = np.vstack((all_img,row_img))else:row_img=np.hstack((row_img,img))i = i+1 plt.imshow(all_img) ? ? plt.axis('off')

?

下面就是我們的效果圖，不知道大家是否能一眼就把所有的logo都認全

?

?

最后是各位大佬的拼圖，不知道大家第一眼看到的是哪位大佬，第一眼看到的大佬，或許就是你未來的老板

?

歡迎各位讀者在留言區與我們互動，聊聊你所了解的互聯網公司，或者是你最想去的公司。

?

- The End -

「若你有原創文章想與大家分享，歡迎投稿。」

加編輯微信ID，備注#投稿#：

程序 丨 druidlost??

小七 丨 duoshangshuang

來源:https://blog.csdn.net/csdnsevenn/article/details/82975936

總結

以上是生活随笔為你收集整理的揭开互联网公司的神秘面纱，数据解读那些slay整个行业的互联网公司的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。