作者 | 徐麟
责编 | 郭芮
随着互联网行业的日益兴盛，吸引力越来越多的牛人加入其中，也有许多小伙伴跃跃欲试，想要在互联网的浪潮中大展身手。今天我们通过看准网的数据，帮助大家对各大互联网公司有一个比较概括的了解。
数据来源
看准网提供了许多员工对于公司的评价，我们从中提取需要的数据，包括整体评分、面试难度、推荐率、前景看好情况、CEO支持率，代码如下：
## 获得信息 def get_company_info: ## 获得评价数据 url = 'https://www.kanzhun.com/gsr'+str+'.html ka=com-blocker1-review' js='window.open' driver.execute_script time.sleep driver.close driver.switch_to_window bsObj=BeautifulSouptag=bsObj.find.text.replace.replace.replace.replace',' ').splittag=tag[0:len-1] this_tag = {tag[i*2]:tag[i*2+1] for i in np.arange/2-1))} this_name = bsObj.find.text this_overal = float.find.text) points = bsObj.find.text.replace.split this_recommend = float/100*5 this_future = float/100*5 this_ceo = float/100*5 ## 获得CEO头像和公司logo ceo_pic = bsObj.find.find.find.attrs['src'] ceo_name = bsObj.find.find.text head_logo = bsObj.find.find.attrs['src'] head_loc = 'D:/爬虫/看准/公司logo/'+this_name+'.jpg' ceo_loc = 'D:/爬虫/看准/CEOlogo/'+this_name+'.jpg' request.urlretrieve request.urlretrieve ## 获得面试难度 url = 'https://www.kanzhun.com/gsm'+str+'.html ka=com-floater-interview' js='window.open' driver.execute_script time.sleep driver.close driver.switch_to_window bsObj=BeautifulSoup req=request.Request html=urlopen bsObj=BeautifulSoup,"html.parser")this_difficulty = float.find.text) this_feeling = bsObj.find.find_all this_feeling = [float) fork in this_feeling] this_feeling = /100 ## 整合数据成为字典 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
整体对比
我们最终选取了50家互联网公司作为样本进行对比，选取来源主要是结合2018年互联网公司百强榜单和看准网上的实际评价数量，选取的公司logo拼图如下，我们会在第4部分讲解如何将图片进行拼接：
首先对比各项评价指标的TOP15：
可以看到，榜单中BAT在各项排名中都处于十分靠前的位置，网易也占据了多个榜单的靠前位置，腾讯霸占了所有排名的TOP1。
下面我们再来看一下面试难度，我们选取了面试难度评分的TOP15和BOTTOM15，该数据仅供参考，根据笔者的经验，同一个公司的不同部门不同岗位之间的难度差异也非常大。
在面试难度偏低的一些公司中，有许多非常不错的公司，该数据仅仅是一个参考，真正的面试还是要取决于求职者的实际能力，所谓会者不难，难者不会。真正的大牛无论是面对多么困难的面试，依然可以slay全场。
## 整体评分top15柱形图company=pd.read_excelcompany_overal = company.sort_values[0:15]attr = company_overal['name']v1=roundbar = Barbar.use_themebar.addbar.render
雷达图
前面我们看的都是各个公司之间的对比，下面我们看一下同一个公司不同维度的情况，我们选取了BAT和TMD作为数据，其他的公司也可以按照同样的方式进行对比，首先看一下BAT：
BAT真的是名副其实的业界标杆，各项指标都slay整个行业，下面我们看一下此前发展势头迅猛的TMD三家公司：
TMD三家公司和行业整体水平相比，也是处于领先地位，可见其还不错的发展势头。最后放上和笔者息息相关的三家公司，具体是哪三家，相信了解笔者的朋友一定是可以猜出来的：
value_avg = [list)]value_company0 = [list]value_company1 = [list]value_company2 = [list]c_schema= [{"name": "总体评价", "max": 4.4, "min": 3.2}, {"name": "推荐度", "max": 4.75, "min": 2.4}, {"name": "前景看好", "max": 4.25, "min": 1}, {"name": "CEO/董事长认可度", "max": 4.8,"min":3}, {"name": "面试难度", "max": 3.4,"min":2.3}]radar = Radarradar.use_themeradar.configradar.addradar.addradar.addradar.addradar.render
图片拼接
看准网提供了各个公司的logo和各位公司大佬的头像，我们冒昧地利用这些数据进行简单的图片拼接，制作成一副大的合成图。主要原理是利用numpy中的多维数组进行拼接，由于图像本身就可以看做是一个三维数组或者一位数组，所以我们只需利用数组的拼接方法，就可以达到我们的目的。
代码如下：
## 拼接公司logo成为5*10的拼图i = 0 for filename in os.listdir: file_loc = "D:/爬虫/看准/公司logo/"+filename img = mpimg.imread[:,:,0:3] img = cv2.resize,interpolation=cv2.INTER_AREA)if i % 10 == 0:row_img=imgelif i == 9:row_img=np.hstack)all_img = row_imgelif i % 10 == 9:row_img=np.hstack)all_img = np.vstack)else:row_img=np.hstack) i = i+1plt.imshow plt.axis ## 拼接大佬头像成为7*7的拼图i = 0 for filename in os.listdir: file_loc = "D:/爬虫/看准/CEOlogo/"+filename img = mpimg.imread[:,:,0:3] img = cv2.resize,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)if i % 7 == 0:row_img=imgelif i == 6:row_img=np.hstack)all_img = row_imgelif i % 7 == 6:row_img=np.hstack)all_img = np.vstack)else:row_img=np.hstack) i = i+1plt.imshow plt.axis
下面就是我们的效果图，不知道大家是否能一眼就把所有的logo都认全：
最后是各位大佬的拼图，不知道大家第一眼看到的是哪位大佬，第一眼看到的大佬，或许就是你未来的老板。
作者：徐麟，知乎同名专栏作者，目前就职于上海唯品会产品技术中心，哥大统计数据狗，从事数据挖掘&分析工作，喜欢用R&Python玩一些不一样的数据。声明：本文为作者投稿，版权归对方所有。。
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