python 爬虫招聘(Python3获取拉勾网招聘信息的方法实例)
python 爬虫招聘
Python3获取拉勾网招聘信息的方法实例前言
为了了解跟python数据分析有关行业的信息,大概地了解一下对这个行业的要求以及薪资状况,我决定从网上获取信息并进行分析。既然想要分析就必须要有数据,于是我选择了拉勾,冒着危险深入内部,从他们那里得到了信息。不得不说,拉勾的反爬技术还挺厉害的,稍后再说明。话不多说,直接开始。
一、明确目的
每次爬虫都要有明确的目的,刚接触随便找东西试水的除外。我想要知道的是python数据分析的要求以及薪资状况,因此,薪资、学历、工作经验以及一些任职要求就是我的目的。
既然明确了目的,我们就要看一下它们在什么位置,所以我们打开浏览器,寻找目标。像拉勾这种网站他们的信息一般都是通过ajax加载的,而且在输入“python数据分析”敲击回车之后跳转的页面,招聘信息不是一开始就显示出来的,通过点击页码也只是招聘信息在变化甚至连network都没多大变化,可以大胆猜测他是通过post请求的,所以我们只关注post请求以及xhr文件,很快就发现了我们要的东西。
点击preview可见详细信息以json形式保存着,其中‘salary'、‘workyear'、‘education'、‘positionid'(招聘信息详情页有关的id)是我们要的。再观察一下它的form data,其中kd=关键字,pn=pagenum(页码)这是我们请求的时候要带上的参数。另外我们要注意请求头的referer参数,待会儿要用。知道了目标之后,爬起来!
二、开始爬虫
先设置请求头headers,把平时用的user-agent带上,再把formdata也带上,用requests库直接requests.post(url, headers=headers, data=formdata)
,然后就开始报错了: {"status":false,"msg":"您操作太频繁,请稍后再访问","clientip":"......","state":2402}
。
解决这个问题的关键在于,了解拉勾的反爬机制:在进入python数据分析招聘页之前,我们要在主页,不妨叫它start_url输入关键字跳转。在这个过程中,服务器会传回来一个cookies,如果带着这个cookies请求的话我们就可以得到要的东西,所以要先请求start_url获取cookies在请求目标url,而且在请求目标地址的话还要带上referer这个请求头参数,referer的含义大概是这样:告诉服务器我是从哪个页面链接过来的,服务器基此可以获得一些信息用于处理。另外,睡眠时间也要设置的长一点,不然很容易被封。知道了反爬机制之后,话不多说,直接上代码。
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''' @author: max_lyu create time: 2019/4/1 url: https://github.com/maxlyu/lagou_analyze ''' # 请求起始 url 返回 cookies def get_start_url( self ): session = requests.session() session.get( self .start_url, headers = self .headers, timeout = 3 ) cookies = session.cookies return cookies # 将返回的 cookies 一起 post 给 target_url 并获取数据 def post_target_url( self ): cookies = self .get_start_url() pn = 1 for pg in range ( 30 ): formdata = { 'first' : 'false' , 'pn' : pn, 'kd' : 'python数据分析' } pn + = 1 response = requests.post( self .target_url, data = formdata, cookies = cookies, headers = self .headers, timeout = 3 ) self .parse(response) time.sleep( 60 ) # 拉勾的反扒技术比较强,短睡眠时间会被封 # 解析 response,获取 items def parse( self , response): print (response) items = [] print (response.text) data = json.loads(response.text)[ 'content' ][ 'positionresult' ][ 'result' ] if len (data): for i in range ( len (data)): positionid = data[i][ 'positionid' ] education = data[i][ 'education' ] workyear = data[i][ 'workyear' ] salary = data[i][ 'salary' ] list = [positionid, education, workyear, salary] items.append( list ) self .save_data(items) time.sleep( 1.3 ) |
其中save_data(items)是保存文件,我是保存在csv文件。篇幅有限,这里就不展示了。
三、获取招聘详情
上面说了positionid 是为了获取详情页,详情页里面有要的任职要求。这个要获取就相对容易了,不过文本的处理并没有很简单,我只能通过“要求”这两个字获取任职要求(虽然有的为任职技能啥的,就这样进行取舍了)。
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''' @author: max_lyu create time: 2019/4/1 url: https://github.com/maxlyu/lagou_analyze ''' def get_url(): urls = [] with open ( "analyst.csv" , 'r' , newline = '') as file : # 读取文件 reader = csv.reader( file ) for row in reader: # 根据 positionid 补全 url if row[ 0 ] ! = "id" : url = "https://www.lagou.com/jobs/{}.html" . format (row[ 0 ]) urls.append(url) file .close() return urls # 获取详细信息 def get_info(): urls = get_url() length = len (urls) for url in urls: print (url) description = '' print (length) response = requests.get(url, headers = headers) response.encoding = 'utf-8' content = etree.html(response.text) detail = content.xpath( '//*[@id="job_detail"]/dd[2]/li/p/text()' ) print (detail) for i in range ( 1 , len (detail)): if '要求' in detail[i - 1 ]: for j in range (i, len (detail)): detail[j] = detail[j].replace( '\xa0' , '') detail[j] = re.sub( '[、;;.0-9。]' , '', detail[j]) description = description + detail[j] + '/' print (description) write_file(description) length - = 1 time.sleep( 3 ) |
四、成果与展示
到这里,爬取的任务就结束了,源码地址:https://github.com/maxlyu/lagou_analyze。获得数据之后就是小小地分析一下了,这个下次再总结。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对开心学习网的支持。
原文链接:https://www.cnblogs.com/lyuzt/p/10636501.html
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