前言
嗨喽！大家好呀，这里是魔王~
今天我们来采集专业的互联网求职招聘网站。
致力于提供真实可靠的互联网岗位求职招聘找工作信息,拥有海量的互联网人才储备
环境介绍：
- python 3.8
- pycharm 2021.2 专业版 激活码
模块使用:
内置模块:
- import pprint >>> 格式化输入模块
- import csv >>> 保存csv文件
- import re >>> re 正则表达式
- import time >>> 时间模块
- import json >>> json
第三方模块:
- import requests >>> 数据请求模块 pip install requests
win + R 输入cmd 输入安装命令 pip install 模块名 如果出现爆红 可能是因为 网络连接超时 切换国内镜像源
如何实现一个爬虫案例(爬虫基本流程思路):
一. 数据来源分析
- 确定自己想要获取数据是什么?
爬取是什么网站, 网上上面什么数据 - 通过开发者工具, 进行抓包分析, 分析我们想要数据是来自于哪里
二. 代码实现步骤过程: 最基本四个步骤 发送请求，获取数据，解析数据，保存数据
- 发送请求, 对于刚刚分析的到url地址发送get请求 (并且模拟浏览器发送请求)
- 获取数据, 获取服务器返回response响应数据
- 解析数据, 提取我们想要数据内容, 招聘信息基本数据
- 保存数据, 把数据保存本地 表格
1、get 是从服务器上面获取数据 post 是向服务器传送数据
2、get请求参数,会直接显示在url链接上面, post在请求体里面的 隐性传递
代码
# # 导入数据数据请求模块
# import requests # 第三方模块 需要 pip install requests
# # 导入正则
# import re
# import json
# # 导入格式化输出模块
# import pprint
# # 导入csv模块
# import csv
#
# f = open('招聘.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
# csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
# '职位名字',
# '公司名字',
# '工作城市',
# '学历要求',
# '经验要求',
# '薪资待遇',
# '公司地址',
# '公司规模',
# '详情页',
# ])
# csv_writer.writeheader() # 写入表头
# for page in range(1, 11):
# # 1. 发送请求, 对于刚刚分析的到url地址发送get请求 (并且模拟浏览器发送请求)
# url = f'https://www.lagou.com/wn/jobs?pn={page}&fromSearch=true&kd=python'
# # headers 请求头 用伪装python代码 可以把python代码伪装浏览器去发送请求
# # 通过request这个模块里面get请求方法 对于url地址发送请求, 并且携带上headers请求头伪装, 最后用自定义变量response接收返回数据
# response = requests.get(url=url, headers=headers)
# # <Response [200]> <>对象的意思 response对象 200 状态码表示请求成功
# # 2. 获取数据, 获取服务器返回response响应数据
# # print(response.text) # print() 打印函数 response.text 获取响应对象文本数据(获取网页源代码) 字符串数据类型
# # 3. 解析数据提取我们想要数据 正则表达式在付费课程 2.5个小时讲解内容
# """
# <span>未融资</span>
# <span>(.*?)</span>
# () 精确匹配 表示自己想要数据内容 不加括号 泛匹配 可以匹配但是不要
# . 匹配任意字符(除了换行符\n) * 匹配前一个字符0个或者无限 ? 非贪婪匹配模式
# re.findall('匹配规则', 从哪里找数据) 通过re里面findall的方法 从response.text里面去找寻关于
# <script id="__NEXT_DATA__" type="application/json">(.*?)</script> 数据中 的(.*?) 是我们要提取出来的
# """
# html_data = re.findall('<script id="__NEXT_DATA__" type="application/json">(.*?)</script>', response.text)[0]
# # print(html_data) # 字符串数据 需要把字符串数据转成字典
# json_data = json.loads(html_data) # 把字符串(完整数据结构)转成字典
# # print(json_data)
# pprint.pprint(json_data) # 格式化输出字典数据 展开效果
# # 字典取值 根据冒号左边的内容(键), 提取冒号右边的内容(值)
# for index in json_data['props']['pageProps']['initData']['content']['positionResult']['result']:
# # pprint.pprint(index)
# job_info = index['positionDetail'].replace('<br />', '').replace('<br>', '') # 岗位职责
# href = f'https://www.lagou.com/wn/jobs/{index["positionId"]}.html'
# dit = {
# '职位名字': index['positionName'],
# '公司名字': index['companyFullName'],
# '工作城市': index['city'],
# '学历要求': index['education'],
# '经验要求': index['workYear'],
# '薪资待遇': index['salary'],
# '公司地址': index['positionAddress'],
# '公司规模': index['companySize'],
# '详情页': href
# }
# csv_writer.writerow(dit)
# title = index['positionName'] + index['companyFullName']
# title = re.sub(r'[\/?:"<>|]', '', title)
# # w 写入
# with open('info\\' + title + '.txt', mode='w', encoding='utf-8') as f:
# f.write(job_info)
# print(dit)
# break
import requests
import parsel
url = 'https://www.zhipin.com/c100010000/?query=python&page=3&ka=page-3'
response = requests.get(url=url, headers=headers)
# print(response.text)
selector = parsel.Selector(response.text)
lis = selector.css('.job-list ul li')
for li in lis:
title = li.css('.job-name a::attr(title)').get()
company_name = li.css('.company-text .name a::attr(title)').get()
money = li.css('.job-limit .red::text').get()
job_info = li.css('.job-limit p::text').getall()
exp = job_info[0]
edu = job_info[1]
print(title, company_name, money, exp, edu)
尾语
好了，我的这篇文章写到这里就结束啦！
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