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前言
為了了解跟python數據分析有關行業的信息，大概地了解一下對這個行業的要求以及薪資狀況，我決定從網上獲取信息并進行分析。既然想要分析就必須要有數據，于是我選擇了拉勾，冒著危險深入內部，從他們那里得到了信息。不得不說，拉勾的反爬技術還挺厲害的，稍后再說明。話不多說，直接開始。
一、明確目的
每次爬蟲都要有明確的目的，剛接觸隨便找東西試水的除外。我想要知道的是python數據分析的要求以及薪資狀況，因此，薪資、學歷、工作經驗以及一些任職要求就是我的目的。
既然明確了目的，我們就要看一下它們在什么位置，所以我們打開瀏覽器，尋找目標。像拉勾這種網站他們的信息一般都是通過ajax加載的，而且在輸入“python數據分析”敲擊回車之后跳轉的頁面，招聘信息不是一開始就顯示出來的，通過點擊頁碼也只是招聘信息在變化甚至連network都沒多大變化，可以大膽猜測他是通過post請求的，所以我們只關注post請求以及XHR文件，很快就發現了我們要的東西。
點擊preview可見詳細信息以json形式保存著，其中‘salary'、‘workYear'、‘education'、‘positionID'（招聘信息詳情頁有關的id）是我們要的。再觀察一下它的form data，其中kd=關鍵字，pn=pageNum（頁碼）這是我們請求的時候要帶上的參數。另外我們要注意請求頭的referer參數，待會兒要用。知道了目標之后，爬起來！
二、開始爬蟲
先設置請求頭headers，把平時用的user-agent帶上，再把formdata也帶上，用requests庫直接requests.post(url, headers=headers, data=formdata) ，然后就開始報錯了： {"status":false,"msg":"您操作太頻繁,請稍后再訪問","clientIp":"......","state":2402}。
解決這個問題的關鍵在于，了解拉勾的反爬機制：在進入python數據分析招聘頁之前，我們要在主頁，不妨叫它start_url輸入關鍵字跳轉。在這個過程中，服務器會傳回來一個cookies，如果帶著這個cookies請求的話我們就可以得到要的東西，所以要先請求start_url獲取cookies在請求目標url，而且在請求目標地址的話還要帶上referer這個請求頭參數，referer的含義大概是這樣：告訴服務器我是從哪個頁面鏈接過來的，服務器基此可以獲得一些信息用于處理。另外，睡眠時間也要設置的長一點，不然很容易被封。知道了反爬機制之后，話不多說，直接上代碼。
'''
@author: Max_Lyu
Create time: 2019/4/1
url: https://github.com/MaxLyu/Lagou_Analyze
'''
# 請求起始 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
# 將返回的 cookies 一起 post 給 target_url 并獲取數據
def post_target_url(self):
cookies = self.get_start_url()
pn = 1
for pg in range(30):
formdata = {
'first': 'false',
'pn': pn,
'kd': 'python數據分析'
}
pn += 1
response = requests.post(self.target_url, data=formdata, cookies=cookies, headers=self.headers, timeout=3)
self.parse(response)
time.sleep(60) # 拉勾的反扒技術比較強，短睡眠時間會被封
# 解析 response，獲取 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，這里就不展示了。
三、獲取招聘詳情
上面說了positionID 是為了獲取詳情頁，詳情頁里面有要的任職要求。這個要獲取就相對容易了，不過文本的處理并沒有很簡單，我只能通過“要求”這兩個字獲取任職要求（雖然有的為任職技能啥的，就這樣進行取舍了）。
'''
@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:
# 讀取文件
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
# 根據 positionID 補全 url
if row[0] != "ID":
url = "https://www.lagou.com/jobs/{}.html".format(row[0])
urls.append(url)
file.close()
return urls
# 獲取詳細信息
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]/div/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、成果與展示
到這里，爬取的任務就結束了，源碼地址：https://github.com/MaxLyu/Lagou_Analyze （本地下載）。獲得數據之后就是小小地分析一下了，這個下次再總結。
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對億速云的支持。
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