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
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。
'''
@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）。
'''
@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]/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 （本地下载）。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，谢谢大家对脚本之家的支持。
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