Python爬虫框架Scrapy实战 - 抓取BOSS直聘招聘信息

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blog/image/详情链接:http://www.jtahstu.com/blog/scrapy_zhipin_spider.html

零、开发环境

  • MacBook Pro (13-inch, 2016, Two Thunderbolt 3 ports)
  • CPU : 2 GHz Intel Core i5
  • RAM : 8 GB 1867 MHz LPDDR3
  • Python : Python 3.6.3 [GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
  • MongoDB : v3.4.7
  • MongoDB Tool :MongoBooster v4.1.3

一、准备工作

安装 Scrapy

pip3 install scrapy

如果顺利的话,会像本人这样,装了一大堆软件包


参考翻译文档的安装教程:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/intro/install.html

官方 GitHub 地址:https://github.com/scrapy/scrapy

二、新建项目

scrapy startproject www_zhipin_com

如果顺利的话,会像本人这样

三、定义要抓取的 Item

在items.py 文件中定义一个类

class WwwZhipinComItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() pid = scrapy.Field() positionName = scrapy.Field() positionLables = scrapy.Field() workYear = scrapy.Field() salary = scrapy.Field() city = scrapy.Field() education = scrapy.Field() companyShortName = scrapy.Field() industryField = scrapy.Field() financeStage = scrapy.Field() companySize = scrapy.Field() time = scrapy.Field() updated_at = scrapy.Field()

四、分析页面

一般一条招聘像下面这样

html 结构如下

爬虫中就是使用 css 选择器获取标签里的文字或链接等

五、爬虫代码

在 spiders 目录下新建 zhipin_spider.py

# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyimport timefrom www_zhipin_com.items import WwwZhipinComItemclass ZhipinSpider(scrapy.Spider): # spider的名字定义了Scrapy如何定位(并初始化)spider,所以其必须是唯一的。 不过您可以生成多个相同的spider实例(instance),这没有任何限制。 name是spider最重要的属性,而且是必须的 name = 'zhipin' # 可选。包含了spider允许爬取的域名(domain)列表(list)。 当 OffsiteMiddleware 启用时, 域名不在列表中的URL不会被跟进。 allowed_domains = ['www.zhipin.com'] # URL列表。当没有制定特定的URL时,spider将从该列表中开始进行爬取。 # 这里我们进行了指定,所以不是从这个 URL 列表里爬取 start_urls = ['http://www.zhipin.com/'] # 要爬取的页面,可以改为自己需要搜的条件,这里搜的是 上海-PHP,其他条件都是不限 positionUrl = 'http://www.zhipin.com/c101020100/h_101020100/?query=php' curPage = 1 # 发送 header,伪装为浏览器 headers = { 'x-devtools-emulate-network-conditions-client-id': "5f2fc4da-c727-43c0-aad4-37fce8e3ff39", 'upgrade-insecure-requests': "1", 'user-agent': "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.90 Safari/537.36", 'accept': "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8", 'dnt': "1", 'accept-encoding': "gzip, deflate", 'accept-language': "zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6", 'cookie': "__c=1501326829; lastCity=101020100; __g=-; __l=r=https%3A%2F%2Fwww.google.com.hk%2F&l=%2F; __a=38940428.1501326829..1501326829.20.1.20.20; Hm_lvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1501326839; Hm_lpvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1502948718; __c=1501326829; lastCity=101020100; __g=-; Hm_lvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1501326839; Hm_lpvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1502954829; __l=r=https%3A%2F%2Fwww.google.com.hk%2F&l=%2F; __a=38940428.1501326829..1501326829.21.1.21.21", 'cache-control': "no-cache", 'postman-token': "76554687-c4df-0c17-7cc0-5bf3845c9831" } //该方法必须返回一个可迭代对象(iterable)。该对象包含了spider用于爬取的第一个Request。 //该方法仅仅会被Scrapy调用一次,因此您可以将其实现为生成器。 def start_requests(self): return [self.next_request()] //负责处理response并返回处理的数据以及(/或)跟进的URL。 def parse(self, response): print("request -> " + response.url) job_list = response.css('div.job-list > ul > li') for job in job_list: item = WwwZhipinComItem() job_primary = job.css('div.job-primary') item['pid'] = job.css( 'div.info-primary > h3 > a::attr(data-jobid)').extract_first().strip() item["positionName"] = job_primary.css( 'div.info-primary > h3 > a::text').extract_first().strip() item["salary"] = job_primary.css( 'div.info-primary > h3 > a > span::text').extract_first().strip() info_primary = job_primary.css( 'div.info-primary > p::text').extract() item['city'] = info_primary[0].strip() item['workYear'] = info_primary[1].strip() item['education'] = info_primary[2].strip() item['companyShortName'] = job_primary.css( 'div.info-company > div.company-text > h3 > a::text' ).extract_first().strip() company_infos = job_primary.css( 'div.info-company > div.company-text > p::text').extract() if len(company_infos) == 3: # 有一条招聘这里只有两项,所以加个判断 item['industryField'] = company_infos[0].strip() item['financeStage'] = company_infos[1].strip() item['companySize'] = company_infos[2].strip() item['positionLables'] = job.css( 'li > div.job-tags > span::text').extract() item['time'] = job.css('span.time::text').extract_first().strip() item['updated_at'] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) yield item self.curPage += 1 time.sleep(5) # 停停停!听听听!都给我停下来听着!睡一会(~﹃~)~zZ yield self.next_request() # 发送请求 def next_request(self): return scrapy.http.FormRequest( self.positionUrl + ("&page=%d&ka=page-%d" % (self.curPage, self.curPage)), headers=self.headers, callback=self.parse)

运行脚本

scrapy crawl zhipin -o item.json

这里会在项目目录下生成 item.json 的一个 json 文件

运行情况如下

http://cdn.jtup.cc/blog/video/scrapy_zhipin_demo.mp4

Point 1 设置 UTF-8 编码

但是不巧,往往这是一个 Unicode 编码的文件,所以需要加个设置

在 settings.py中添加(PS:也可以在运行的时候带上这个参数)

FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8'

亲测以下方法是不能解决问题的

Point 2 慢一点

注意不要爬的太快,因为 BOSS 直聘只会显示20页的招聘信息,所以理论上这个脚本只要执行20次即可,那么间隔时间尽量设置长一点,本人爬的时候设置的是5秒,但是后面稍微快了一点就六字真言了,还好我已经把数据爬到了

慢一点,才能快一点!

Point 3 修改为自定义的条件

可以修改 zhipin_spider.py 第18行 positionUrl 的链接,把 PHP 修改为 Java 或 Python,把城市编码(’c101020100’ == 上海)换成你需要查询的城市,即可爬取自定的岗位,这就很灵性了!

六、保存到数据库

一条json数据如下

{ "pid": "16115932", "positionName": "PHP后台开发工程师", "salary": "13K-20K", "city": "上海", "workYear": "1-3年", "education": "本科", "companyShortName": "蜻蜓FM", "industryField": "互联网", "financeStage": "D轮及以上", "companySize": "100-499人", "positionLables": [ "PHP" ], "time": "发布于昨天", "updated_at": "2017-12-10 17:36:21" },

使用软件将json文件导入到 MongoDB 中,以备后面的使用

七、不足

  • 这里招聘的详细要求还没有爬取
  • 刚抓到的数据还没初步处理

本项目开源地址:http://git.jtahstu.com/jtahstu/Scrapy_zhipin


八、后记

有人可能会问,爬这些数据有什么用呢,现在又不跳槽。

本人的回答是,那当然肯定必须有用啊,所谓防患于未然、知己知彼,百战不殆,只有及时了解市面上的需求,才能有针对性的提升自己、学习技术,从另一方面来看,那有关钱途的事都是大事啊。

ok,本文到此为止,下一篇就是让我们来好好分析,招聘 PHP 程序员,企业到底需要招聘的是什么样的 PHP程序员。PHP 程序员需要具备哪些常规技能和哪些冷门技能,应该点亮怎样的技能树,敬请期待。

非常感谢你能抽出三五分钟看完这篇 Python 基础入门的文章 , ^_^

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