资讯专栏INFORMATION COLUMN

Python爬虫——Python 岗位分析报告

william / 1135人阅读

摘要:欢迎关注公号智能制造社区学习更多原创智能制造及编程知识。无无无无无无无获取所有数据了解了如何解析数据,剩下的就是连续请求所有页面了,我们构造一个函数来请求所有页的数据。

前两篇我们分别爬取了糗事百科和妹子图网站,学习了 Requests, Beautiful Soup 的基本使用。不过前两篇都是从静态 HTML 页面中来筛选出我们需要的信息。这一篇我们来学习下如何来获取 Ajax 请求返回的结果。

欢迎关注公号【智能制造社区】学习更多原创智能制造及编程知识。

Python 爬虫入门(二)——爬取妹子图
Python 爬虫入门(一)——爬取糗百

本篇以拉勾网为例来说明一下如何获取 Ajax 请求内容

本文目标

获取 Ajax 请求,解析 JSON 中所需字段

数据保存到 Excel 中

数据保存到 MySQL, 方便分析

简单分析

五个城市 Python 岗位平均薪资水平

Python 岗位要求学历分布

Python 行业领域分布

Python 公司规模分布

查看页面结构

我们输入查询条件以 Python 为例,其他条件默认不选,点击查询,就能看到所有 Python 的岗位了,然后我们打开控制台,点击网络标签可以看到如下请求:

从响应结果来看,这个请求正是我们需要的内容。后面我们直接请求这个地址就好了。从图中可以看出 result 下面就是各个岗位信息。

到这里我们知道了从哪里请求数据,从哪里获取结果。但是 result 列表中只有第一页 15 条数据,其他页面数据怎么获取呢?

分析请求参数

我们点击参数选项卡,如下:

发现提交了三个表单数据,很明显看出来 kd 就是我们搜索的关键词,pn 就是当前页码。first 默认就行了,不用管它。剩下的事情就是构造请求,来下载 30 个页面的数据了。

构造请求,并解析数据

构造请求很简单,我们还是用 requests 库来搞定。首先我们构造出表单数据 data = {"first": "true", "pn": page, "kd": lang_name} 之后用 requests 来请求url地址,解析得到的 Json 数据就算大功告成了。由于拉勾对爬虫限制比较严格,我们需要把浏览器中 headers 字段全部加上,而且把爬虫间隔调大一点,我后面设置的为 10-20s,然后就能正常获取数据了。

import requests

def get_json(url, page, lang_name):
    headers = {
        "Host": "www.lagou.com",
        "Connection": "keep-alive",
        "Content-Length": "23",
        "Origin": "https://www.lagou.com",
        "X-Anit-Forge-Code": "0",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0",
        "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
        "Accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01",
        "X-Requested-With": "XMLHttpRequest",
        "X-Anit-Forge-Token": "None",
        "Referer": "https://www.lagou.com/jobs/list_python?city=%E5%85%A8%E5%9B%BD&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=",
        "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
        "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7"
    }
    data = {"first": "false", "pn": page, "kd": lang_name}
    json = requests.post(url, data, headers=headers).json()
    list_con = json["content"]["positionResult"]["result"]
    info_list = []
    for i in list_con:
        info = []
        info.append(i.get("companyShortName", "无"))
        info.append(i.get("companyFullName", "无"))
        info.append(i.get("industryField", "无"))
        info.append(i.get("companySize", "无"))
        info.append(i.get("salary", "无"))
        info.append(i.get("city", "无"))
        info.append(i.get("education", "无"))
        info_list.append(info)
    return info_list
获取所有数据

了解了如何解析数据,剩下的就是连续请求所有页面了,我们构造一个函数来请求所有 30 页的数据。

def main():
    lang_name = "python"
    wb = Workbook()
    conn = get_conn()
    for i in ["北京", "上海", "广州", "深圳", "杭州"]:
        page = 1
        ws1 = wb.active
        ws1.title = lang_name
        url = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city={}&needAddtionalResult=false".format(i)
        while page < 31:
            info = get_json(url, page, lang_name)
            page += 1
            import time
            a = random.randint(10, 20)
            time.sleep(a)
            for row in info:
                insert(conn, tuple(row))
                ws1.append(row)
    conn.close()
    wb.save("{}职位信息.xlsx".format(lang_name))

if __name__ == "__main__":
    main()
完整代码
import random
import time

import requests
from openpyxl import Workbook
import pymysql.cursors


def get_conn():
    """建立数据库连接"""
    conn = pymysql.connect(host="localhost",
                                user="root",
                                password="root",
                                db="python",
                                charset="utf8mb4",
                                cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
    return conn


def insert(conn, info):
    """数据写入数据库"""
    with conn.cursor() as cursor:
        sql = "INSERT INTO `python` (`shortname`, `fullname`, `industryfield`, `companySize`, `salary`, `city`, `education`) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"
        cursor.execute(sql, info)
    conn.commit()


def get_json(url, page, lang_name):
    """返回当前页面的信息列表"""
    headers = {
        "Host": "www.lagou.com",
        "Connection": "keep-alive",
        "Content-Length": "23",
        "Origin": "https://www.lagou.com",
        "X-Anit-Forge-Code": "0",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0",
        "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
        "Accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01",
        "X-Requested-With": "XMLHttpRequest",
        "X-Anit-Forge-Token": "None",
        "Referer": "https://www.lagou.com/jobs/list_python?city=%E5%85%A8%E5%9B%BD&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=",
        "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
        "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7"
    }
    data = {"first": "false", "pn": page, "kd": lang_name}
    json = requests.post(url, data, headers=headers).json()
    list_con = json["content"]["positionResult"]["result"]
    info_list = []
    for i in list_con:
        info = []
        info.append(i.get("companyShortName", "无"))  # 公司名
        info.append(i.get("companyFullName", "无"))
        info.append(i.get("industryField", "无"))   # 行业领域
        info.append(i.get("companySize", "无"))  # 公司规模
        info.append(i.get("salary", "无"))   # 薪资
        info.append(i.get("city", "无"))
        info.append(i.get("education", "无"))   # 学历
        info_list.append(info)
    return info_list   # 返回列表


def main():
    lang_name = "python"
    wb = Workbook()  # 打开 excel 工作簿
    conn = get_conn()  # 建立数据库连接  不存数据库 注释此行
    for i in ["北京", "上海", "广州", "深圳", "杭州"]:   # 五个城市
        page = 1
        ws1 = wb.active
        ws1.title = lang_name
        url = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city={}&needAddtionalResult=false".format(i)
        while page < 31:   # 每个城市30页信息
            info = get_json(url, page, lang_name)
            page += 1
            time.sleep(random.randint(10, 20))
            for row in info:
                insert(conn, tuple(row))  # 插入数据库,若不想存入 注释此行
                ws1.append(row)
    conn.close()  # 关闭数据库连接,不存数据库 注释此行
    wb.save("{}职位信息.xlsx".format(lang_name))

if __name__ == "__main__":
    main()

GitHub 地址:https://github.com/injetlee/Python/tree/master/%E7%88%AC%E8%99%AB%E9%9B%86%E5%90%88

如果你想要爬虫获取的岗位信息,请关注公号【智能制造社区】后台留言发送 "python岗位"。

文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/42349.html

相关文章

  • Python爬虫案例50篇-第8篇- 抓取某讯招聘的北京工作岗位

    摘要:提前声明该专栏涉及的所有案例均为学习使用,如有侵权,请联系本人删帖文章目录一前言二网站分析三编写面向对象代码四多线程代码一前言在这里插入图片描述在传送门自己爬取过的个基础爬虫案例这个案例中,我们讲解过对腾讯招聘信息的 ...

    wanghui 评论0 收藏0
  • node.js 爬取招聘信息分析各职业钱途(爬虫+动态IP代理+数据可视化分析

    摘要:成功爬取了拉钩网上多个招聘岗位的具体信息后,数据可视化并得出分析结果如下从整体看,北上广深杭这五个城市前端工程师招聘岗位,北京是遥遥领先,是深圳的两倍,是广州的三倍,其次到上海,深圳,杭州,广州居末。 前前言 本文首发于 github blog 不想看爬虫过程只想看职位钱途数据分析请看这里:前端招聘岗位分析C++招聘岗位分析JAVA招聘岗位分析PHP招聘岗位分析Python招聘岗位分析...

    546669204 评论0 收藏0
  • 拉勾数据岗位和热门编程语言现状分析

    摘要:另外数学成为了一个关键词,编程语言主要是等,运营也出现在词云中说明数据分析师也需要有运营能力。 功能点 爬取数据 所有公司数据,名称简写,城市,行业,职位数量,人数范围,标签,介绍,融资阶段,平均工资 github2016年度最受欢迎编程语言相应年数薪水,城市,学历要求,公司融资阶段,公司行业 大数据行业五大岗位相应年数薪水,城市,学历要求,公司融资阶段,公司行业,岗位要求 编程语...

    atinosun 评论0 收藏0
  • 前程无忧岗位数据爬取+Tableau可视化分析

    摘要:实际上,前程无忧招聘网站上与数据有关的只有几百页,而我们爬取了页的所有数据,因此在后面进行数据处理时需要把无关的数据剔除掉。 目录 一、项目背景 二、数据爬取 1、相关库的导入与说明 2、获取二级页面链接 1)分析一级页面url特征 2)构建一级url库 3)爬取所有二级url链接 3、获取...

    233jl 评论0 收藏0
  • Python面试经验总结,面试一时爽,一直面试一直爽!

    摘要:面试的心得体会简历制作我做了两份简历,用两个手机账号,两个简历名字,分别在各个招聘网站投了双份简历,一个是数据分析的简历一个是全栈开发的简历,我真正接触快年,不管是学习还是工作学到的东西,这两年大概掌握了前端爬虫数据分析机器学习技术, showImg(https://upload-images.jianshu.io/upload_images/13090773-b96aac7e974c...

    gxyz 评论0 收藏0

发表评论

0条评论

最新活动
阅读需要支付1元查看
<