Python实战演练：如何采集拉钩网招聘信息数据？

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目录+要点：+环境介绍+本次目标+爬虫模块使用+内置模块：+第三方模块：+代码实现步骤：+（爬虫代码基本步骤）+开始代码+导入模块+发送请求+解析数据+翻页+保存数据+运行代码，得到数据

目录

• 本文要点：
• 环境介绍
• 本次目标
• 爬虫块使用
• 内置模块:
• 第三方模块:
• 代码实现步骤: (爬虫代码基本步骤)
• 开始代码
• 导入模块
• 发送请求
• 解析数据
• 加翻页
• 保存数据
• 运行代码，得到数据

本文要点：

• 爬虫的基本流程
• requests模块的使用
• 保存csv
• 可视化分析展示

环境介绍

• python 3.8
• pycharm 2021专业版 激活码
• Jupyter Notebook

pycharm 是编辑器 >> 用来写代码的 (更方便写代码, 写代码更加舒适)
python 是解释器 >>> 运行解释python代码的

本次目标

爬虫块使用

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

第三方模块:

• import requests >>> 数据请求模块 pip install requests

win + R 输入cmd，回车输入安装命令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

代码实现步骤: (爬虫代码基本步骤)

• 发送请求
• 获取数据
• 解析数据
• 保存数据

开始代码

导入模块

import requests # 数据请求模块 第三方模块 pip install requests import pprint # 格式化输出模块 import csv # csv保存数据 import time

发送请求

url = 'www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false' # headers 请求头 用来伪装python代码, 防止被识别出是爬虫程序, 然后被反爬 # user-agent: 浏览器的基本标识 headers = { 'cookie': 'privacyPolicyPopup=false; user_trace_token=20211016201224-ba4d90f0-3db5-4647-a86e-411ee3d5bfef; __lg_stoken__=08639898fbdd53a7ebf88fa16e895b59a51e47738f45faef6a32b9a88d6537bf9459b2c6d956a636a99ff599c6a260f04514df42cb77f83065d55f48a2549e60381e8da811b8; JSESSIONID=ABAAAECAAEBABIIE72FFC38A79322951663B5C7AF10CD12; WEBTJ-ID=20211016201225-17c89047f4293-0d7a7cd583dc83-b7a1438-2073600-17c89047f43a90; sajssdk_2015_cross_new_user=1; sensorsdata2015jssdkcross=%7B%22distinct_id%22%3A%2217c8904800d57b-04f17ed5193984-b7a1438-2073600-17c8904800e765%22%2C%22%24device_id%22%3A%2217c8904800d57b-04f17ed5193984-b7a1438-2073600-17c8904800e765%22%7D; PRE_UTM=; PRE_HOST=; PRE_LAND=www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36', } data = { 'first': 'false', 'pn': page, 'kd': 'python', 'sid': 'bf8ed05047294473875b2c8373df0357' } # response 自定义变量 可以自己定义 response = requests.post(url=url, data=data, headers=headers)

<Response [200]> 获取服务器给我们响应数据

解析数据

json数据最好解析 非常好解析, 就根据字典键值对取值

result = response.json()['content']['positionResult']['result'] # 循环遍历 从 result 列表里面 把元素一个一个提取出来 for index in result: # pprint.pprint(index) # href = index['positionId'] href = f'www.lagou.com/jobs/{index["positionId"]}.html' dit = { '标题': index['positionName'], '地区': index['city'], '公司名字': index['companyFullName'], '薪资': index['salary'], '学历': index['education'], '经验': index['workYear'], '公司标签': ','.join(index['companyLabelList']), '详情页': href, } # ''.join() 把列表转成字符串 '免费班车', csv_writer.writerow(dit) print(dit)

加翻页

for page in range(1, 31): print(f'------------------------正在爬取第{page}页-------------------------') time.sleep(1)

保存数据

f = open('招聘数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[ '标题', '地区', '公司名字', '薪资', '学历', '经验', '公司标签', '详情页', ]) csv_writer.writeheader() # 写入表头

运行代码，得到数据

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