写了个简单爬虫,分析 Boss 直聘自动驾驶岗位

简介: 两年前,朋友想知道 Boss 直聘上关于自动驾驶的岗位有哪些 ,于是,笔者写了一个简单的爬虫 crawler-boss ,将岗位的信息收集起来。

两年前,朋友想知道 Boss 直聘上关于自动驾驶的岗位有哪些 ,于是,笔者写了一个简单的爬虫 crawler-boss ,将岗位的信息收集起来。

这篇文章,笔者想分享爬虫 crawler-boss 的设计思路。

1 基本原理 Selenium + chromedriver

对于很多动态渲染的网页而言,想要抓取它的数据,就需要对网页的 JS 代码以及 Ajax 接口等进行分析。

而当 JS 代码混乱,难以分析,Ajax 的接口又含有很多加密参数的时候,就非常难以直接找出规律,那么上述过程会花费大量的时间和精力。

上图中, Boss 直聘接口参数比较多,笔者并不想花太多时间研究这些参数,于是笔者选择了另一种方案: Selenium + chromedriver

Selenium 是 web 浏览器自动化测试的工具,它可以模拟用户与所有主流浏览器之间的交互,比如点击,输入,抓取,拖拽等等。

但是 Selenium 与网络爬虫又有千丝万缕的关系,由于现在的网页大多采用是JavaScript动态渲染,使得爬虫返回的结果可能与用户实际看到的网页并不一致。我们看到的网页可能是经过Ajax加载,或者是JavaScript以及其他算法计算后生成的。

因此,我们可以使用 Selenium 直接模拟浏览器运行,我们肉眼看到的是什么样,能够抓取的数据就是什么样。

2 安装 chromedriver

WebDriver 是 Selenium 的核心组件 , 负责控制浏览器进行各种操作。WebDriver 可以通过不同的驱动程序与不同的浏览器进行通信,比如 ChromeDriver、FirefoxDriver 等。

1、查看当前Google浏览器版本

打开Google浏览器,网址栏输入:chrome://settings/help

2、下载对应版本的chromedriver

对照你的版本下载,当你使用的是 Chrome 版本 115 或更高版本,就点最上面的链接:

https://chromedriver.chromium.org/downloads/

找到你对应的版本,我这里是122.0.6261.129

下载完成之后,将文件解压后,拷贝到 /usr/local/bin/ 目录 。

安装完 chromedriver 后,Java 应用中添加如下依赖:

<dependency>
    <groupId>org.seleniumhq.selenium</groupId>
    <artifactId>selenium-server</artifactId>
    <version>3.141.59</version>
</dependency>

然后通过如下代码,测试环境是否 OK 。

public static void main(String[] args) {
   
      WebDriver webDriver = new ChromeDriver();
      webDriver.get("https://juejin.cn");
}

点击运行,如果打开了掘金网页说明环境配置成功。

3 流程分析

1、进入搜索页面 , 搜索框中输入‘自动驾驶’

2、搜索结果若出现登录浮窗,则关闭,将页面中职位列表通过 class 截取出来,保存到数据库

3、点击下一页

4 写到最后

当我们将 Selenium 作为爬虫工具时,尽管它有很多优点,但也存在明显的缺点。

Selenium 模拟浏览器动作,除了加载需要的数据外,还会加载图片、JS、CSS等不必要的内容,导致网络资源和计算资源消耗增加,爬取速度变慢,爬取规模受限。

因此,长期大规模使用 Selenium 作为生产工具不是一个明智的选择。

然而,如果只是想在个人电脑上快速抓取少量数据,Selenium 确实是一个非常方便的工具。

最后, crawler-boss 的源码实现非常简单,假如同学们感兴趣,可以关注公众号,回复 「爬虫」即可获取。

参考文档:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/137710454

https://juejin.cn/post/7284318118993068051


如果我的文章对你有所帮助,还请帮忙点赞、在看、转发一下,你的支持会激励我输出更高质量的文章,非常感谢!

相关文章
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 关系型数据库
基于Python 爬虫的房地产数据可视化分析与实现
本文介绍了一个基于Python爬虫的房地产数据可视化分析系统,该系统通过BeautifulSoup框架采集房源信息、使用pandas进行数据处理、MySQL存储数据,并利用pyechart实现数据可视化,帮助用户高效获取和分析房源数据,从而做出更明智的购房决策。
184 1
基于Python 爬虫的房地产数据可视化分析与实现
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 关系型数据库
【python案例】基于Python 爬虫的房地产数据可视化分析设计与实现
本文设计并实现了一个基于Python爬虫的房地产数据可视化分析系统,通过BeautifulSoup框架采集房源信息,使用pandas进行数据处理,MySQL存储数据,并利用pyecharts进行数据可视化,以帮助用户更直观地了解房源信息并辅助选房购房。
318 4
|
3月前
|
数据采集 存储 C#
C# 爬虫技术:京东视频内容抓取的实战案例分析
C# 爬虫技术:京东视频内容抓取的实战案例分析
|
26天前
|
数据采集 JSON 前端开发
JavaScript逆向爬虫实战分析
JavaScript逆向爬虫实战分析
22 4
|
2月前
|
数据采集 网络协议 调度
Python爬虫策略分析4
Python爬虫策略分析4
40 1
|
2月前
|
数据采集 前端开发 Python
Python爬虫策略分析3
Python爬虫策略分析3
20 1
|
2月前
|
数据采集 Python
Python爬虫策略分析1
Python爬虫策略分析1
16 1
|
2月前
|
数据采集 JSON 前端开发
Python爬虫策略分析2
Python爬虫策略分析2
15 0
|
3月前
|
数据采集 数据挖掘 Python
python爬虫去哪儿网上爬取旅游景点14万条,可以做大数据分析的数据基础
本文介绍了使用Python编写的爬虫程序,成功从去哪儿网上爬取了14万条旅游景点信息,为大数据分析提供了数据基础。
117 1
|
3月前
|
数据采集 存储 自然语言处理
基于网络爬虫的微博热点分析,包括文本分析和主题分析
本文介绍了一个基于Python网络爬虫的微博热点分析系统,使用requests和pandas等库收集和处理数据,结合jieba分词、LDA主题分析和snownlp情感分析技术,对微博文本进行深入分析,并利用matplotlib进行数据可视化,以洞察微博用户的关注点和情感倾向。
158 0
基于网络爬虫的微博热点分析,包括文本分析和主题分析