最近一直在关注秋招，虽然还没轮到我，不过提前准备总是好的。近期听闻今年秋招形势严峻，为了更好的准备将来的实习、工作，我决定在招聘网站上爬取一些与数据有关的岗位信息，借以给自己将来的职业道路选择提供参考。

一、原理

通过Python的requests库，向网站服务器发送请求，服务器返回相关网页的源码，再通过正则表达式等方式在网页源码中提取出我们想要的信息。

二、网页分析

2.1岗位详情url

在智联招聘网站中搜索'大数据'，跳转到大数据岗位页面，接下来我们点开开发者选项，刷新页面，在Network面板的XHR中发现了这样一个数据包:

XHR: XHR为向服务器发送请求和解析服务器响应提供了流畅的接口，能够以异步方式从服务器取得更多信息，意味着用户单击后，可以不必刷新页面也能取得新数据

在新的页面打开后：

这个页面里出现的所有的岗位信息都在里面了：岗位名称、公司名称、薪水、地区、详情界面的url都在该json里。但是这些信息都不是最重要的，我需要岗位要求以及岗位职责的要求。

将该json解析，得到如下结构的json数据：

code的值为HTTP的响应码，200表示请求成功。而results数组则是该页面岗位信息的数据。点开第一条数据（results的第一个元素）：

页面中出现的所有数据，以及相关的超链接都在这儿。其中，我们需要的是指向岗位详情界面的超链接——'positionURL'。点击该链接，进去该岗位信息详情页面：

好了，我们需要的信息出现了，不过为了简化页面分析的操作，以及尽可能地不被反爬，我决定选择移动适配的页面。

再打开开发者选项，在该岗位详情页面，刷新：

在<meta>中找到'mobile-agent'，提取后面的url——'url=//m.zhaopin.com/jobs/CZ745244850J00020982209/'，打开：

真清爽！

2.2 Xpath定位

XPath即为XML路径语言（XML Path Language），它是一种用来确定XML文档中某部分位置的语言

分析该网页的源代码，寻找我们所需信息的位置：

岗位名称、月薪、公司、地区、学历、年限信息都在'//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[1]/div[1]/'下。

title = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[1]/div[1]/h1/text()')
pay = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[1]/div[1]/div[1]/text()')
place = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[1]/div[3]/div[1]/span[1]/text()')
campanyName = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[1]/div[2]/text()')
edu = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[1]/div[3]/div[1]/span[3]/text()')

岗位要求与岗位职责在同一个<div>标签里：

也爬出来：

comment = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/article/div/p/text()')

好了，最复杂的部分搞定。

三、JSON数据包地址

我们将前三页的数据包地址比对一下就能看出问题：

https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?pageSize=60&cityId=489&workExperience=-1&education=-1&companyType=-1&employmentType=-1&jobWelfareTag=-1&kw=%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE&kt=3&_v=0.14571817&x-zp-page-request-id=ce8cbb93b9ad4372b4a9e3330358fe7c-1541763191318-555474
https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?start=60&pageSize=60&cityId=489&workExperience=-1&education=-1&companyType=-1&employmentType=-1&jobWelfareTag=-1&kw=%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE&kt=3&_v=0.14571817&x-zp-page-request-id=ce8cbb93b9ad4372b4a9e3330358fe7c-1541763191318-555474
https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?start=120&pageSize=60&cityId=489&workExperience=-1&education=-1&companyType=-1&employmentType=-1&jobWelfareTag=-1&kw=%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE&kt=3&_v=0.14571817&x-zp-page-request-id=ce8cbb93b9ad4372b4a9e3330358fe7c-1541763191318-555474
https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?start=180&pageSize=60&cityId=489&workExperience=-1&education=-1&companyType=-1&employmentType=-1&jobWelfareTag=-1&kw=%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE&kt=3&_v=0.14571817&x-zp-page-request-id=ce8cbb93b9ad4372b4a9e3330358fe7c-1541763191318-555474

1.我们可以看出第一页的url结构与后面的url结构有明显的不同。

2.非首页的url有明显的规律性。

3.'kw=*&kt'里的字符为'大数据'的UTF-8编码。

所以我们对数据包有如下的操作：

if __name__ == '__main__':
key = '大数据'
url = 'https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?pageSize=60&cityId=489&workExperience=-1&education=-1&companyType=-1&employmentType=-1&jobWelfareTag=-1&kw=' + key + '&kt=3&lastUrlQuery=%7B%22pageSize%22:%2260%22,%22jl%22:%22489%22,%22kw%22:%22%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%22,%22kt%22:%223%22%7D'
infoUrl(url)
urls = ['https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?start={}&pageSize=60&cityId=489&kw='.format(i*60)+key+'&kt=3&lastUrlQuery=%7B%22p%22:{},%22pageSize%22:%2260%22,%22jl%22:%22489%22,%22kw%22:%22java%22,%22kt%22:%223%22%7D'.format(i) for i in range(1,50)]
for url in urls:
infoUrl(url)

四、源码结构

1、截取整个结果界面的JSON数据包，从中提取出各个招聘栏的url。

2、进入招聘详细信息页面，提取移动端url。

3、进入移动端界面，抓取需要的信息。

五、源码

'''''
智联招聘——爬虫源码————2018.11
'''
import requests
import re
import time
from lxml import etree
import csv
import random
fp = open('智联招聘.csv','wt',newline='',encoding='UTF-8')
writer = csv.writer(fp)
'''''地区，公司名，学历，岗位描述，薪资，福利，发布时间，工作经验，链接'''
writer.writerow(('职位','公司','地区','学历','岗位','薪资','福利','工作经验','链接'))
def info(url):
res = requests.get(url)
u = re.findall('<meta name="mobile-agent" content="format=html5; url=(.*?)" />', res.text)
if len(u) > 0:
u = u[-1]
else:
return
u = 'http:' + u
headers ={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36'
}
res = requests.get(u,headers=headers)
selector = etree.HTML(res.text)
# # 岗位名称
title = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[1]/div[1]/h1/text()')
# # 岗位薪资
pay = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[1]/div[1]/div[1]/text()')
# # 工作地点
place = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[1]/div[3]/div[1]/span[1]/text()')
# # 公司名称
companyName = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[1]/div[2]/text()')
# # 学历
edu = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[1]/div[3]/div[1]/span[3]/text()')
# # 福利
walfare = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[3]/span/text()')
# # 工作经验
siteUrl = res.url
workEx = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/div[1]/div[3]/div[1]/span[2]/text()')
# # 岗位详细
comment = selector.xpath('//*[@id="r_content"]/div[1]/div/article/div/p/text()')
writer.writerow((title, companyName, place, edu, comment, pay, walfare, workEx, siteUrl))
print(title, companyName, place, edu, comment, pay, walfare, workEx, siteUrl)
def infoUrl(url):
res = requests.get(url)
selector = res.json()
code = selector['code']
if code == 200:
data = selector['data']['results']
for i in data:
href = i['positionURL']
info(href)
time.sleep(random.randrange(1,4))
if __name__ == '__main__':
key = '大数据'
url = 'https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?pageSize=60&cityId=489&workExperience=-1&education=-1&companyType=-1&employmentType=-1&jobWelfareTag=-1&kw=' + key + '&kt=3&lastUrlQuery=%7B%22pageSize%22:%2260%22,%22jl%22:%22489%22,%22kw%22:%22%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%22,%22kt%22:%223%22%7D'
infoUrl(url)
urls = ['https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?start={}&pageSize=60&cityId=489&kw='.format(i*60)+key+'&kt=3&lastUrlQuery=%7B%22p%22:{},%22pageSize%22:%2260%22,%22jl%22:%22489%22,%22kw%22:%22java%22,%22kt%22:%223%22%7D'.format(i) for i in range(1,50)]
for url in urls:
infoUrl(url)