[jjzhu学python]之使用python抓取拉勾网职位信息并做简单统计分析

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介: 一直对python感兴趣,最近想玩玩爬虫,抓拉钩互联网职位招聘信息,然后做点统计什么的,废话不多说,开打开打。 作为程序猿,对什么boss直聘,拉勾网什么的招聘网站应该不陌生.....http://www.lagou.com/ 运行环境: 1、win7 32bit 2、pycharm 4.0.4 3、python 3.4 4、google c

一直对python感兴趣,最近想玩玩爬虫,抓拉钩互联网职位招聘信息,然后做点统计什么的,废话不多说,开打开打。

作为程序猿,对什么boss直聘,拉勾网什么的招聘网站应该不陌生.....http://www.lagou.com/

运行环境:

1、win7 32bit

2、pycharm 4.0.4

3、python 3.4

4、google chrome

需要的插件

1、beautifulsoup(相关安装和使用可以到 官网(点击打开)查阅)

2、pymsql(安装可以到github下载安装https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

要抓一个网站的数据,当然要分析这个网站的网页代码是怎么写的,也就是你要的信息数据放在什么位置。

打开拉钩首页,按F12进入网页调试模式,可以发现拉钩把所有的职位都放在了id=sidebar标签下,每个职位都放在<a></a>标签下,所以很容易的就取到了所有职位

def grab_position(self):
        """
        获取所有招聘职位
        :return:
        """
        html = self.my_opener.open(self.lagou_url)
        soup = BeautifulSoup(html.read().decode(), "html.parser")
        side_bar = soup.find(id="sidebar")
        mainNavs = side_bar.find(class_="mainNavs")
        menu_boxes = mainNavs.find_all(class_="menu_box")
        all_positions = []
        for menu_box in menu_boxes:
            menu_sub = menu_box.find(class_="menu_sub")  # 所有职位
            all_a_tags = menu_sub.find_all("a")  # 找出所有职位的a标签
            for a_tag in all_a_tags:
                all_positions.append(a_tag.contents[0])
        return all_positions

其实,可以看拉钩页面的源码,显示比较单一,然后看它的前端页面源码,可以看到,就是用了一个模板,然后发请求,根据返回的数据填入其中就可以了,你可以随意点一个职位链接,在看它的network,看加载页面的那个请求,发现了什么?


它就是用了一个positionAjax.json?city=*****的post请求,然后根据返回数据显示的

这说明什么?说明你要他的职位数据,你只要发请求,然后对上面返回的json数据提取就可以了!!不需要处理它的页面!
分析它不同职位的请求,你就会发现,它所需要的参数就是一个当前城市city,当前页号pn,和职位种类kd

所以,只要获取到它所有的城市,所有的职位,然后依次发请求,就可以轻松的获取它所有的招聘信息了.....上面已经获取了所有职位,现在获取所有城市
打开 http://www.lagou.com/zhaopin/,看工作地点,就可以获取所有招聘城市

提取代码

<pre name="code" class="python">def grab_city(self):
        """
        获取所有的城市
        :return:
        """
        op = self.my_opener.open(self.seed_url)
        my_soup = BeautifulSoup(op.read().decode(), 'html.parser')
        all_positions_html = my_soup.find(class_='more more-positions')
        all_positions_hrefs = all_positions_html.find_all('a')
        all_cities = []
        for a_tag in all_positions_hrefs:
            all_cities.append(a_tag.contents[0])
        return all_cities
 现在有了所有职位分类和所有城市,接下来的任务就是发请求,获取数据了。一开始是用单线程的.....速度可想而知,所以,用各多线程速度会明显提升很多。 

python的多线程使用比较简单,需要引入threading.Thread 和 queue(队列)

from threading import Thread
from time import sleep
from queue import Queue
开启多线程

# 开启多线程
    def start_thread(self):
        for i in range(self.thread_num):
            curr_thread = Thread(target=self.working)
            curr_thread.setDaemon(True)
            curr_thread.start()

处理函数working()

def working(self):
        while True:
            post_data = self.job_queue.get()  # 从队列中取任务
            self.grab(post_data)  # 开始抓取
            sleep(1)
            self.job_queue.task_done()  # 完成
抓取函数,也就是发请求函数grab()

    def grab(self, args):
        """
        根据参数args发请求,获取数据
        :param args:请求参数字典{'first': '?', 'kd': ?, 'city': ?, 'pn': ?}
        :return:
        """
        url = self.base_request_url + urllib.parse.quote(args['city'])
        url.encode(encoding='utf-8')
        print(url + "--------"+str(args))
        del args['city']  # 把city这个键删了,,,,不然,请求没有数据返回!!!
        post_data = urllib.parse.urlencode(args).encode()
        op = self.my_opener.open(url, post_data)
        return_json = json.loads(op.read().decode())
        content_json = return_json['content']
        result_list = content_json['result']

        for result in result_list:
            # 插入数据库啦
            print(result)
            self.insert_into_database(result)
当然,还得给他们分配任务,接下来就是把所有任务都放在队列中了,根据当前城市和当前职位来创建请求任务

def grab_category(self, city, kd):
        """
        分类抓取
        :param city:当前城市
        :param kd: 当前职位类型
        :return:
        """
        url = self.base_request_url+urllib.parse.quote(city)
        url.encode(encoding='utf-8')
        pn = 1  # 第一页单独处理吧,因为要获取当前类别下的总页数
        postdata = urllib.parse.urlencode({'first': 'true', 'pn': pn, 'kd': kd}).encode()
        pn += 1
        op = self.my_opener.open(url, postdata)
        return_json = json.loads(op.read().decode())
        content_json = return_json['content']
        total_page = content_json['totalPageCount'] # 获取当前类别的总页数
        result_list = content_json['result']  # 取返回数据
        for result in result_list:
            self.insert_into_database(result)  # 入库吧

        while pn <= total_page:
            # 一页有15条职位信息,一页作为一个任务塞进任务队列吧....
            self.job_queue.put({'first': 'false', 'kd': kd, 'city': city, 'pn': pn})
            pn += 1  
        self.job_queue.join()  # 让进程尽情的发请求吧....
主要的工作都差不多完成了,现在就运行它抓数据去吧
def main():
    my_crawler = LagouCrawler(db='position_info', max_count=30)
    my_crawler.start()

if __name__ == '__main__':
    main()

上面给的都是代码片段,可能有些辅助方法没贴出来,这里就把所有的代码都放上来吧。

LagouCrawler类:

import urllib.request
import urllib.parse
import http.cookiejar
import json
import datetime
import re
from threading import Thread
from time import sleep
from queue import Queue
from bs4 import BeautifulSoup

from grabutil.mysqlconnection import Connection


class LagouCrawler:
    def __init__(self, db, max_count=10, thread_num=10):
        """
        :param db: 数据库名(mysql)
        :param max_count: 批量插入数据库的条数
        :param thread_num:  并行线程数
        :return:
        """
        self.position_default_url = "http://www.lagou.com/jobs/"
        self.seed_url = 'http://www.lagou.com/zhaopin/'
        self.lagou_url = "http://www.lagou.com/"
        self.base_request_url = "http://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city="
        self.to_add_infos = []
        self.max_count = max_count  # 批量插入的记录数
        self.thread_num = thread_num  # 线程数
        self.job_queue = Queue()  # 任务队列
        self.my_opener = self.make_my_opener()
        self.query = "insert into position_info.position(city, companyId, companyLabelList, companyName,  companyShortName, " \
            "companySize, education, financeStage, industryField, jobNature, leaderName, positionAdvantage," \
            "positionFirstType, positionId, positionName, positionType, pvScore, workYear, salary_min, salary_max," \
            "homepage, positionDescibe)" \
            " values (%s, %s, %s, %s,%s, %s, %s, %s,%s, %s, %s, %s,%s, %s, %s,%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"
        self.mysqlconn = Connection(db=db)
        self.start_thread()  # 开启多线程

    # 开启多线程
    def start_thread(self):
        for i in range(self.thread_num):
            curr_thread = Thread(target=self.working)
            curr_thread.setDaemon(True)
            curr_thread.start()

    def make_my_opener(self):
        """
        模拟浏览器发送请求
        :return:
        """
        head = {
            'Connection': 'Keep-Alive',
            'Accept': 'text/html, application/xhtml+xml, */*',
            'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8,zh-Hans-CN;q=0.5,zh-Hans;q=0.3',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko'
        }
        cj = http.cookiejar.CookieJar()  # cookie
        opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
        header = []
        for key, value in head.items():
            elem = (key, value)
            header.append(elem)
        opener.addheaders = header
        return opener

    def change_salary(self, salary):
        """
        :param salary: 处理拉钩的薪资
        :return:
        """
        salaries = re.findall("\d+", salary)
        if salaries.__len__() == 0:
            return 0, 0
        elif salaries.__len__() == 1:
            return int(salaries[0])*1000, int(salaries[0])*1000
        else:
            return int(salaries[0])*1000, int(salaries[1])*1000

    def position_detail(self, position_id):
        """
        处理职位详情
        :param position_id:
        :return:
        """
        position_url = self.position_default_url + str(position_id)+".html"
        print(position_url)
        op = self.my_opener.open(position_url, timeout=1000)
        detail_soup = BeautifulSoup(op.read().decode(), 'html.parser')
        job_company = detail_soup.find(class_='job_company')
        job_detail = detail_soup.find(id='job_detail')
        job_req = job_detail.find(class_='job_bt')
        c_feature = job_company.find(class_='c_feature')
        homePage = c_feature.find('a')
        homeUrl = homePage.get('href')
        return job_req, homeUrl

    def grab_city(self):
        """
        获取所有的城市
        :return:
        """
        op = self.my_opener.open(self.seed_url)
        my_soup = BeautifulSoup(op.read().decode(), 'html.parser')
        all_positions_html = my_soup.find(class_='more more-positions')
        all_positions_hrefs = all_positions_html.find_all('a')
        all_cities = []
        for a_tag in all_positions_hrefs:
            all_cities.append(a_tag.contents[0])
        return all_cities

    def grab_position(self):
        """
        获取所有招聘职位
        :return:
        """
        html = self.my_opener.open(self.lagou_url)
        soup = BeautifulSoup(html.read().decode(), "html.parser")
        side_bar = soup.find(id="sidebar")
        mainNavs = side_bar.find(class_="mainNavs")
        menu_boxes = mainNavs.find_all(class_="menu_box")
        all_positions = []
        for menu_box in menu_boxes:
            menu_sub = menu_box.find(class_="menu_sub")  # 所有职位
            all_a_tags = menu_sub.find_all("a")  # 找出所有职位的a标签
            for a_tag in all_a_tags:
                all_positions.append(a_tag.contents[0])
        return all_positions

    def insert_into_database(self, result):
        """
        插入数据
        :param result:待插入的抓取信息
        :return:
        """
        city = result['city']
        companyId = result['companyId']
        companyLabelList = result['companyLabelList']
        companyLabel = ''
        for lable in companyLabelList:
            companyLabel += lable+" "
        companyName = result['companyName']
        companyShortName = result['companyShortName']
        companySize = result['companySize']
        education = result['education']
        financeStage = result['financeStage']
        industryField = result['industryField']
        jobNature = result['jobNature']
        leaderName = result['leaderName']
        positionAdvantage = result['positionAdvantage']
        positionFirstType = result['positionFirstType']
        positionId = result['positionId']
        job_req, homeUrl = self.position_detail(positionId)  # 获取信息
        positionName = result['positionName']
        positionType = result['positionType']
        pvScore = result['pvScore']
        salary = result['salary']
        salaryMin, salaryMax = self.change_salary(salary)
        workYear = result['workYear']
        '''
        print(city, companyId, companyLabel, companyName,  companyShortName, companySize,
              education, financeStage, industryField, jobNature, leaderName, positionAdvantage,
            positionFirstType, positionId, positionName, positionType, pvScore, salary, workYear)
        '''
        self.to_add_infos.append((city, str(companyId), companyLabel, companyName,  companyShortName, companySize,
                                  education, financeStage, industryField, jobNature, leaderName, positionAdvantage,
                                  positionFirstType, positionId, positionName, positionType, pvScore, workYear,
                                  salaryMin, salaryMax, homeUrl, str(job_req)))
        if self.to_add_infos.__len__() >= self.max_count:  # 批量插入
            self.mysqlconn.execute_many(sql=self.query, args=self.to_add_infos)
            self.to_add_infos.clear()  # 清空数据

    def working(self):
        while True:
            post_data = self.job_queue.get()  # 取任务
            self.grab(post_data)  # 抓取任务
            sleep(1)
            self.job_queue.task_done()

    def grab(self, args):
        """
        根据参数args发请求,获取数据
        :param args:请求参数字典{'first': '?', 'kd': ?, 'city': ?, 'pn': ?}
        :return:
        """
        url = self.base_request_url + urllib.parse.quote(args['city'])
        url.encode(encoding='utf-8')
        print(url + "--------"+str(args))
        del args['city']  # 把city这个键删了,,,,不然,请求没有数据返回!!!
        post_data = urllib.parse.urlencode(args).encode()
        op = self.my_opener.open(url, post_data)
        return_json = json.loads(op.read().decode())
        content_json = return_json['content']
        result_list = content_json['result']

        for result in result_list:
            # 插入数据库啦
            print(result)
            self.insert_into_database(result)

    def grab_category(self, city, kd):
        """
        分类抓取
        :param city:当前城市
        :param kd: 当前职位类型
        :return:
        """
        url = self.base_request_url+urllib.parse.quote(city)
        url.encode(encoding='utf-8')
        pn = 1
        postdata = urllib.parse.urlencode({'first': 'true', 'pn': pn, 'kd': kd}).encode()
        pn += 1
        op = self.my_opener.open(url, postdata)
        return_json = json.loads(op.read().decode())
        content_json = return_json['content']
        total_page = content_json['totalPageCount']
        result_list = content_json['result']
        for result in result_list:
            self.insert_into_database(result)

        while pn <= total_page:
            # 一个任务处理一页
            self.job_queue.put({'first': 'false', 'kd': kd, 'city': city, 'pn': pn})
            pn += 1
        self.job_queue.join()
        print('successful')

    def start(self):
        all_cities = self.grab_city()
        all_positions = self.grab_position()
        grabed_cities_file = open("d:\\grabed_cities.txt", 'a')
        for i in range(1, 2):
            start_time = datetime.datetime.now()
            for j in range(1, int(all_positions.__len__()/2)):
                self.grab_category(city=all_cities[i], kd=all_positions[j])
                end_time = datetime.datetime.now()
                grabed_cities_file.write(all_cities[i]+"----职位:"+all_positions[j]+"----耗时:"
                                         + str((end_time-start_time).seconds)+"s\n")

            end_time = datetime.datetime.now()
            print((end_time-start_time).seconds)
            grabed_cities_file.write(all_cities[i]+"----耗时:"+str((end_time-start_time).seconds)+"s\n")
        self.mysqlconn.close()
        grabed_cities_file.close()
        print("----------finish--------------")

mysql  Connection类:

import pymysql


class Connection:
    def __init__(self, db, host=u'localhost', port=3306, user=u'root', passwd=u'', charset=u'utf8'):
        self.connection = pymysql.connect(db=db, host=host, port=port, user=user, passwd=passwd, charset=charset)
        self.cur = self.connection.cursor()

    def execute_single(self, sql, args):
        self.cur.execute(sql, args)
        self.connection.commit()

    def execute_many(self, sql, args):
        self.cur.executemany(sql, args)
        self.connection.commit()

    def close(self):
        self.cur.close()
        self.connection.close()
源码github上也有,感兴趣的话可以共同讨论讨论
未完待续....后面统计的之后在写,现在还没做....





相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
30天前
|
数据采集 JSON 数据处理
抓取和分析JSON数据:使用Python构建数据处理管道
在大数据时代,电商网站如亚马逊、京东等成为数据采集的重要来源。本文介绍如何使用Python结合代理IP、多线程等技术,高效、隐秘地抓取并处理电商网站的JSON数据。通过爬虫代理服务,模拟真实用户行为,提升抓取效率和稳定性。示例代码展示了如何抓取亚马逊商品信息并进行解析。
抓取和分析JSON数据:使用Python构建数据处理管道
|
23天前
|
缓存 监控 Linux
Python 实时获取Linux服务器信息
Python 实时获取Linux服务器信息
|
21天前
|
存储 数据采集 数据库
用 Python 爬取淘宝商品价格信息时需要注意什么?
使用 Python 爬取淘宝商品价格信息时,需注意法律和道德规范,遵守法律法规和平台规定,避免非法用途。技术上,可选择 Selenium 和 Requests 库,处理反爬措施如 IP 限制、验证码识别和请求频率控制。解析页面数据时,确定数据位置并清洗格式。数据存储可选择 CSV、Excel、JSON 或数据库,定期更新并去重。还需进行错误处理和日志记录,确保爬虫稳定运行。
|
21天前
|
数据采集 Web App开发 iOS开发
如何利用 Python 的爬虫技术获取淘宝天猫商品的价格信息?
本文介绍了使用 Python 爬虫技术获取淘宝天猫商品价格信息的两种方法。方法一使用 Selenium 模拟浏览器操作,通过定位页面元素获取价格;方法二使用 Requests 和正则表达式直接请求页面内容并提取价格。每种方法都有详细步骤和代码示例,但需注意反爬措施和法律法规。
|
26天前
|
数据采集 Python
python爬虫抓取91处理网
本人是个爬虫小萌新,看了网上教程学着做爬虫爬取91处理网www.91chuli.com,如果有什么问题请大佬们反馈,谢谢。
28 4
|
28天前
|
数据采集 Java Python
如何用Python同时抓取多个网页:深入ThreadPoolExecutor
在信息化时代,实时数据的获取对体育赛事爱好者、数据分析师和投注行业至关重要。本文介绍了如何使用Python的`ThreadPoolExecutor`结合代理IP和请求头设置,高效稳定地抓取五大足球联赛的实时比赛信息。通过多线程并发处理,解决了抓取效率低、请求限制等问题,提供了详细的代码示例和解析方法。
如何用Python同时抓取多个网页:深入ThreadPoolExecutor
|
1月前
|
小程序 Python
利用Python编程提取身份证的信息
利用Python编程提取身份证的信息
|
1月前
|
IDE 开发工具 数据安全/隐私保护
Python编程--实现用户注册信息写入excel文件
Python编程--实现用户注册信息写入excel文件
|
1月前
|
Python
Python实现系统基础信息
Python实现系统基础信息
32 0
|
3天前
|
存储 数据挖掘 开发者
Python编程入门:从零到英雄
在这篇文章中,我们将一起踏上Python编程的奇幻之旅。无论你是编程新手,还是希望拓展技能的开发者,本教程都将为你提供一条清晰的道路,引导你从基础语法走向实际应用。通过精心设计的代码示例和练习,你将学会如何用Python解决实际问题,并准备好迎接更复杂的编程挑战。让我们一起探索这个强大的语言,开启你的编程生涯吧!