Python爬虫:抓取招聘信息,助你找个好工作

综合编程 2018-03-13

对于每个上班族来说,总要经历几次换工作,如何在网上挑到心仪的工作?如何提前为心仪工作的面试做准备?今天我们来抓取智联招聘的招聘信息,助你换工作成功!

运行平台:Windows

Python版本:Python3.6

IDE:Sublime Text

其他工具:Chrome浏览器

1、网页分析

1.1 分析请求地址

以北京海淀区的python工程师为例进行网页分析。打开智联招聘首页,选择北京地区,在搜索框输入"python工程师",点击"搜工作":

1搜索职位

接下来跳转到搜索结果页面,按"F12"打开开发者工具,然后在" 热门地区
"栏选择" 海淀
",我们看一下地址栏:

2选择地区

由地址栏后半部分 searchresult.ashx?jl=北京&kw=python工程师&sm=0&isfilter=1&p=1&re=2005
可以看出,我们要自己构造地址了。接下来要对开发者工具进行分析,按照如图所示步骤找到我们需要的数据: Request Headers
Query String Parameters

3开发者工具分析

构造请求地址:

paras = {
    'jl': '北京',                # 搜索城市
    'kw': 'python工程师',        # 搜索关键词 
    'isadv': 0,                    # 是否打开更详细搜索选项
    'isfilter': 1,                # 是否对结果过滤
    'p': 1,                        # 页数
    're': 2005                    # region的缩写,地区,2005代表海淀
}

url = 'https://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?' + urlencode(paras)

请求头:

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
    'Host': 'sou.zhaopin.com',
    'Referer': 'https://www.zhaopin.com/',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'
}

1.2 分析有用数据

接下来我们要分析有用数据,从搜索结果中我们需要的数据有:职位名称、公司名称、公司详情页地址、职位月薪:

4有用数据

通过网页元素定位找到这几项在HTML文件中的位置,如下图所示:

5找出有用数据

用正则表达式对这四项内容进行提取:

# 正则表达式进行解析
pattern = re.compile('(.*?).*?'        # 匹配职位信息
    '(.*?).*?'     # 匹配公司网址和公司名称
    '(.*?)', re.S)                                # 匹配月薪      

# 匹配所有符合条件的内容
items = re.findall(pattern, html)

注意:解析出来的部分职位名称带有


标签,如下图所示:

6职位名称中带有标签

那么在解析之后要对该数据进行处理剔除标签,用如下代码实现:

for item in items:
    job_name = item[0]
    job_name = job_name.replace('', '')
    job_name = job_name.replace('', '')
    yield {
        'job': job_name,
        'website': item[1],
        'company': item[2],
        'salary': item[3]
    }

2、写入文件

我们获取到的数据每个职位的信息项都相同,可以写到数据库中,但是本文选择了csv文件,以下为百度百科解释:

逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。

由于python内置了csv文件操作的库函数,所以很方便:

import csv
def write_csv_headers(path, headers):
    '''
    写入表头
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writeheader()

def write_csv_rows(path, headers, rows):
    '''
    写入行
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writerows(rows)

3、进度显示

要想找到理想工作,一定要对更多的职位进行筛选,那么我们抓取的数据量一定很大,几十页、几百页甚至几千页,那么我们要掌握抓取进度心里才能更加踏实啊,所以要加入进度条显示功能。

本文选择 tqdm
进行进度显示,来看一下酷炫结果(图片来源网络):

7tqdm演示

对于每个上班族来说,总要经历几次换工作,如何在网上挑到心仪的工作?如何提前为心仪工作的面试做准备?今天我们来抓取智联招聘的招聘信息,助你换工作成功!

运行平台:Windows

Python版本:Python3.6

IDE:Sublime Text

其他工具:Chrome浏览器

[TOC]

1、网页分析

1.1 分析请求地址

以北京海淀区的python工程师为例进行网页分析。打开智联招聘首页,选择北京地区,在搜索框输入"python工程师",点击"搜工作":

接下来跳转到搜索结果页面,按"F12"打开开发者工具,然后在" 热门地区
"栏选择" 海淀
",我们看一下地址栏:

由地址栏后半部分 searchresult.ashx?jl=北京&kw=python工程师&sm=0&isfilter=1&p=1&re=2005
可以看出,我们要自己构造地址了。接下来要对开发者工具进行分析,按照如图所示步骤找到我们需要的数据: Request Headers
Query String Parameters

构造请求地址:

paras = {
    'jl': '北京',             # 搜索城市
    'kw': 'python工程师',        # 搜索关键词   
    'isadv': 0,                 # 是否打开更详细搜索选项
    'isfilter': 1,              # 是否对结果过滤
    'p': 1,                     # 页数
    're': 2005                  # region的缩写,地区,2005代表海淀
}

url = 'https://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?' + urlencode(paras)

请求头:

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
    'Host': 'sou.zhaopin.com',
    'Referer': 'https://www.zhaopin.com/',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'
}

1.2 分析有用数据

接下来我们要分析有用数据,从搜索结果中我们需要的数据有:职位名称、公司名称、公司详情页地址、职位月薪:

通过网页元素定位找到这几项在HTML文件中的位置,如下图所示:

用正则表达式对这四项内容进行提取:

# 正则表达式进行解析
pattern = re.compile('(.*?).*?'        # 匹配职位信息
    '(.*?).*?'     # 匹配公司网址和公司名称
    '(.*?)', re.S)                                # 匹配月薪      

# 匹配所有符合条件的内容
items = re.findall(pattern, html)

注意:解析出来的部分职位名称带有
标签,如下图所示:

那么在解析之后要对该数据进行处理剔除标签,用如下代码实现:

for item in items:
    job_name = item[0]
    job_name = job_name.replace('', '')
    job_name = job_name.replace('', '')
    yield {
        'job': job_name,
        'website': item[1],
        'company': item[2],
        'salary': item[3]
    }

2、写入文件

我们获取到的数据每个职位的信息项都相同,可以写到数据库中,但是本文选择了csv文件,以下为百度百科解释:

逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。

由于python内置了csv文件操作的库函数,所以很方便:

import csv
def write_csv_headers(path, headers):
    '''
    写入表头
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writeheader()

def write_csv_rows(path, headers, rows):
    '''
    写入行
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writerows(rows)

3、进度显示

要想找到理想工作,一定要对更多的职位进行筛选,那么我们抓取的数据量一定很大,几十页、几百页甚至几千页,那么我们要掌握抓取进度心里才能更加踏实啊,所以要加入进度条显示功能。

本文选择 tqdm
进行进度显示,来看一下酷炫结果(图片来源网络):

执行以下命令进行安装: pip install tqdm

简单示例:

from tqdm import tqdm
from time import sleep

for i in tqdm(range(1000)):
    sleep(0.01)

4、完整代码

以上是所有功能的分析,如下为完整代码:

#-*- coding: utf-8 -*-
import re
import csv
import requests
from tqdm import tqdm
from urllib.parse import urlencode
from requests.exceptions import RequestException

def get_one_page(city, keyword, region, page):
    '''
    获取网页html内容并返回
    '''
    paras = {
        'jl': city,         # 搜索城市
        'kw': keyword,      # 搜索关键词   
        'isadv': 0,         # 是否打开更详细搜索选项
        'isfilter': 1,      # 是否对结果过滤
        'p': page,          # 页数
        're': region        # region的缩写,地区,2005代表海淀
    }

    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
        'Host': 'sou.zhaopin.com',
        'Referer': 'https://www.zhaopin.com/',
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'
    }

    url = 'https://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?' + urlencode(paras)
    try:
        # 获取网页内容,返回html数据
        response = requests.get(url, headers=headers)
        # 通过状态码判断是否获取成功
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except RequestException as e:
        return None

def parse_one_page(html):
    '''
    解析HTML代码,提取有用信息并返回
    '''
    # 正则表达式进行解析
    pattern = re.compile('(.*?).*?'        # 匹配职位信息
        '(.*?).*?'     # 匹配公司网址和公司名称
        '(.*?)', re.S)                                # 匹配月薪      

    # 匹配所有符合条件的内容
    items = re.findall(pattern, html)   

    for item in items:
        job_name = item[0]
        job_name = job_name.replace('', '')
        job_name = job_name.replace('', '')
        yield {
            'job': job_name,
            'website': item[1],
            'company': item[2],
            'salary': item[3]
        }

def write_csv_file(path, headers, rows):
    '''
    将表头和行写入csv文件
    '''
    # 加入encoding防止中文写入报错
    # newline参数防止每写入一行都多一个空行
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writeheader()
        f_csv.writerows(rows)

def write_csv_headers(path, headers):
    '''
    写入表头
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writeheader()

def write_csv_rows(path, headers, rows):
    '''
    写入行
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writerows(rows)

def main(city, keyword, region, pages):
    '''
    主函数
    '''
    filename = 'zl_' + city + '_' + keyword + '.csv'
    headers = ['job', 'website', 'company', 'salary']
    write_csv_headers(filename, headers)
    for i in tqdm(range(pages)):
        '''
        获取该页中所有职位信息,写入csv文件
        '''
        jobs = []
        html = get_one_page(city, keyword, region, i)
        items = parse_one_page(html)
        for item in items:
            jobs.append(item)
        write_csv_rows(filename, headers, jobs)

if __name__ == '__main__':
    main('北京', 'python工程师', 2005, 10)

上面代码执行效果如图所示:

执行完成后会在py同级文件夹下会生成名为: zl_北京_python工程师.csv
的文件,打开之后效果如下:

本示例功能比较简单,只做到了数据抓取,并没有对数据分析,下次我会抓取更多信息,对薪水和职位对工作技能的要求等各项数据进行分析,敬请期待!

对于每个上班族来说,总要经历几次换工作,如何在网上挑到心仪的工作?如何提前为心仪工作的面试做准备?今天我们来抓取智联招聘的招聘信息,助你换工作成功!

运行平台:Windows

Python版本:Python3.6

IDE:Sublime Text

其他工具:Chrome浏览器

[TOC]

1、网页分析

1.1 分析请求地址

以北京海淀区的python工程师为例进行网页分析。打开智联招聘首页,选择北京地区,在搜索框输入"python工程师",点击"搜工作":

接下来跳转到搜索结果页面,按"F12"打开开发者工具,然后在" 热门地区
"栏选择" 海淀
",我们看一下地址栏:

由地址栏后半部分 searchresult.ashx?jl=北京&kw=python工程师&sm=0&isfilter=1&p=1&re=2005
可以看出,我们要自己构造地址了。接下来要对开发者工具进行分析,按照如图所示步骤找到我们需要的数据: Request Headers
Query String Parameters

构造请求地址:

paras = {
    'jl': '北京',             # 搜索城市
    'kw': 'python工程师',        # 搜索关键词   
    'isadv': 0,                 # 是否打开更详细搜索选项
    'isfilter': 1,              # 是否对结果过滤
    'p': 1,                     # 页数
    're': 2005                  # region的缩写,地区,2005代表海淀
}

url = 'https://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?' + urlencode(paras)

请求头:

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
    'Host': 'sou.zhaopin.com',
    'Referer': 'https://www.zhaopin.com/',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'
}

1.2 分析有用数据

接下来我们要分析有用数据,从搜索结果中我们需要的数据有:职位名称、公司名称、公司详情页地址、职位月薪:

通过网页元素定位找到这几项在HTML文件中的位置,如下图所示:

用正则表达式对这四项内容进行提取:

# 正则表达式进行解析
pattern = re.compile('(.*?).*?'        # 匹配职位信息
    '(.*?).*?'     # 匹配公司网址和公司名称
    '(.*?)', re.S)                                # 匹配月薪      

# 匹配所有符合条件的内容
items = re.findall(pattern, html)

注意:解析出来的部分职位名称带有
标签,如下图所示:

那么在解析之后要对该数据进行处理剔除标签,用如下代码实现:

for item in items:
    job_name = item[0]
    job_name = job_name.replace('', '')
    job_name = job_name.replace('', '')
    yield {
        'job': job_name,
        'website': item[1],
        'company': item[2],
        'salary': item[3]
    }

2、写入文件

我们获取到的数据每个职位的信息项都相同,可以写到数据库中,但是本文选择了csv文件,以下为百度百科解释:

逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。

由于python内置了csv文件操作的库函数,所以很方便:

import csv
def write_csv_headers(path, headers):
    '''
    写入表头
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writeheader()

def write_csv_rows(path, headers, rows):
    '''
    写入行
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writerows(rows)

3、进度显示

要想找到理想工作,一定要对更多的职位进行筛选,那么我们抓取的数据量一定很大,几十页、几百页甚至几千页,那么我们要掌握抓取进度心里才能更加踏实啊,所以要加入进度条显示功能。

本文选择 tqdm
进行进度显示,来看一下酷炫结果(图片来源网络):

执行以下命令进行安装: pip install tqdm

简单示例:

from tqdm import tqdm
from time import sleep

for i in tqdm(range(1000)):
    sleep(0.01)

4、完整代码

以上是所有功能的分析,如下为完整代码:

#-*- coding: utf-8 -*-
import re
import csv
import requests
from tqdm import tqdm
from urllib.parse import urlencode
from requests.exceptions import RequestException

def get_one_page(city, keyword, region, page):
    '''
    获取网页html内容并返回
    '''
    paras = {
        'jl': city,         # 搜索城市
        'kw': keyword,      # 搜索关键词   
        'isadv': 0,         # 是否打开更详细搜索选项
        'isfilter': 1,      # 是否对结果过滤
        'p': page,          # 页数
        're': region        # region的缩写,地区,2005代表海淀
    }

    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
        'Host': 'sou.zhaopin.com',
        'Referer': 'https://www.zhaopin.com/',
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'
    }

    url = 'https://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?' + urlencode(paras)
    try:
        # 获取网页内容,返回html数据
        response = requests.get(url, headers=headers)
        # 通过状态码判断是否获取成功
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except RequestException as e:
        return None

def parse_one_page(html):
    '''
    解析HTML代码,提取有用信息并返回
    '''
    # 正则表达式进行解析
    pattern = re.compile('(.*?).*?'        # 匹配职位信息
        '(.*?).*?'     # 匹配公司网址和公司名称
        '(.*?)', re.S)                                # 匹配月薪      

    # 匹配所有符合条件的内容
    items = re.findall(pattern, html)   

    for item in items:
        job_name = item[0]
        job_name = job_name.replace('', '')
        job_name = job_name.replace('', '')
        yield {
            'job': job_name,
            'website': item[1],
            'company': item[2],
            'salary': item[3]
        }

def write_csv_file(path, headers, rows):
    '''
    将表头和行写入csv文件
    '''
    # 加入encoding防止中文写入报错
    # newline参数防止每写入一行都多一个空行
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writeheader()
        f_csv.writerows(rows)

def write_csv_headers(path, headers):
    '''
    写入表头
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writeheader()

def write_csv_rows(path, headers, rows):
    '''
    写入行
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writerows(rows)

def main(city, keyword, region, pages):
    '''
    主函数
    '''
    filename = 'zl_' + city + '_' + keyword + '.csv'
    headers = ['job', 'website', 'company', 'salary']
    write_csv_headers(filename, headers)
    for i in tqdm(range(pages)):
        '''
        获取该页中所有职位信息,写入csv文件
        '''
        jobs = []
        html = get_one_page(city, keyword, region, i)
        items = parse_one_page(html)
        for item in items:
            jobs.append(item)
        write_csv_rows(filename, headers, jobs)

if __name__ == '__main__':
    main('北京', 'python工程师', 2005, 10)

上面代码执行效果如图所示:

执行完成后会在py同级文件夹下会生成名为: zl_北京_python工程师.csv
的文件,打开之后效果如下:

本示例功能比较简单,只做到了数据抓取,并没有对数据分析,下次我会抓取更多信息,对薪水和职位对工作技能的要求等各项数据进行分析,敬请期待!

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