这篇文章主要介绍“Python怎么爬取前程无忧招聘信息”,在日常操作中,相信很多人在Python怎么爬取前程无忧招聘信息问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Python怎么爬取前程无忧招聘信息”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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Python 3.6
Pycharm
requests
parsel
csv
re
安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。
爬取前程无忧招聘信息
爬取内容:
招聘标题
公司
薪资
城市区域
工作经验要求、学历要求、招聘人数、发布时间、公司福利
岗位职责、任职要求
使用开发者工具发现网页加载出来的内容是乱代码的,这也意味着等会再爬取的时候,是需要转码的,这样看是看不出自己想要的内容网页是否有返回数据,可以复制网页中的数据,在网页源代码里面搜索。
没有结果,那么我们就可以搜索详情链接的ID
里面不仅有ID 还有详情url地址。用正则表达式匹配出ID,然后再拼接url,如果匹配出url地址的话,需要再转一次。
特别声明:
因为网站原因,每一个招聘详细页面url地址,仅仅只是ID的变化,如果ID不是唯一变化值的时候,那取url地址更好。
import requests import re def get_response(html_url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36', } response = requests.get(url=html_url, headers=headers) return response def get_id(html_url): response = get_response(html_url) result = re.findall('"jobid":"(\d+)"', response.text) print(response.text) print(result) if __name__ == '__main__': url = 'https://search.51job.com/list/010000%252C020000%252C030200%252C040000%252C090200,000000,0000,00,9,99,python,2,1.html' get_id(url)
简单总结
打印 response.text 可以在pycharm里面使用正则匹配规则,可以测试是否有匹配到数据。详情如下图所示
每页第一个招聘信息是没有薪资的,没有薪资待遇的,对于没有薪资的招聘信息,我们就自动跳过就好了,所以需要先判断一下。
其次前面有说过,网页查看内容是有乱码的,需要进行转码。
def get_content(html_url): result = get_id(html_url) for i in result: page_url = f'https://jobs.51job.com/shanghai-xhq/{i}.html?s=01&t=0' response = get_response(page_url) # 进行转码 response.encoding = response.apparent_encoding html_data = response.text selector = parsel.Selector(html_data) # 薪资 money = selector.css('.cn strong::text').get() # 判断如果有薪资继续提取相关内容 if money: # 标题 title = selector.css('.cn h2::attr(title)').get() # 公司 cname = selector.css('.cname a:nth-child(1)::attr(title)').get() # 上海-徐汇区 | 5-7年经验 | 本科 | 招1人 | 01-25发布 info_list = selector.css('p.msg.ltype::attr(title)').get().split(' | ') city = info_list[0] # 城市 exp = info_list[1] # 经验要求 edu = info_list[2] # 学历要求 people = info_list[3] # 招聘人数 date = info_list[4] # 发布时间 # 福利 boon_list = selector.css('.t1 span::text').getall() boon_str = '|'.join(boon_list) # 岗位职责: 任职要求: position_list = selector.css('.job_msg p::text').getall() position = '\n'.join(position_list) dit = { '标题': title, '公司': cname, '城市': city, '经验要求': exp, '学历要求': edu, '薪资': money, '福利': boon_str, '招聘人数': people, '发布时间': date, '详情地址': page_url, }
关于薪资待遇、公司地址这些就用csv保存,岗位职责和任职要求就保存文本格式吧,这样看起来会稍微舒服一些。
保存csv
f = open('python招聘.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['标题', '公司', '城市', '经验要求', '学历要求', '薪资', '福利', '招聘人数', '发布时间', '详情地址']) csv_writer.writeheader()
保存txt
txt_filename = '岗位职责\\' + f'{cname}招聘{title}信息.txt' with open(txt_filename, mode='a', encoding='utf-8') as f: f.write(position)
''' if __name__ == '__main__': ''' 第一页地址: https://search.51job.com/list/010000%252c020000%252c030200%252c040000%252c090200,000000,0000,00,9,99,python,2,1.html 第二页地址: https://search.51job.com/list/010000%252c020000%252c030200%252c040000%252c090200,000000,0000,00,9,99,python,2,2.html 第三页地址: https://search.51job.com/list/010000%252c020000%252c030200%252c040000%252c090200,000000,0000,00,9,99,python,2,3.html ''' for page in range(1, 11): url = f'https://search.51job.com/list/010000%252C020000%252C030200%252C040000%252C090200,000000,0000,00,9,99,python,2,{page}.html' get_content(url)
正则匹配替换特殊字符
def change_title(title): pattern = re.compile(r"[\/\\\:\*\?\"\<\>\|]") # '/ \ : * ? " < > |' new_title = re.sub(pattern, "_", title) # 替换为下划线 return new_title
主函数代码
def main(html_url): result = get_id(html_url) for i in result: page_url = f'https://jobs.51job.com/shanghai-xhq/{i}.html?s=01&t=0' response = get_response(page_url) response.encoding = response.apparent_encoding html_data = response.text selector = parsel.Selector(html_data) # 薪资 money = selector.css('.cn strong::text').get() # 判断如果有薪资继续提取相关内容 if money: # 标题 title = selector.css('.cn h2::attr(title)').get() # 公司 cname = selector.css('.cname a:nth-child(1)::attr(title)').get() # 上海-徐汇区 | 5-7年经验 | 本科 | 招1人 | 01-25发布 info_list = selector.css('p.msg.ltype::attr(title)').get().split(' | ') if len(info_list) == 5: city = info_list[0] # 城市 exp = info_list[1] # 经验要求 edu = info_list[2] # 学历要求 people = info_list[3] # 招聘人数 date = info_list[4] # 发布时间 # 福利 boon_list = selector.css('.t1 span::text').getall() boon_str = '|'.join(boon_list) # 岗位职责: 任职要求: position_list = selector.css('.job_msg p::text').getall() position = '\n'.join(position_list) dit = { '标题': title, '公司': cname, '城市': city, '经验要求': exp, '学历要求': edu, '薪资': money, '福利': boon_str, '招聘人数': people, '发布时间': date, '详情地址': page_url, } new_title = change_title(title) txt_filename = '岗位职责\\' + f'{cname}招聘{new_title}信息.txt' with open(txt_filename, mode='a', encoding='utf-8') as f: f.write(position) csv_writer.writerow(dit) print(dit)
到此,关于“Python怎么爬取前程无忧招聘信息”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!