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学习Python也有一段时间了,各种理论知识大体上也算略知一二了,今天就进入实战演练:通过Python来编写一个拉勾网薪资调查的小爬虫。
第一步:分析网站的请求过程
我们在查看拉勾网上的招聘信息的时候,搜索Python,或者是PHP等等的岗位信息,其实是向服务器发出相应请求,由服务器动态的响应请求,将我们所需要的内容通过浏览器解析,呈现在我们的面前。
可以看到我们发出的请求当中,FormData中的kd参数,就代表着向服务器请求关键词为Python的招聘信息。
分析比较复杂的页面请求与响应信息,推荐使用Fiddler,对于分析网站来说绝对是一大杀器。不过比较简单的响应请求用浏览器自带的开发者工具就可以,比如像火狐的FireBug等等,只要轻轻一按F,所有的请求的信息都会事无巨细的展现在你面前。
经由分析网站的请求与响应过程可知,拉勾网的招聘信息都是由XHR动态传递的。
我们发现,以POST方式发出的请求有两个,分别是companyAjax.json和positionAjax.json,它们分别控制当前显示的页面和页面中包含的招聘信息。
可以看到,我们所需要的信息包含在positionAjax.json的Content->result当中,其中还包含了一些其他参数信息,包括总页面数(totalPageCount),总招聘登记数(totalCount)等相关信息。
第二步:发送请求,获取页面
知道我们所要抓取的信息在哪里是最为首要的,知道信息位置之后,接下来我们就要考虑如何通过Python来模拟浏览器,获取这些我们所需要的信息。
其中比较关键的步骤在于如何仿照浏览器的Post方式,来包装我们自己的请求。
request包含的参数包括所要抓取的网页url,以及用于伪装的headers。urlopen中的data参数包括FormData的三个参数(first、pn、kd)
包装完毕之后,就可以像浏览器一样访问拉勾网,并获得页面数据了。
第三步:各取所需,获取数据
获得页面信息之后,我们就可以开始爬虫数据中最主要的步骤:抓取数据。
抓取数据的方式有很多,像正则表达式re,lxml的etree,json,以及bs4的BeautifulSoup都是python3抓取数据的适用方法。大家可以根据实际情况,使用其中一个,又或多个结合使用。
第四步:将所抓取的信息存储到excel中
获得原始数据之后,为了进一步的整理与分析,我们有结构有组织的将抓取到的数据存储到excel中,方便进行数据的可视化处理。
这里我用了两个不同的框架,分别是老牌的xlwt.Workbook、以及xlsxwriter。
首先是xlwt,不知道为什么,xlwt存储到多条数据之后,会存储不全,而且excel文件也会出现“部分内容有问题,需要进行修复”我检查了很多次,一开始以为是数据抓取的不完全,导致的存储问题。后来断点检查,发现数据是完整的。后来换了本地的数据进行处理,也没有出现问题。我当时的心情是这样的:
到现在我也没弄明白,有知道的大神希望能告诉我(ε)
这是使用xlsxwriter存储的数据,没有问题,可以正常使用。
到从为止,一个抓取拉勾网招聘信息的小爬虫就诞生了。
附上源码
还有许多功能可以添加,比如说通过修改city参数查看不同城市的招聘信息啦等等,大家可以自行开发,这里只做抛砖引玉之用,欢迎交流,
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标签: 怎么用python做爬虫
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