Python爬虫实战之二 - 基于Requests抓取拉勾网招聘信息

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　简介：本人产品汪一枚，Python自学数月，对于小白，本文会是一篇比较容易上手的经验贴。当然毕竟是新手，欢迎大牛拍砖、狂喷～

　致谢：

　　本着了解招聘行情，以备不时之需；之所以选择拉勾网下手，是因为对于互联网相关行业，拉勾属于相对专业的网站，至少个人观点是比某联招聘要好很多；同时也感谢拉勾网的权威招聘信息，也使我对Requests方法更为熟悉。

　　爬取拉勾官网（www.lagou.com）期间，若对拉勾造成或小或大的影响，本人深感歉意。本文只为获取招聘信息和交流学习，并无恶意，再次鸣谢。

　

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　开发环境

  • MacBook Air (13-inch, Early 2015) 
  • macOS High Sierra 10.13.6
  • 1.6GHZ Inter Core i5
  • Python：V 3.7.0 

　　一、需求

　　因本人产品汪一枚，所以首要需求就是爬取拉勾网北京地区、产品经理职位的招聘信息。

　　二、拉勾网Html页面分析

　　1、拉钩网页面分析

　　首先，使用自己账号登陆拉勾网，这个在分析header中会带有cookies等信息，在spider模拟访问请求的url时，被反爬虫的概率更小些（ps：拉勾网总不至于不让用户查询招聘信息吧...）

　　当然，也可以不用账号的信息进行爬取，代码应该大体相同，不同的只会在header的参数略微有区别。

　　登陆完成后，在拉勾网的首页（https://www.lagou.com/）检索栏输入“产品经理”，点击搜索Butten，招聘信息列表页面如下图所示：

　　Python爬虫实战之一 - 基于Requests爬取拉勾网招聘信息，并保存至本地csv文件

　　Python爬虫实战之一 - 基于Requests爬取拉勾网招聘信息，并保存至本地csv文件

　　每1页展示15个招聘职位，总展示30页的招聘信息。

　　结论：所以单次职位的检索，仅可以spider的职位数量为450个招聘职位。

　　2、我们再看下Html

Python爬虫实战之一 - 基于Requests爬取拉勾网招聘信息，并保存至本地csv文件

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Python爬虫实战之一 - 基于Requests爬取拉勾网招聘信息，并保存至本地csv文件

　　 关于页面的Html分析如下：

　　（1）Request URL：https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&needAddtionalResult=false　　

　　这个url会是我们本次模拟的Request的url，其中"city=%E5%8C%97%E4%BA%AC"在Query String Parameters(请求参数)中有对应的参数，对应：北京

　　所以我们本次Request的url可以这样定义：

　　Python爬虫实战之一 - 基于Requests爬取拉勾网招聘信息，并保存至本地csv文件

　　（2）、Form Data的参数

　　拉勾网将是否是第一次请求、当前的页码，以及输入的招聘职位信息全部包含在Form Data中

　　从截图看，当前页面是第一页，所以肯定是第一次请求。

　　我们在看下第二页的参数信息。

Python爬虫实战之一 - 基于Requests爬取拉勾网招聘信息，并保存至本地csv文件

　　当我们点击第二页的时候，请求记录中会多出现一条请求记录，请求的url链接依然是我们上面分析的url，但是Form Data的参数调整为第二页对应的参数，见截图。

　　所以，在Request请求时，我们就可以按照这个规律拼装Form Data参数。

　　（3）、result中的惊喜

　　在url->Preview->content->positionResult->result中(见Html的第三张截图)，竟然可以找到页面招聘列表页，我们需要的15个招聘职位信息...这也是拉勾网最让我吃惊的地方，这样让爬取招聘信息变得如此简单。

　　三、爬取拉钩网实战

　　先上全部代码，如下：

  1 import requests
  2 import pandas
  3 import time
  4 import random
  5 
  6 #用于获取页面信息
  7 def getWebResult(url,cookies,form,header):
  8     html = requests.post(url=url,cookies=cookies,data=form, headers=header)
  9     result = html.json()
 10     #找到html中result包含的招聘职位信息
 11     data = result['content']['positionResult']['result'] # 返回结果在preview中的具体返回值
 12     return data
 13 
 14 #将招聘信息按照对应的参数，组装成字典
 15 def getGoalData(data):
 16     for i in range(15):#每页默认15个职位
 17         info={
 18             'positionName': data[i]['positionName'],    #职位简称
 19             'companyShortName': data[i]['companyShortName'],    #平台简称
 20             'salary': data[i]['salary'],    #职位薪水
 21             'createTime': data[i]['createTime'],    #发布时间
 22             'companyId':data[i]['companyId'],   #公司ID
 23             'companyFullName':data[i]['companyFullName'],   #公司全称
 24             'companySize': data[i]['companySize'],  #公司规模
 25             'financeStage': data[i]['financeStage'],    #融资情况
 26             'industryField': data[i]['industryField'],  #所在行业
 27             'education': data[i]['education'],  #教育背景
 28             'district': data[i]['district'],    #公司所在区域
 29             'businessZones':data[i]['businessZones']    #区域详细地
 30         }
 31         data[i]=info
 32     return data
 33 
 34 #保存data至笨死csv文件
 35 def saveData(data,stage):
 36     table = pandas.DataFrame(data)
 37     table.to_csv(r'/Users/shang/Desktop/myself/LaGou1.csv', header=stage, index=False, mode='a+')
 38 
 39 def main():
 40     # 拼装header信息
 41     header = {
 42         'Host': 'www.lagou.com',
 43         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Safari/537.36',
 44         'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
 45         'Accept-Language': 'zh-CN,en-US;q=0.9,en;q=0.8',
 46         'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
 47         'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_%E4%BA%A7%E5%93%81%E7%BB%8F%E7%90%86?px=default&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC',
 48         'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
 49         'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
 50         'X-Anit-Forge-Token': 'None',
 51         'X-Anit-Forge-Code': '0',
 52         'Content-Length': '55',
 53         'Connection': 'keep-alive',
 54         'Pragma': 'no-cache',
 55         'Cache-Control': 'no-cache, no-store, max-age=0'
 56         }
 57     cookies = {
 58         'Cookie':' _ga=GA1.2.1499991452.1534085805; user_trace_token=20180812225645-ee28a588-9e3f-11e8-a37b-5254005c3644; LGUID=20180812225645-ee28aac6-9e3f-11e8-a37b-5254005c3644; WEBTJ-ID=20180927222225-1661b68d0a37-0b11bfd97d0f95-346a7809-1296000-1661b68d0a47da; _gid=GA1.2.150811619.1538058146; X_HTTP_TOKEN=7ef120203302eaa5cd2d6f14f01d94b8; LG_LOGIN_USER_ID=210fc6122b83eb29927899e722463f91536920a7b853cd6c; _putrc=C259D6000DA09FDE; JSESSIONID=ABAAABAAAGFABEF00AF5692AF9B9D2C66B07270E514B7A9; login=true; unick=%E5%B0%9A%E5%85%A8%E9%91%AB; showExpriedIndex=1; showExpriedCompanyHome=1; showExpriedMyPublish=1; hasDeliver=26; index_location_city=%E5%8C%97%E4%BA%AC; Hm_lvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1538058189,1538137263,1538231886,1538298276; gate_login_token=e052ef59f765dd0dc8e68637d17b953008d587077d8a7f78; TG-TRACK-CODE=search_code; LGSID=20180930224915-006ea101-c4c0-11e8-bb68-5254005c3644; PRE_UTM=; PRE_HOST=; PRE_SITE=https%3A%2F%2Fwww.lagou.com%2F; PRE_LAND=https%3A%2F%2Fwww.lagou.com%2Fjobs%2Flist_%25E4%25BA%25A7%25E5%2593%2581%25E7%25BB%258F%25E7%2590%2586%3FlabelWords%3D%26fromSearch%3Dtrue%26suginput%3D; SEARCH_ID=3dd73994b82a47be86797e1f001db6c6; _gat=1; LGRID=20180930231820-109f3a78-c4c4-11e8-bb68-5254005c3644; Hm_lpvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1538320700'
 59     }
 60 
 61 
 62     # 职位关键字
 63     job='产品经理'
 64 
 65     # 职位所属地
 66     city = '北京'
 67     # 模拟请求的url
 68     url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=' + city + '&needAddtionalResult=false'
 69 
 70     #用于定义开始爬取的起始页码
 71     startPage=1
 72 
 73     #拉勾网有个限制，单次只能连续爬取5页，所以使用一个以5页为轮循的小策略
 74     while startPage<26:
 75         for i in range(startPage, startPage+5):
 76             #拼装Form Data信息
 77             if i == 1:
 78                 flag = 'true' #当是首次请求时，使用flag=true标志
 79                 stage = True  #stage是用来标示csv是否创建表头的参数，仅在第一次保存数据时创建
 80             else:
 81                 flag = 'false'
 82                 stage = False
 83             num = i
 84             form = {'first': flag,  # 标示是否是首次请求标示，第二页以后则为false
 85                     'kd': job,
 86                     'pn': str(num)}
 87             print('------page %s-------' % i) #打印当面爬取的页码
 88 
 89             #调用函数，获取相应的招聘信息
 90             data = getWebResult(url,cookies,form, header)
 91             #调用函数，拼装招聘信息
 92             data_goal = getGoalData(data)
 93             #调用函数，保存info数据
 94             saveData(data_goal, stage)
 95 
 96         #以5页为单次，依次轮循
 97         startPage+=5
 98 
 99         #休眠一定时间
100         time.sleep(20+random.randint(10,30))
101 
102 if __name__ == '__main__':
103     main()

lagou_spider.py

　　代码比较简单，其实主要分为一下几个步骤：

  • 定义url、header、cookie、city、job等基础参数
  • 定义Form Data中的参数
  • request相应的url，获取相应的招聘职位data信息
  • 将data拼装转化成json格式的字典
  • 将data保存至本地的csv文件

　　代码比较简单，并且在代码中已经添加相应的标注说明，所以就不整体介绍了。

　　有几个踩过的坑在这简单说明下：

　　（1）、反爬虫

　　我们在爬取数据的时候，触碰了拉勾网制定的一个简单的反爬虫策略：一次只能连续获取5页的招聘信息。

　　刚开始爬取的时候，不管从第几页开始，都会在爬取了5页之后，报请求超时...

　　所以，在程序中设计了一个小小的策略，每次只连续爬取5页，然后暂停几十秒，然后在再从开始下一轮的5页的爬取，直到爬完30页的招聘信息。

　　（2）、pandas库

　　本次的数据保存使用的是pandas库，关于该库之强大，是我短时间内无法全部掌握的，所以参考网上经验，仅使用其Dataframe方法中的to_csv()。

　　另外，需安装pandas库，在终端输入命令：pip install pandas，一步到位

　　当然前提是需安装pip，Mac安装pip的教程，参见我的另一篇博客：Python自学，番外篇之三 Mac的pip3的安装

　　pandas参考链接：

　　1、http://wiki.jikexueyuan.com/project/start-learning-python/312.html　　

　　2、https://www.cnblogs.com/misswangxing/p/7903595.html

　　（3）、Mac对于csv的痛

　　高高兴兴的下载完招聘信息的csv文件，却发现打开是乱码，顿时慌的一匹...

　　莫慌，是mac的的默认字符格式不兼容csv，所以，参考下面中方法即可。

　　亲测好使：

　　教程链接：https://www.168seo.cn/mac-os/23944.html

　　打开后的csv文件内容截图如下：　　Python爬虫实战之一 - 基于Requests爬取拉勾网招聘信息，并保存至本地csv文件

　　表头的顺序，并不是我设定的顺序，因为字典是无序的...所以，看着很不爽，只能认为的调整列了。

　　四、总结

　　9.28开始爬取拉勾网招聘信息，10.1完成450条信息的爬取，拉勾网算是自己实战爬取的比较正规的第一网站，相对来说比较简单。

　　另外，该方法中，还有很多不足之处，待后续慢慢提升。

　　最后，再次鸣谢拉勾网，感谢为我提供一个难度适中的实战练手的机会～