Python爬取拉勾网职位数据的方法

1. 分析目标网站

在爬取拉勾网职位数据之前，我们需要先分析目标网站，了解它的结构和规律，以便我们编写代码正确地抓取数据。

拉勾网的职位数据是通过Ajax动态加载的，因此我们需要先通过浏览器开发者工具查看职位搜索时的Ajax请求，并进行分析。

例如，在搜索Python职位时，我们会发现请求的url为 https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json，请求参数有以下几个：

• city：城市名称，例如北京、上海等
• needAddtionalResult：是否请求所有职位信息，0为否，1为是
• pageNo：请求的页码数，从1开始
• positionName：职位名称，例如Python

从上面可以看出，我们需要使用Python编写代码模拟此Ajax请求，获取职位数据。

2. 安装必要的库

在编写代码之前，我们需要先安装必要的库，如requests、pandas、BeautifulSoup等。

pip install requests, pandas, BeautifulSoup

3. 编写Python代码

下面是一段Python代码，用于爬取拉勾网Python职位数据：

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

def get_json(url, page, lang_name):
    data = {
        'first': 'false',
        'pn': page,
        'kd': lang_name
    }
    json = requests.post(url, headers=headers, data=data).json()
    return json['content']['positionResult']['result']

def get_python_jobs(lang_name):
    url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'
    page = 1
    while True:
        jobs = get_json(url, page, lang_name)
        if not jobs:
            break
        for job in jobs:
            yield job
        page += 1

def main():
    lang_name = 'Python'
    jobs = get_python_jobs(lang_name)
    df = pd.DataFrame(jobs)
    df.to_csv(f'{lang_name}.csv', index=False)

if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码会从拉勾网爬取Python职位数据，并将其保存到一个csv文件中。具体说明如下：

• 首先定义了请求头headers，模拟浏览器请求
• 然后定义了get_json函数，用于发送POST请求到拉勾网服务器，并解析返回的json数据
• 接着定义了get_python_jobs函数，用于循环获取所有Python职位数据，并通过yield生成器实现迭代器
• 最后定义了main函数，用于启动整个程序，调用get_python_jobs获取职位数据，将数据保存到csv文件中

4. 示例说明

下面是两个实际示例，说明如何使用上述代码爬取拉勾网职位数据：

示例一：爬取Python职位数据

if __name__ == '__main__':
    lang_name = 'Python'
    jobs = get_python_jobs(lang_name)
    df = pd.DataFrame(jobs)
    print(df.head())
    df.to_csv(f'{lang_name}.csv', index=False)

这段代码会爬取拉勾网上所有Python职位数据，输出前五条数据，并将数据保存到一个csv文件中。

示例二：爬取前端职位数据

if __name__ == '__main__':
    lang_name = '前端'
    jobs = get_python_jobs(lang_name)
    df = pd.DataFrame(jobs)
    print(df.head())
    df.to_csv(f'{lang_name}.csv', index=False)

这段代码会爬取拉勾网上所有前端职位数据，输出前五条数据，并将数据保存到一个csv文件中。注意，需要修改lang_name为中文名称。

5. 总结

本文介绍了Python爬取拉勾网职位数据的方法，包括分析目标网站、安装必要的库、编写Python代码以及实际示例说明。这些步骤可以帮助我们快速、准确地获取拉勾网上的职位数据，从而更好地了解招聘行情。