利用scrapy框架爬取某招聘网站，并对数据进行简单分析

程序员文章站 2022-04-26 08:09:48

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利用scrapy框架爬取某招聘网站，并对数据进行简单分析

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今天终于把老师之前布置的任务完成了,总算能干一些自己喜欢的事情,想到自己明年就要工作了。决定先利用之前为了搜集语料学习的爬虫去搜寻一些职位相关讯息，看看大家现在都在招什么样的工作。

目标网站：

这个就很多辣，什么某直聘，某勾。依照至简至上的原则，在大概看了一下几个网站的情况，决定选取某b（某勾要登录验证，懒得去弄cookies了）。

       大概的步骤就如下啦，scrapy框架是纯基于python写的，优点就是简单配置方便

创建spider的项目，这次模板我选了crawl模板；
对目标网站的信息读取，拟定好爬取哪些字段；
编写spider，包括页面提取规则，字段处理规则；
配置pipeline连接到数据库连接到；
配置好settings中的其他选项；
调试，开始爬取；
当然可能还有一些反反爬操作。

话不多说开撸。

首先是
在当前目录下（已经存在的scrapy项目）输入
scrapy genspider -t crawl boss_https://www.zhipin.com/

现在itenm创建所需要的item，里面有工作名啊，工资啊，公司名啊，地点啊还有工作描述和职位要求等等，具体如下最后三个表示公司人数、类型、级别（几轮融资等等）
利用scrapy框架爬取某招聘网站，并对数据进行简单分析

然后进入生成的boss.py
因为我选择的是crawl模型，所以网页提取规则是基于规则提取，省了很多事，但也记得要范围限制好不然什么都爬

from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from Douban.items import BOSSItem

import re
class BossSpider(CrawlSpider):
    name = 'boss'
    allowed_domains = ['zhipin.com']
    start_urls = ['https://www.zhipin.com/c101280600/?query=%E6%B7%B1%E5%9C%B3&page=1&ka=page-1']

    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'c101280600/?page=.*'),follow=True),
        Rule(LinkExtractor(allow=r'c101280600/?query=深圳.*'),follow=True),
        Rule(LinkExtractor(allow=r'job_detail/\w.*'), callback='parse_item', follow=True),
    )
    custom_settings = {
        "COOKIES_ENABLED":False
    #
    }

这里规则限度开始页和拓展页都只选择深圳的企业，因为我发现就深圳工作已经够多了
当然要提取网页元素，怎么能少的了scrapy shell来调试呢，哪怕pycharm的debug模式再好用也比不过
利用scrapy框架爬取某招聘网站，并对数据进行简单分析

def parse_item(self, response):
        article_items = BOSSItem()
        job = response.css('.info-primary h1:nth-child(1)::text').extract()[0]
        company_name = response.css('.job-sec.prop-item+div h3+div::text').extract()[0]
        salary = response.css('.info-primary span.salary::text').extract()[0]
        salary = str(re.search(".*?(\d+.*\d)",salary).group(1)).strip().replace('-',',')
        location = response.css('.info-primary>p::text').extract()[0]
        experience = response.css('.info-primary>p::text').extract()[1]
        edu = response.css('.info-primary>p::text').extract()[2]
        job_content = response.css('.detail-content div:nth-child(2)::text').extract()[1]
        job_requirement =response.css('.detail-content div:nth-child(2)::text').extract()[3]
        com_num = response.css('.sider-company p:nth-child(4)::text').extract()[0]
        com_type = response.css('a[ka="job-detail-brandindustry"]::text').extract()[0]
        com_level = response.css('.sider-company p:nth-child(3)::text').extract()[0]

        article_items['job'] = job
        article_items['company_name'] = company_name
        article_items['salary'] = salary
        article_items['location'] = location
        article_items['experience'] = experience
        article_items['edu'] = edu
        article_items['job_content'] = job_content
        article_items['job_requirement'] = job_requirement
        article_items['com_num'] = com_num
        article_items['com_type'] = com_type
        article_items['com_level'] = com_level
        yield article_items

网页元素提取就如上了，无非就是css或者xpath，规则还是挺简单的，有人喜欢放到itenms里处理，但是我比较喜欢这样简单粗暴。看网页源码的话用fox浏览器比较方便。
因为薪水全部都是范围表示的，所以利用正则化匹配提取，还犯了几个错误就是提取工作内容的时候信息提取没弄好，到爬完了才发现少了不少的内容。另外location这个字段可以删除，因为我搜集的范围仅限于深圳。

#setting.py中
DOWNLOAD_DELAY = 0.9
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = 'Douban (+http://www.yourdomain.com)'
USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:51.0) Gecko/20100101 Firefox/51.0"
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
ITEM_PIPELINES = {
    'Douban.pipelines.MySqlTwistedPipeline': 3,
    # "Douban.pipelines.GIFImagePipeline":2
    # "scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline":3
    # "Douban.pipelines.GIFPipeline":3
}
DOWNLOAD_DELAY = 0.9

还有就配置setting和pipeline了，项目头是我之前爬豆瓣留下的
这个pipeline作用是采用异步机制传输数据到mysql

class MySqlTwistedPipeline(object):
    def __init__(self,dbpool):
        self.dbpool = dbpool

    @classmethod
    def from_settings(cls,settings):
        dbparms = dict(
            host = settings['MYSQL_HOST'],
            db = settings['MYSQL_DBNAME'],
            user = settings['MYSQL_USER'],
            passwd = settings['MYSQL_PASSWORD'],
            charset='utf8',
            cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor,
            use_unicode=True
        )
        #dbpool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',**dbparms)
        dbpool = adbapi.ConnectionPool("MySQLdb", **dbparms)
        return cls (dbpool)
    def process_item(self,item,spider):
        query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert,item)
        query.addErrback(self.handle_error)
    def handle_error(self,failure):
        print(failure)

    def do_insert(self,cursor,item):
        insert_sql = '''
            insert into boss_copy(job,company_name,salary,location,experience,edu,job_content,job_requirement,com_num,com_type,com_level)
            VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)
        '''  (item["title"],item["url"],item["url_object_id"],item["front_image_url"],item["front_image_path"],item["comment_num"],item["fav_num"],item["like_num"],item["time_tag"],item["content"],item["tag_label"]))
        cursor.execute(insert_sql,(item["job"],item["company_name"],item["salary"],item["location"],item["experience"],item["edu"],item["job_content"],item["job_requirement"],item["com_num"],item['com_type'],item['com_level']))

接下来就直接通过main函数可以开爬了
main

# -*- coding: utf-8 -*-

from scrapy.cmdline import execute
import sys
import os
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# execute(["scrapy", "crawl", "mt"])
# execute(["scrapy", "crawl", "Douban_spider"])
execute(["scrapy", "crawl", "boss"])

意向不到的是整个过程异常的流畅，差不多一步到位
嗯？？什么反爬都没准备吗？是对自己数据不关心或是生意不好？有点摸不着头脑
我慢慢将delay降到了0.5
考虑到自己不赶时间，就没毕要去探下限了。

利用scrapy框架爬取某招聘网站，并对数据进行简单分析
想起当时为了做实验和淘宝天猫反反爬的日子心就象在滴血T T,后来还是花了几块钱用了阿里云ip才成功，阿里连我这几块钱都不放过。

大概花了几个小时，数据库的结果已经有两万多了，看到一些边缘数据已经没有意义了，于是手动停止。

引用文本

大概就是这样子

看的出来在职位描述和要求里漏了不少内容

用seaborn包随意做了点分析
利用scrapy框架爬取某招聘网站，并对数据进行简单分析类别没有排好序

可以说旱的旱死，laodelaos了

这里普遍是指 “以上
zZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MDY0NDI5OA==,size_16,color_FFFFFF,t_70)

这个可能更直观