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猎聘网信息爬取爬取职位链接1. 构建URL：2. 获取网页3. 解析网页4. 保存数据到表格爬取职位详情信息1. 基本步骤2. 获取表格链接3. 获取职位详情信息网页4. 解析详情网页得到数据5. 保存数据到数据库可视化职位信息1. 首页2. 职位列表3. 薪水分析4. 职位描述词云5. app.py文件代码

猎聘网信息爬取

爬取猎聘网信息是为了完成需求分析这门课的作业哎，为了完成作业，五天入门python爬虫，找了个视频就开始了，学习笔记如下爬取豆瓣笔记这篇博客用来记录，爬取猎聘网的整个过程爬取过程整体分为三个过程： 爬取职位链接爬取职位详情信息可视化信息统计

爬取职位链接

1. 构建URL：

/zhaopin/?compkind=&dqs=010&pubTime=&pageSize=40&salary=&compTag=&sortFlag=&compIds=&subIndustry=&jobKind=&industries=&compscale=&key=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98&siTag=LiAE77uh7ygbLjiB5afMYg%7EfA9rXquZc5IkJpXC-Ycixw&d_sfrom=search_fp&d_ckId=cd34a20d8742a36fa58243aee1ca77fe&d_curPage=0&d_pageSize=40&d_headId=cd34a20d8742a36fa58243aee1ca77fe

：域名/zhaopin/：网站前缀?：问号后面接参数这里我们要爬取关键词为“数据挖掘”各个地区的职位信息来分析，所以要分析的关键词为（key），和地区参数（dqs）以&相连参考上述URL：（key=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98），后面一串乱码是因为汉字在作为关键词时要序列化因为这里用urllib这个包来获取网页，所以要把汉字序列化，如果使用requests包来获取就不用调用（urllib.parse.quote(“数据挖掘”, ‘utf-8’)）这个函数来序列化汉字

参考代码如下

def main():job_list = []key = "数据挖掘"dqs = ["010", "020", "050020", "050090", "030", "060080", "040", "060020", "070020", "210040", "280020", "170020"]new_key = urllib.parse.quote(key, 'utf-8')for item in dqs:url = "/zhaopin/?key="+new_key+"&dqs="+itemprint(url)# 获取职位列表链接job_html = get_job_html(url)# 解析网页分析网页得到链接link_list = get_job_link(job_html)# 把链接储存到数组中for i in link_list:job_list.append(i)# 保存职位链接到表格中save_link(job_list)

2. 获取网页

这里获取网页调用一个包：（from fake_useragent import UserAgent）需要在pip中安装：pip install fake_useragent首先要构造一个请求头：猎聘网的反爬虫不是很强大，不用登录就可以访问，调用UserAgent().random可以随机生成浏览器标识，这样就不会被阻止如果网站的反扒做的很好就要在网页的请求头上添加相应的参数，参考如下图

参考代码：

def get_job_html(url):print("-------爬取job网页-------")html = ""head = {"User-Agent": UserAgent().random}"""head:模拟浏览器头部信息"User-Agent":浏览器标识"""request = urllib.request.Request(url=url, headers=head)try:response = urllib.request.urlopen(request)html = response.read().decode("utf-8")except Exception as e:return Nonereturn html

3. 解析网页

分析网页元素获取数据

由于每一个页面只有40条数据，所以要实现自动获取获取下一页链接，来实现自动爬取，找到网页种的元素（下一页）获取下一页的链接，实现递归爬取

参考代码如下

def get_job_link(html):job_link = []# 解析网页得到链接soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")for item in soup.find_all('h3'):if item.has_attr("title"):# 抽取链接内容link = item.find_all("a")[0]["href"]job_link.append(link)print(link)try:find_next_link = soup.select(".pager > div.pagerbar > a")[7]['href']if find_next_link == "javascript:":return job_link# 拼接上域名find_next_link = "" + str(find_next_link).replace('°', '0')print(find_next_link)# 获取到下一个网页的数据next_html = get_job_html(find_next_link)# 解析网页if next_html is not None:next_link = get_job_link(next_html)for link in next_link:job_link.append(link)except Exception as e:print(e)finally:return job_link

4. 保存数据到表格

表格操作很简单，就不赘述

def save_link(link_list):work_book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8", style_compression=0)work_sheet = work_book.add_sheet("job_link", cell_overwrite_ok=True)col = "Link"work_sheet.write(0, 0, col)for i in range(0, len(link_list)):print("第%d条" % i)data = link_list[i]work_sheet.write(i+1, 0, str(data))work_book.save("job_link.xls") # 保存数据

爬取职位详情信息

获取到职位链接后保存在表格中，下一步就是访问这个些链接，爬取到详细信息，并保存到数据库中

爬取开始就发现有链接的规律，有两种链接，第一种是正常的可以直接访问的，还有一种没有添加域名的，所以我们有加上域名

1. 基本步骤

获取表格中的链接获取网页解析网页保存数据

基本框架的搭建：

def main():# 读取表格链接links = read_excel_get_link()# 获取链接网页for i in range(0, len(links)):if links[i][0] != 'h':links[i] = "" + links[i]print(links[i])# 获取网页message_html = getLink.get_job_html(links[i])if message_html is not None:# 解析数据message_data = get_message_data(message_html)else:continue# 保存一条数据try:save_datas_sql(message_data)except Exception as e:continue

2. 获取表格链接

表格操作不在赘述

def read_excel_get_link():links = []# 读取表格链接数据# 打开表格work_book = xlrd.open_workbook("job_link.xls")# 获取sheetsheet = work_book.sheet_by_index(0)for i in range(1, sheet.nrows):link = sheet.cell(i, 0).valuelinks.append(link)return links

3. 获取职位详情信息网页

message_html = getLink.get_job_html(links[i])

调用上面获取职位链接时的函数：get_job_html

4. 解析详情网页得到数据

解析网页，获取到页面的元素： 职位名称公司薪水职位描述

参看网页的元素：

使用标签选择器来定位元素在爬取过程中有时会遇到一些转义字符的问题需要注意

参考代码

def get_message_data(html):data = []soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")try:# 岗位名称title = soup.select(".title-info > h1")[0]['title']data.append(title)# 公司company = soup.select(".title-info > h3 > a")if len(company) != 0:company = company[0]['title']else:company = " "data.append(company)# 薪水salary = soup.select(".job-title-left > p")if len(salary) != 0:salary = salary[0].contents[0]else:salary = " "salary = salary \.replace('\n', '') \.replace('\t', '') \.replace('\r', '') \.replace(' ', '') \.replace('"', '')data.append(salary)# 描述description = soup.select(".content.content-word")if len(description) != 0:all_des = description[0].contentsdescription = " "for item in all_des:if type(item) == bs4.element.NavigableString:# print(item)description = description + item# print(description)else:description = " "description = description \.replace('\n', '') \.replace('\t', '') \.replace('\r', '') \.replace(' ', '') \.replace('"', '')data.append(description)except Exception as e:print(e)finally:print(data)return data

5. 保存数据到数据库

使用sqlite3数据库可以很好的储存数据 ，也方便查询数据

创建数据库代码

# 建表语句def init_job_sqlite():connet = sqlite3.connect("job_message.db") # 打开或创建文件# 建表c = connet.cursor() # 获取游标sql = '''create table if not exists job_message(id integer not null primary key autoincrement,title text not null,company text,salary text,description text)'''c.execute(sql) # 执行sql语句mit() # 提交connet.close() # 关闭数据库

插入数据到数据库中实现数据的储存

def save_datas_sql(data):init_job_sqlite() # 初始化数控库# 插入数据connet = sqlite3.connect("job_message.db") # 打开或创建文件c = connet.cursor() # 获取游标for index in range(0, 4):data[index] = '"' + data[index] + '"'sql = '''insert into job_message(title,company,salary,description)values(%s)''' % ",".join(data)c.execute(sql)mit()

可视化职位信息

这里使用flask框架搭建一个简单网站实现数据的可视化首先在网上随便找一个网页模板下载下来：参考下载网站

1. 首页

一些前端展示，这里不在赘述在这里贴上我的文件结构

2. 职位列表

这里就是一个查询数据库的过程把数据库中的数据展示在网页上

关于数据库中的数据如何展现在静态网页上，我这上一篇学习的博客中有记录爬取豆瓣笔记

由于数据太多，这里选取前100条数据显示出来

python代码参考下面的app.py中的代码

关键前端代码如下

<table class="table table-hover table-light"><tr><td>id</td><td>职位</td><td>公司</td><td>工资</td><td>职位描述</td></tr>{%for job in jobs%}<tr><td>{{job[0]}}</td><td>{{job[1]}}</td><td>{{job[2]}}</td><td>{{job[3]}}</td><td>{{job[4]}}</td></tr>{%endfor%}</table>

3. 薪水分析

关于薪水的分布，我们可以用把数据库中的数据读取出来，做个计算，统计薪水的分布图 薪水的格式都是：a-bk·c薪，统计公式：ave = (x + y) / 2 * z/10得到统计结果，并排序一下这里使用百度的echarts来实现，百度echarts跳转链接这里要引入一个js文件：上手链接

关键前端代码：

<div id="main" style="width: 100%;height:450px;margin: 0 auto;"></div><script type="text/javascript">// 基于准备好的dom，初始化echarts实例var myChart = echarts.init( document.getElementById('main'));var data = {{data }};option = {xAxis: {type: 'value',splitLine: {lineStyle: {type: 'dashed'}},name: "年薪/万",splitNumber: 10},yAxis: {type: 'value',name: "统计/个",splitLine: {lineStyle: {type: 'dashed'}}},series: [{symbolSize: 10,data: data,type: 'scatter'}]};// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。myChart.setOption(option);</script>

4. 职位描述词云

词云的生成使用jieba分词器来实现使用wordcloud来绘图：参考文档链接具体实现参考下方app.py代码

5. app.py文件代码

from flask import Flask, render_templateimport sqlite3import jieba # 分词from matplotlib import pyplot as plt # 绘图，数据可视化from wordcloud import WordCloud # 词云from PIL import Image # 图片处理import numpy as np # 矩阵运算import reapp = Flask(__name__)@app.route('/')def home():return render_template("home.html")@app.route('/job')def movie():list = []connet = sqlite3.connect("./liepin/job_message.db") # 打开或创建文件c = connet.cursor() # 获取游标sql = '''select * from job_message LIMIT ((0-1)*100),100'''datas = c.execute(sql)for item in datas:list.append(item)c.close()connet.close()return render_template("job.html", jobs=list)@app.route('/salary')def score():data = []con = sqlite3.connect("./liepin/job_message.db")cur = con.cursor()sql = "select salary,count(salary) from job_message group by salary"datas = cur.execute(sql)for item in datas:point = []s = re.search(r"(\d*)-(\d*)k·(\d*)薪", item[0])if s is None:continuex = int(s.group(1))y = int(s.group(2))z = int(s.group(3))ave = (x + y) / 2 * z/10point.append(ave)point.append(int(item[1]))data.append(point)for i in range(0, len(data)):for j in range(0, len(data) - 1):if data[j][0] > data[j + 1][0]:a = data[j][0]data[j][0] = data[j + 1][0]data[j + 1][0] = ab = data[j][1]data[j][1] = data[j + 1][1]data[j + 1][1] = bprint(data)cur.close()con.close()return render_template("salary.html", data=data)@app.route('/word')def word():# 获取数据con = sqlite3.connect("./liepin/job_message.db")cur = con.cursor()sql = "select description from job_message"data = con.execute(sql)# 拼接text = ""for item in data:text = text + item[0]# 停用词列表stopwords = ['任职', '要求', '职位','描述', '优先', '，','相关', '专业', '熟练','使用', '工作', '职责']cut = jieba.cut(text, cut_all=False)print(type(cut))final = []for seg in cut:if seg not in stopwords:print(seg)final.append(seg)string = " ".join(final)cur.close()con.close()# 找到一张图片img = Image.open("./static/timg.jpg") # 打开遮罩图片img_array = np.array(img) # 将图片转换为数组wold_cloud = WordCloud(background_color="#FFFFFF",mask=img_array,font_path="STKAITI.TTF", # 字体所在位置).generate_from_text(string) # 放入词# 绘制图片fig = plt.figure(1)plt.imshow(wold_cloud)plt.axis('off') # 不显示坐标轴# plt.show() # 显示生成的词云图片plt.savefig("./static/word.jpg", dpi=300)return render_template("word.html")@app.route('/author')def author():return render_template("author.html")if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)