Python爬虫获取招聘网站职位信息

Python爬虫获取招聘网站职位信息

摘要

本文介绍使用Python编写爬虫，获取招聘网站中感兴趣的职位信息。

好的开始，成功一半。另外一半呢？知己知彼，百战百胜。

0. 环境

0.1 Python解释器安装

推荐使用Anaconda发行版，其包含了多个科学包及其依赖项。官网为：https://www.anaconda.com/

能够从官网下载安装包，在本地安装，将安装以后的位置做为环境变量加入到系统环境变量的PATH中。

Anaconda通常安装以后的位置为：C:\ProgramData\Anaconda3

0.2 集成开发环境

IDE（集成开发环境，Integrated Development Environment ）：这一类开发环境通常包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面等工具。集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、调试功能等一体化的开发软件服务套件。

推荐使用PyCharm的社区版，官网为：https://www.jetbrains.com/pycharm

1. 肯定目标

这里的目标就是指要爬取的内容，打开招聘网站：https://www.51job.com：在搜索框中输入python，并点击搜索，会获得下面的结果，一共63页，3000余条职位信息：

里面的每个职位点开以后的页面包含职位的相关信息，咱们的目标就是将这些信息爬取并保存到本地。

2. 请求

全部的职位信息页面的网址相似于以下形式：

https://jobs.51job.com/nanjing-jnq/91355381.html?s=01&t=0
https://jobs.51job.com/wuxi/97144561.html?s=01&t=0
https://jobs.51job.com/nanjing-qhq/106264137.html?s=01&t=0
。。。

这些页面网址没有多少规律可循，可是能够从职位搜索结果页面中获取到：

经过获取任意页数的职位名这一位置的连接，就可以获取这些职位信息的连接页面。

https://search.51job.com/list/070000,000000,0000,00,9,99,Python,2,1.html?lang=c&stype=1&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99°reefrom=99&jobterm=99&companysize=99&lonlat=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&confirmdate=9&fromType=4&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare=
https://search.51job.com/list/070000,000000,0000,00,9,99,Python,2,2.html?lang=c&stype=1&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99°reefrom=99&jobterm=99&companysize=99&lonlat=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&confirmdate=9&fromType=4&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare=

搜索结果地址中的python是查询的关键字，两个连接的差别之处，就是查询结果的第几页，因此能够根据这一点构建全部的搜索结果页面。

KEYWORD = 'python'
MAX_PAGE = 10

for i in range(MAX_PAGE + 1):
    temp_url = 'https://search.51job.com/list/070000,000000,0000,00,9,99,' + KEYWORD + ',2,' + str(
        i) + '.html?lang=c&stype=1&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99°reefrom=99&jobterm=99&companysize=99&lonlat=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&confirmdate=9&fromType=4&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare='

经过requests包的的请求功能，获取到页面：

r = requests.get('https://jobs.51job.com/nanjing-jnq/91355381.html?s=01&t=0')
r.encoding = 'gbk'
print(r.text)

3. 解析

在搜索结果页面中须要解析出每个职位的连接，同时在职位详细信息页面，要解析出职位名称，公司名称，工资，所在城市，职位信息等内容。

解析可使用python中的lxml库进行解析，最经常使用的解析方式为xpath方式，经过Chrome中的F12开发者工具来获取xpath并调试。

在F12开发者工具中，左上角的选择按钮能够在页面上选取感兴趣的元素，而后下面的元素窗口将高亮显示选中的元素。

在高亮显示的元素上，右键单击，在弹出的菜单中选择Copy -> Copy XPath，便可得到此元素的XPath。

而后在此元素基础之上，能够经过@属性的方式获取元素的属性值，例如得到职位的连接地址：

//*[@id="resultList"]/div[4]/p/span/a/@href
结果为：
https://jobs.51job.com/nanjing/107228497.html?s=01&t=0

或经过text()方式获取元素的显示内容，例如职位详细信息里面的各项值：

/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/strong/text()
结果为：
0.5-1.5万/月

4. 存储

为方便后续的数据分析和绘图，咱们将结果存储在excel表中，经过openpyxl库来实现。

在openpyxl中，主要用到三个概念：Workbooks，Sheets，Cells。Workbook就是一个excel工做表；Sheet是工做表中的一张表页；Cell就是一个单元格。

首先引入库：

from openpyxl import Workbook

而后建立xlsx文件：

wb = Workbook()

获取激活的sheet：

sheet = wb.active

在其中编辑单元格的内容，将前面获取的职位信息写入到表格中：

sheet.append(list(temp_info.values()))

最后将wb保存成一个文件：

wb.save('result.xlsx')

5. 代码

完整代码参见附件。

点击连接可索取完整代码哦~

验证：星空