爬虫实战(三) 用Python爬取拉勾网

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• 0、前言
• 1、初始化
  • （1）准备全局变量
  • （2）启动浏览器
  • （3）打开起始 URL
  • （4）设置 cookie
  • （5）初始化部分完整代码
• 2、爬取数据
  • （1）爬取网页数据
  • （2）进行翻页操作
  • （3）爬取数据部分完整代码
• 3、保存数据
• 4、数据可视化
• 5、大功告成
  • （1）完整代码
  • （2）运行过程
  • （3）运行结果

0、前言

最近，博主面临着选方向的困难（唉，选择困难症患者 ＞﹏＜），所以希望了解一下目前不同岗位的就业前景

这时，就不妨写个小爬虫，爬取一下 拉勾网 的职位数据，并用图形化的方法展示出来，一目了然

整体的 思路 是采用 selenium 模拟浏览器的行为，具体的步骤如下：

1. 初始化
2. 爬取数据，这里分为两个部分：一是爬取网页数据，二是进行翻页操作
3. 保存数据，将数据保存到文件中
4. 数据可视化

整体的 代码结构 如下：

class Lagou:
    # 初始化
    def init(self):
        pass

    # 爬取网页数据
    def parse_page(self):
        pass

    # 进行翻页操作
    def turn_page(self):
        pass

    # 爬取数据，调用 parse_page 和 turn_page
    def crawl(self):
        pass

    # 保存数据，将数据保存到文件中
    def save(self):
        pass

    # 数据可视化
    def draw(self):
        pass

if __name__ == '__main__':
    obj = Lagou()
    obj.init()
    obj.crawl()
    obj.save()
    obj.draw()

好，下面我们一起来看一下整个爬虫过程的详细分析吧！！

1、初始化

在初始化的部分，我们完成的工作需要包括以下四个方面：

1. 准备全局变量
2. 启动浏览器
3. 打开起始 URL
4. 设置 cookie

（1）准备全局变量

所谓的全局变量，是指在整个爬虫过程中都需要用到的变量，这里我们定义两个全局变量：

• data：储存爬取下来的数据
• isEnd：判断爬取是否结束

（2）启动浏览器

启动浏览器的方式大致可以分为两种，一是普通启动，二是无头启动

在普通启动时，整个爬取过程可以可视化，方便调试的时候发现错误

from selenium import webdriver
self.browser = webdriver.Chrome()

而无头启动可以减少渲染时间，加快爬取过程，一般在正式爬取时使用

from selenium import webdriver
opt = webdriver.chrome.options.Options()
opt.set_headless()
self.browser = webdriver.Chrome(chrome_options = opt)

（3）打开起始 URL

首先，我们打开拉勾网的首页（URL：https://www.lagou.com/）

在输入框中输入【python】进行搜索，可以发现网页跳转到如下的 URL：

https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=

然后，我们再次尝试在输入框中输入【爬虫】进行搜索，网页跳转到如下 URL：

https://www.lagou.com/jobs/list_爬虫?labelWords=&fromSearch=true&suginput=

从中，我们不难发现规律，对 URL 进行泛化后可以得到下面的结果（这个也就是我们的起始 URL）：

https://www.lagou.com/jobs/list_{position}?labelWords=&fromSearch=true&suginput=

其中，参数 position 就是我们在输入框中输入的内容（需要进行 URL 编码）

（4）设置 cookie

由于拉勾网对未登录用户的访问数量做了限制，所以在浏览一定数量的网页后，网页会自动跳转到登陆界面：

这时，爬虫就不能正常工作了（当时博主就是在这个地方卡了好久，一直没找出原因）

为了解决上面的问题，我们可以使用 cookie 进行模拟登陆

方便起见，可以直接在浏览器中手动获取 cookie，然后将 cookie 信息添加到 browser 中

（5）初始化部分完整代码

# 初始化
def init(self):
    # 准备全局变量
    self.data = list()
    self.isEnd = False
	# 启动浏览器、初始化浏览器
    opt = webdriver.chrome.options.Options()
    opt.set_headless()
    self.browser = webdriver.Chrome(chrome_options = opt)
    self.wait = WebDriverWait(self.browser,10)
    # 打开起始 URL
    self.position = input('请输入职位：')
    self.browser.get('https://www.lagou.com/jobs/list_' + urllib.parse.quote(self.position) + '?labelWords=&fromSearch=true&suginput=')
    # 设置 cookie
    cookie = input('请输入cookie：')
    for item in cookie.split(';'):
        k,v = item.strip().split('=')
        self.browser.add_cookie({'name':k,'value':v})

2、爬取数据

在这一部分，我们需要完成以下的两个工作：

1. 爬取网页数据
2. 进行翻页操作

（1）爬取网页数据

在起始页面中，包含有我们需要的职位信息（可以使用 xpath 进行匹配）：

• 链接：//a[@class="position_link"]

• 职位：//a[@class="position_link"]/h3

• 城市：//a[@class="position_link"]/span/em

• 月薪、经验与学历：//div[@class="p_bot"]/div[@class="li_b_l"]

• 公司名称：//div[@class="company_name"]/a

这里，我们需要使用 try - except - else 异常处理机制去处理异常，以保证程序的健壮性

（2）进行翻页操作

我们通过模拟点击【下一页】按钮，进行翻页操作

这里，我们同样需要使用 try - except - else 去处理异常

（3）爬取数据部分完整代码

# 爬取网页数据
def parse_page(self):
    try:
        # 链接
        link = self.wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH,'//a[@class="position_link"]')))
        link = [item.get_attribute('href') for item in link]
        # 职位
        position = self.wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH,'//a[@class="position_link"]/h3')))
        position = [item.text for item in position]
        # 城市
        city = self.wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH,'//a[@class="position_link"]/span/em')))
        city = [item.text for item in city]
        # 月薪、经验与学历
        ms_we_eb = self.wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH,'//div[@class="p_bot"]/div[@class="li_b_l"]')))
        monthly_salary = [item.text.split('/')[0].strip().split(' ')[0] for item in ms_we_eb]
        working_experience = [item.text.split('/')[0].strip().split(' ')[1] for item in ms_we_eb]
        educational_background = [item.text.split('/')[1].strip() for item in ms_we_eb]
        # 公司名称
        company_name = self.wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH,'//div[@class="company_name"]/a')))
        company_name = [item.text for item in company_name]
    except TimeoutException:
        self.isEnd = True
    except StaleElementReferenceException:
        time.sleep(3)
        self.parse_page()
    else:
        temp = list(map(lambda a,b,c,d,e,f,g: {'link':a,'position':b,'city':c,'monthly_salary':d,'working_experience':e,'educational_background':f,'company_name':g}, link, position, city, monthly_salary, working_experience, educational_background, company_name))
        self.data.extend(temp)

# 进行翻页操作
def turn_page(self):
    try:
        pager_next = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME,'pager_next')))
    except TimeoutException:
        self.isEnd = True
    else:
        pager_next.click()
        time.sleep(3)

# 爬取数据，调用 parse_page 和 turn_page 方法
def crawl(self):
    count = 0
    while not self.isEnd :
        count += 1
        print('正在爬取第 ' + str(count) + ' 页 ...')
        self.parse_page()
        self.turn_page()
    print('爬取结束')

3、保存数据

接下来，我们将数据储存到 JSON 文件中

# 将数据保存到文件中
def save(self):
    with open('lagou.json','w',encoding='utf-8') as f:
        for item in self.data:
            json.dump(item,f,ensure_ascii=False)

这里，有两个需要注意的地方：

• 在使用 open() 函数时，需要加上参数 encoding='utf-8'
• 在使用 dump() 函数时，需要加上参数 ensure_ascii=False

4、数据可视化

数据可视化有利于更直观地展示数据之间的关系，根据爬取的数据，我们可以画出如下 4 个直方图：

• 工作经验-职位数量
• 工作经验-平均月薪
• 学历-职位数量
• 学历-平均月薪

这里，我们需要用到 matplotlib 库，需要注意一个中文编码的问题，可以使用以下的语句解决：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 数据可视化
def draw(self):
    count_we = {'经验不限':0,'经验应届毕业生':0,'经验1年以下':0,'经验1-3年':0,'经验3-5年':0,'经验5-10年':0}
    total_we = {'经验不限':0,'经验应届毕业生':0,'经验1年以下':0,'经验1-3年':0,'经验3-5年':0,'经验5-10年':0}
    count_eb = {'不限':0,'大专':0,'本科':0,'硕士':0,'博士':0}
    total_eb = {'不限':0,'大专':0,'本科':0,'硕士':0,'博士':0}
    for item in self.data:
        count_we[item['working_experience']] += 1
        count_eb[item['educational_background']] += 1
        try:
            li = [float(temp.replace('k','000')) for temp in item['monthly_salary'].split('-')]
            total_we[item['working_experience']] += sum(li) / len(li)
            total_eb[item['educational_background']] += sum(li) / len(li)
        except:
            count_we[item['working_experience']] -= 1
            count_eb[item['educational_background']] -= 1
    # 解决中文编码问题
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    # 工作经验-职位数量
    plt.title(self.position)
    plt.xlabel('工作经验')
    plt.ylabel('职位数量')
    x = ['经验不限','经验应届毕业生','经验1-3年','经验3-5年','经验5-10年']
    y = [count_we[item] for item in x]
    plt.bar(x,y)
    plt.show()
    # 工作经验-平均月薪
    plt.title(self.position)
    plt.xlabel('工作经验')
    plt.ylabel('平均月薪')
    x = list()
    y = list()
    for item in ['经验不限','经验应届毕业生','经验1-3年','经验3-5年','经验5-10年']:
        if count_we[item] != 0:
            x.append(item)
            y.append(total_we[item]/count_we[item])
    plt.bar(x,y)
    plt.show()
    # 学历-职位数量
    plt.title(self.position)
    plt.xlabel('学历')
    plt.ylabel('职位数量')
    x = ['不限','大专','本科','硕士','博士']
    y = [count_eb[item] for item in x]
    plt.bar(x,y)
    plt.show()
    # 学历-平均月薪
    plt.title(self.position)
    plt.xlabel('学历')
    plt.ylabel('平均月薪')
    x = list()
    y = list()
    for item in ['不限','大专','本科','硕士','博士']:
        if count_eb[item] != 0:
            x.append(item)
            y.append(total_eb[item]/count_eb[item])
    plt.bar(x,y)
    plt.show()

5、大功告成

（1）完整代码

至此，整个爬虫过程已经分析完毕，完整的代码如下：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
from selenium.common.exceptions import StaleElementReferenceException
import urllib.parse
import time
import json
import matplotlib.pyplot as plt

class Lagou:
    # 初始化
    def init(self):
        self.data = list()
        self.isEnd = False
        opt = webdriver.chrome.options.Options()
        opt.set_headless()
        self.browser = webdriver.Chrome(chrome_options = opt)
        self.wait = WebDriverWait(self.browser,10)
        self.position = input('请输入职位：')
        self.browser.get('https://www.lagou.com/jobs/list_' + urllib.parse.quote(self.position) + '?labelWords=&fromSearch=true&suginput=')
        cookie = input('请输入cookie：')
        for item in cookie.split(';'):
            k,v = item.strip().split('=')
            self.browser.add_cookie({'name':k,'value':v})

    # 爬取网页数据
    def parse_page(self):
        try:
            link = self.wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH,'//a[@class="position_link"]')))
            link = [item.get_attribute('href') for item in link]
            position = self.wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH,'//a[@class="position_link"]/h3')))
            position = [item.text for item in position]
            city = self.wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH,'//a[@class="position_link"]/span/em')))
            city = [item.text for item in city]
            ms_we_eb = self.wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH,'//div[@class="p_bot"]/div[@class="li_b_l"]')))
            monthly_salary = [item.text.split('/')[0].strip().split(' ')[0] for item in ms_we_eb]
            working_experience = [item.text.split('/')[0].strip().split(' ')[1] for item in ms_we_eb]
            educational_background = [item.text.split('/')[1].strip() for item in ms_we_eb]
            company_name = self.wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH,'//div[@class="company_name"]/a')))
            company_name = [item.text for item in company_name]
        except TimeoutException:
            self.isEnd = True
        except StaleElementReferenceException:
            time.sleep(3)
            self.parse_page()
        else:
            temp = list(map(lambda a,b,c,d,e,f,g: {'link':a,'position':b,'city':c,'monthly_salary':d,'working_experience':e,'educational_background':f,'company_name':g}, link, position, city, monthly_salary, working_experience, educational_background, company_name))
            self.data.extend(temp)

    # 进行翻页操作
    def turn_page(self):
        try:
            pager_next = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME,'pager_next')))
        except TimeoutException:
            self.isEnd = True
        else:
            pager_next.click()
            time.sleep(3)

    # 爬取数据
    def crawl(self):
        count = 0
        while not self.isEnd :
            count += 1
            print('正在爬取第 ' + str(count) + ' 页 ...')
            self.parse_page()
            self.turn_page()
        print('爬取结束')

    # 保存数据
    def save(self):
        with open('lagou.json','w',encoding='utf-8') as f:
            for item in self.data:
                json.dump(item,f,ensure_ascii=False)

    # 数据可视化
    def draw(self):
        count_we = {'经验不限':0,'经验应届毕业生':0,'经验1年以下':0,'经验1-3年':0,'经验3-5年':0,'经验5-10年':0}
        total_we = {'经验不限':0,'经验应届毕业生':0,'经验1年以下':0,'经验1-3年':0,'经验3-5年':0,'经验5-10年':0}
        count_eb = {'不限':0,'大专':0,'本科':0,'硕士':0,'博士':0}
        total_eb = {'不限':0,'大专':0,'本科':0,'硕士':0,'博士':0}
        for item in self.data:
            count_we[item['working_experience']] += 1
            count_eb[item['educational_background']] += 1
            try:
                li = [float(temp.replace('k','000')) for temp in item['monthly_salary'].split('-')]
                total_we[item['working_experience']] += sum(li) / len(li)
                total_eb[item['educational_background']] += sum(li) / len(li)
            except:
                count_we[item['working_experience']] -= 1
                count_eb[item['educational_background']] -= 1
        # 解决中文编码问题
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        # 工作经验-职位数量
        plt.title(self.position)
        plt.xlabel('工作经验')
        plt.ylabel('职位数量')
        x = ['经验不限','经验应届毕业生','经验1-3年','经验3-5年','经验5-10年']
        y = [count_we[item] for item in x]
        plt.bar(x,y)
        plt.show()
        # 工作经验-平均月薪
        plt.title(self.position)
        plt.xlabel('工作经验')
        plt.ylabel('平均月薪')
        x = list()
        y = list()
        for item in ['经验不限','经验应届毕业生','经验1-3年','经验3-5年','经验5-10年']:
            if count_we[item] != 0:
                x.append(item)
                y.append(total_we[item]/count_we[item])
        plt.bar(x,y)
        plt.show()
        # 学历-职位数量
        plt.title(self.position)
        plt.xlabel('学历')
        plt.ylabel('职位数量')
        x = ['不限','大专','本科','硕士','博士']
        y = [count_eb[item] for item in x]
        plt.bar(x,y)
        plt.show()
        # 学历-平均月薪
        plt.title(self.position)
        plt.xlabel('学历')
        plt.ylabel('平均月薪')
        x = list()
        y = list()
        for item in ['不限','大专','本科','硕士','博士']:
            if count_eb[item] != 0:
                x.append(item)
                y.append(total_eb[item]/count_eb[item])
        plt.bar(x,y)
        plt.show()

if __name__ == '__main__':
    obj = Lagou()
    obj.init()
    obj.crawl()
    obj.save()
    obj.draw()

（2）运行过程

下面，我们一起来运行代码看看！

在运行代码时，程序会要求输入【职位】和【cookie】，其中，cookie 的获取方法如下：

进入 拉勾网首页，并登陆

使用快捷键 Ctrl+Shift+I 或 F12 打开开发者工具

在输入框中输入【职位（这里的示例为 python）】进行搜索，抓包分析，可以看到 cookie 信息就包含在其中

完整的运行过程如下：

（3）运行结果

注意：本项目代码仅作学习交流使用！！！