Python3获取拉勾网招聘信息

　　为了了解跟python数据分析有关行业的信息，大概地了解一下对这个行业的要求以及薪资状况，我决定从网上获取信息并进行分析。既然想要分析就必须要有数据，于是我选择了拉勾，冒着危险深入内部，从他们那里得到了信息。不得不说，拉勾的反爬技术还挺厉害的，稍后再说明。话不多说，直接开始。

一、明确目的

　　每次爬虫都要有明确的目的，刚接触随便找东西试水的除外。我想要知道的是python数据分析的要求以及薪资状况，因此，薪资、学历、工作经验以及一些任职要求就是我的目的。

　　既然明确了目的，我们就要看一下它们在什么位置，所以我们打开浏览器，寻找目标。像拉勾这种网站他们的信息一般都是通过ajax加载的，而且在输入“python数据分析”敲击回车之后跳转的页面，招聘信息不是一开始就显示出来的，通过点击页码也只是招聘信息在变化甚至连network都没多大变化，可以大胆猜测他是通过post请求的，所以我们只关注post请求以及XHR文件，很快就发现了我们要的东西。

　　点击preview可见详细信息以json形式保存着，其中‘salary’、‘workYear’、‘education’、‘positionID’（招聘信息详情页有关的id）是我们要的。再观察一下它的form data，其中kd=关键字，pn=pageNum（页码）这是我们请求的时候要带上的参数。另外我们要注意请求头的referer参数，待会儿要用。知道了目标之后，爬起来！

二、开始爬虫

　　先设置请求头headers，把平时用的user-agent带上，再把formdata也带上，用requests库直接requests.post(url, headers=headers, data=formdata)，然后就开始报错了：{"status":false,"msg":"您操作太频繁,请稍后再访问","clientIp":"......","state":2402}。

　　解决这个问题的关键在于，了解拉勾的反爬机制：在进入python数据分析招聘页之前，我们要在主页，不妨叫它start_url输入关键字跳转。在这个过程中，服务器会传回来一个cookies，如果带着这个cookies请求的话我们就可以得到要的东西，所以要先请求start_url获取cookies在请求目标url，而且在请求目标地址的话还要带上referer这个请求头参数，referer的含义大概是这样：告诉服务器我是从哪个页面链接过来的，服务器基此可以获得一些信息用于处理。另外，睡眠时间也要设置的长一点，不然很容易被封。知道了反爬机制之后，话不多说，直接上代码。

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@author: Max_Lyu

Create time: 2019/4/1

url: https://github.com/MaxLyu/Lagou_Analyze

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    # 请求起始 url 返回 cookies
    def get_start_url(self):
        session = requests.session()
        session.get(self.start_url, headers=self.headers, timeout=3)
        cookies = session.cookies
        return cookies

    # 将返回的 cookies 一起 post 给 target_url 并获取数据
    def post_target_url(self):
        cookies = self.get_start_url()
        pn = 1
        for pg in range(30):
            formdata = {
                'first': 'false',
                'pn': pn,
                'kd': 'python数据分析'
            }
            pn += 1

            response = requests.post(self.target_url, data=formdata, cookies=cookies, headers=self.headers, timeout=3)
            self.parse(response)
            time.sleep(60)      # 拉勾的反扒技术比较强，短睡眠时间会被封

    # 解析 response，获取 items
    def parse(self, response):
        print(response)
        items = []
        print(response.text)
        data = json.loads(response.text)['content']['positionResult']['result']

        if len(data):
            for i in range(len(data)):
                positionId = data[i]['positionId']
                education = data[i]['education']
                workYear = data[i]['workYear']
                salary = data[i]['salary']
                list = [positionId, education, workYear, salary]
                items.append(list)
        self.save_data(items)
        time.sleep(1.3)

　　其中save_data(items)是保存文件，我是保存在csv文件。篇幅有限，这里就不展示了。

三、获取招聘详情

　　上面说了positionID 是为了获取详情页，详情页里面有要的任职要求。这个要获取就相对容易了，不过文本的处理并没有很简单，我只能通过“要求”这两个字获取任职要求（虽然有的为任职技能啥的，就这样进行取舍了）。

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@author: Max_Lyu

Create time: 2019/4/1

url: https://github.com/MaxLyu/Lagou_Analyze

'''

def get_url():
    urls = []
    with open("analyst.csv", 'r', newline='') as file:
        # 读取文件
        reader = csv.reader(file)
        for row in reader:
            # 根据 positionID 补全 url
            if row[0] != "ID":
                url = "https://www.lagou.com/jobs/{}.html".format(row[0])
                urls.append(url)

    file.close()
    return urls

# 获取详细信息
def get_info():
    urls = get_url()
    length = len(urls)
    for url in urls:
        print(url)
        description = ''
        print(length)
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.encoding = 'utf-8'
        content = etree.HTML(response.text)
        detail = content.xpath('//*[@id="job_detail"]/dd[2]/div/p/text()')
        print(detail)

        for i in range(1, len(detail)):

            if '要求' in detail[i-1]:
                for j in range(i, len(detail)):
                    detail[j] = detail[j].replace('\xa0', '')
                    detail[j] = re.sub('[、;；.0-9。]', '', detail[j])
                    description = description + detail[j] + '/'
                print(description)
        write_file(description)
        length -= 1
        time.sleep(3)

四、成果与展示

　到这里，爬取的任务就结束了，源码地址：https://github.com/MaxLyu/Lagou_Analyze 。获得数据之后就是小小地分析一下了，这个下次再总结。