整个爬虫是基于selenium和Python来运行的,运行需要的包 mysql,matplotlib,selenium 需要安装selenium火狐浏览器驱动,百度的搜寻. 整个爬虫是模块化组织的,不同功能的函数和类放在不同文件中,最后将需要配置的常量放在constant.py中 项目地址:github(点击直达) 整个爬虫的主线程是Main.py文件,在设置好constant.py后就可以直接运行Main.py 从主线分析 Main.py # /bin/python # author:leoz…

写在前面的话, .......写个P,直接上效果图.附上源码地址  github/lonhon ok,正文开始,先列出用到的和require的东西: node.js,这个是必须的 request,然发送网络请求更方便 bluebird,让Promise更优雅.搞笑 cheerio,像jQuery一样解析页面 fs,读写本地文件 之前写的代理ip的爬取结果 由于自己的比较偏好数据方面,之前一直就想用python做一些爬虫的东西,奈何一直纠结2.7还是3.x(逃... 上周在看慕课网上的node教程…

用python抓取智联招聘信息并存入excel tags:python 智联招聘导出excel 引言:前一阵子是人们俗称的金三银四,跳槽的小朋友很多,我觉得每个人都应该给自己做一下规划,根据自己的进步作出调整.建议不要看到身边的人涨了工资就盲目的心动.一般来说跳槽后要熟悉新的环境会浪费不少时间,如果现在的工作在氛围和自身进步上还可以接受,其他比如待遇方面可以和公司协调解决. 本文参考了yaoyefengchen的博客:文章链接,并进行了地域搜索优化和将存储方式由cvs改成大家常用的excel.下…

上代码,有问题欢迎留言指出. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Aug 7 20:41:09 2018 @author: brave-man blog: http://www.cnblogs.com/zrmw/ """ import requests from bs4 import BeautifulSoup import json def getDetails(url): headers =…

前些天帮同事爬取一些智联招聘网上的关于数据分析的职位信息,他说要做一些数据分析看看,现在已经帮他爬完了.我本来想用Scrapy来爬的,但是不知道为什么爬取的数据和真实搜到的数据不太一样,比如:搜索到的杭州地区数据分析职位个数有5000左右,但是爬取到的只有4000多点,而且IP一直被ban,免费的IP又不好用,只能说是scrapy 的速度太快了(还是我scrapy框架学的不是很好),所以我索性用requests规规矩矩的爬取,保证速度,爬取的数据质量还不错.我已经给他了数据,可能的话到时候把他的…

前言 本次主题分两篇文章来介绍: 一.数据采集 二.数据分析 第一篇先来介绍数据采集,即用python爬取网站数据. 1 运行环境和python库 先说下运行环境: python3.5 windows 7, 64位系统 python库 本次智联招聘的网站爬取,主要涉及以下一些python库: requests BeautifulSoup multiprocessing pymongo itertools 2 爬取的主要步骤 根据关键字.城市.以及页面编号生成需要爬取的网页链接 用requests…

爬取python岗位智联招聘 这里爬取北京地区岗位招聘python岗位,并存入EXECEL文件内,代码如下: import json import xlwt import requests from queue import Queue from threading import Thread def producer(q,path): res1 = requests.get(path, headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;…

上学期在实验室发表时写了一个爬取智联招牌信息的爬虫. 操作流程大致分为:信息爬取——数据结构化——存入数据库——所需技能等分词统计——数据可视化 1.数据爬取 job = "通信工程师" #以爬取通信工程师职业为例 leibie = ' url_job = [] for page in range(99): x = str(page) #爬取的页码 p = str(page+1) print("正在抓取第一"+p+"页...\n") #提示 ur…

Jsoup爬虫学习--获取智联招聘(老网站)的全国java职位信息,爬取10页,输出 职位名称*****公司名称*****职位月薪*****工作地点*****发布日期 import java.io.IOException; import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.nodes.Document; import org.jsoup.nodes.Element; import org.jsoup.select.Elements; public class Js…

测试了下,采用单进程爬取5000条数据大概需要22分钟,速度太慢了点.我们把脚本改进下,采用多进程. 首先获取所有要爬取的URL,在这里不建议使用集合,字典或列表的数据类型来保存这些URL,因为数据量太大,太消耗内存,这里,python的生成器就发挥作用了. def get_urls(total_page,cityname,jobname): ''' 获取需要爬取的URL以及部分职位信息 :param start: 开始的工作条数 :param cityname: 城市名 :param jobn…