之前爬取的网页都是采用"GET"方法,这次爬取"拉勾网"是采取了"POST"的方法.其中,"GET"和"POST"之间最大的区别就是:"GET"请求时,数据会直接显示在地址栏:"POST"请求时,数据在数据包(封装在请求体中,通常是js中),爬取难度相对大点."拉勾网"恰好是需要"POST"请求才能获取信息.于是,就写了这次的程

最近在找工作,所以爬取了拉钩网的全部python职位,以便给自己提供一个方向.拉钩网的数据还是比较容易爬取的,得到json数据直接解析就行,废话不多说, 直接贴代码: import json import urllib import urllib2 from openpyxl import load_workbook filename = 'E:\excel\position_number_11_2.xlsx' ws = load_workbook(filename=filename) shee

通过cookies信息爬取 分析header和cookies 通过subtext粘贴处理header和cookies信息 处理后,方便粘贴到代码中 爬取拉钩信息代码 import requests class LagouSpider(object): def __init__(self): self.url ='https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false' self.headers ={ "Acce

1 需求分析 想要一个能爬取拉钩网职位详情页的爬虫,来获取详情页内的公司名称.职位名称.薪资待遇.学历要求.岗位需求等信息.该爬虫能够通过配置搜索职位关键字和搜索城市来爬取不同城市的不同职位详情信息,并将爬取下来的信息存入数据库. 2 目标站点分析 目标站点:https://www.lagou.com/.可以看见在左上角可以切换搜索城市,在正中央可以输入搜索职位关键字,选择好城市和输入搜索职位关键字后点击搜索按钮,就可以跳转到相应职位的列表页,每个列表页有15个详情项(最后一页可能不足15个).

使用selenium+PhantomJS爬取拉钩网职位信息,保存在csv文件至本地磁盘 拉钩网的职位页面,点击下一页,职位信息加载,但是浏览器的url的不变,说明数据不是发送get请求得到的. 我们不去寻找它的API.这里使用另一种方式:使用PhantomJS模拟浏览,通过单击页面获取下一页. 这里的PhantomJS是一个没有界面的浏览器. from selenium import webdriver import time import random from selenium.webdri

# 2.爬取拉钩网上的所有python职位. from urllib import request,parse import json,random def user_agent(page): #浏览器列表,每次访问可以用不同的浏览器访问 user_agent_list = [ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.221 Safari/537.36

如果拉钩网html页面做了调整,需要重新调整代码 代码如下 #/usr/bin/env python3 #coding:utf-8 import sys import json import requests """ Usage: python3 lagou.py <Number> <positionName> """ def get_jobs(pn=1,kw="python"): url = 'htt

提前准备工作.安装准备工作(day3用)  1. 安装scrapy  https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/6229292.html a. 下载twisted  http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted b. 安装wheel  pip3 install wheel c. 安装twisted pip3 install Twisted‑18.7.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl

概述 通过nodejs+mysql+cheerio+request实现拉钩网特定公司的所有招聘信息的抓取,并将抓取的信息保存到数据库中.抓取内容包括:薪酬福利,工作地,职位要求,工作性质等几乎所有的内容.对于nodejs实现爬虫不了解的同学可以看过来,代码中有详细的注释,通俗易懂. 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10398.html 一.准备工作 1.安装最新版本的nodejs,其中npm会被自动安装 2.安装该项目需要的包 npm install

思路:1.获取拉勾网搜索到职位的页数 2.调用接口获取职位id 3.根据职位id访问页面,匹配出关键字 url访问采用unirest,由于拉钩反爬虫,短时间内频繁访问会被限制访问,所以没有采用多线程,而且每个页面访问时间间隔设定为10s,通过nokogiri解析页面,正则匹配只获取技能要求中的英文单词,可能存在数据不准确的情况 数据持久化到excel中,采用ruby erb生成word_cloud报告 爬虫代码: require 'unirest' require 'uri' require '

操作环境: Windows10.Python3.6.Pycharm.谷歌浏览器目标网址: https://www.lagou.com/jobs/list_Python/p-city_0?px=default (拉钩Python职位) 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:

反爬第一课: 在打印html.text的时候总会提示 {'success': False, 'msg': '您操作太频繁,请稍后再访问', 'clientIp': '113.14.1.254'} 需要加header,请求头,用来模拟用户登陆. 至少需要这三个信息,否则都有可能出现问题. header={# 用于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.如果不加入,服务器可能依旧会判断为非法请求'Referer':'XXXX',# User-Agent(UA) 服务器

class LaoGo(object): def __init__(self): self.url="http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json" self.headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.67 Safari/537.36'}

#使用requests模块 #1.登录lagou #2.登录人人,保存个人首页 import requests from urllib import parse #hashlib是MD5加密的一个python内置模块 #导入hashlib模块 import hashlib ''' python提供了一个进行hash加密的模块:hashlib 下面主要记录下其中的md5加密方式 >>> import hashlib >>> m = hashlib.md5() >&g

前言 我们这里主要是利用requests模块和bs4模块进行简单的爬虫的讲解,让大家可以对爬虫有了初步的认识,我们通过爬几个简单网站,让大家循序渐进的掌握爬虫的基础知识,做网络爬虫还是需要基本的前端的知识的,下面我们进行我们的爬虫讲解 在进行实战之前,我们先给大家看下爬虫的一般讨论,方便大家看懂下面的实例 一.爬汽车之家 汽车之家这个网站没有做任何的防爬虫的限制,所以最适合我们来练手 1.导入我们要用到的模块 import requests from bs4 import BeautifulSo

使用python爬去拉钩数据 第一步:下载所需模块 requests 进入cmd命令 :pip install requests 回车 联网自动下载 xlwt 进入cmd命令 :pip install xlwt 回车 联网自动下载 第二步:找到你要爬去的网页(我爬去的是拉钩网) 选择浏览器 (火狐.谷歌)我使用的谷歌抓包 编码工具 (idea)( pyCharm)我使用的idea import requests #导入下载过的requesta import xlwt #导入下载过的xlwt #用

今天写的这篇文章是关于python爬虫简单的一个使用,选取的爬取对象是著名的招聘网站--拉钩网,由于和大家的职业息息相关,所以爬取拉钩的数据进行分析,对于职业规划和求职时的信息提供有很大的帮助. 完成的效果  爬取数据只是第一步,怎样使用和分析数据也是一大重点,当然这不是本次博客的目的,由于本次只是一个上手的爬虫程序,所以我们的最终目的只是爬取到拉钩网的职位信息,然后保存到Mysql数据库中.最后中的效果示意图如下: 控制台输入 数据库显示 准备工作  首先需要安装python,这个网上已经有很

首先前往拉勾网“爬虫”职位相关页面 确定网页的加载方式是JavaScript加载 通过谷歌浏览器开发者工具分析和寻找网页的真实请求,确定真实数据在position.Ajax开头的链接里,请求方式是POST 使用requests的post方法获取数据,发现并没有返回想要的数据,说明需要加上headers和每隔多长时间爬取 我们可以看到拉勾网列表页的信息一般js加载的都在xhr和js中,通过发送ajax加载POST请求,获取页面信息. 这个是ajax的头信息,通过Form Data中的的信息获取页面

简介 用node.js写了一个简单的小爬虫,用来爬取拉勾网上的招聘信息,共爬取了北京.上海.广州.深圳.杭州.西安.成都7个城市的数据,分别以前端.PHP.java.c++.python.Android.ios作为关键词进行爬取,爬到的数据以json格式储存到本地,为了方便观察,我将数据整理了一下供大家参考 数据结果 上述数据为3月13日22时爬取的数据,可大致反映各个城市对不同语言的需求量. 爬取过程展示 控制并发进行爬取 爬取到的数据文件 json数据文件 爬虫程序 实现思路 请求拉钩网的

一.指定模板创建爬虫文件 命令 创建成功后的模板,把http改为https 二.CrawSpider源码介绍 1.官网介绍: 这是用于抓取常规网站的最常用的蜘蛛,因为它通过定义一组规则为跟踪链接提供了便利的机制.它可能不是最适合您的特定网站或项目,但它在几种情况下足够通用,因此您可以从它开始并根据需要覆盖它以获得更多自定义功能,或者只是实现您自己的蜘蛛. 除了从Spider继承的属性(您必须指定)之外,此类还支持一个新属性: rules 这是一个(或多个)Rule对象的列表.每个Rule 定义用