scrapy项目-爬取招聘网站的招聘信息

https://www.jobui.com/rank/company/

我们先对这个网站做初步的观察，这样我们才能明确项目的爬取目标。
在这里插入图片描述
打开网址后，你会发现：这是职友集网站的地区企业排行榜，里面含有本月人气企业榜、最佳口碑雇主、最多粉丝企业榜和最多评论企业榜四个榜单。

点击【北京字节跳动科技有限公司】，会跳转到这家公司的详情页面，再点击【招聘】，就能看到这家公司正在招聘的所有岗位信息。

初步观察后，我们可以把爬取目标定为：先爬取企业排行榜四个榜单里的公司，再接着爬取这些公司的招聘信息。

每个榜单有10家公司，四个榜单一共就是40家公司。也就是说，我们要先从企业排行榜爬取到这40家公司，再跳转到这40家公司的招聘信息页面，爬取到公司名称、职位、工作地点和招聘要求。

创建项目

创建Scrapy项目的命令：scrapy startproject douban

创建好项目后，你在本地电脑的编译器打开这个Scrapy项目，会看到如下的结构：

定义item

import scrapy

class JobuiItem(scrapy.Item):
#定义了一个继承自scrapy.Item的JobuiItem类
    company = scrapy.Field()
    #定义公司名称的数据属性
    position = scrapy.Field()
    #定义职位名称的数据属性
    address = scrapy.Field()
    #定义工作地点的数据属性
    detail = scrapy.Field()
    #定义招聘要求的数据属性

创建和编写爬虫文件

定义好item，我们接着要做的是在spiders里创建爬虫文件，命名为jobui_ jobs。

import scrapy
import bs4
from ..items import JobuiItem

class JobuiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'jobs'
    allowed_domains = ['www.jobui.com']
    start_urls = ['https://www.jobui.com/rank/company/']
    
#提取公司id标识和构造公司招聘信息的网址：
    def parse(self, response):
    #parse是默认处理response的方法
        bs = bs4.BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        ul_list = bs.find_all('ul',class_="textList flsty cfix")
        for ul in ul_list:
            a_list = ul.find_all('a')
            for a in a_list:
                company_id = a['href']
                url = 'https://www.jobui.com{id}jobs'
                real_url = url.format(id=company_id)
                yield scrapy.Request(real_url, callback=self.parse_job)
#用yield语句把构造好的request对象传递给引擎。用scrapy.Request构造request对象。callback参数设置调用parsejob方法。

    def parse_job(self, response):
    #定义新的处理response的方法parse_job（方法的名字可以自己起）
        bs = bs4.BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        #用BeautifulSoup解析response(公司招聘信息的网页源代码)
        company = bs.find(id="companyH1").text
        #用fin方法提取出公司名称
        datas = bs.find_all('li',class_="company-job-list")
        #用find_all提取
标签，里面含有招聘信息的数据
        for data in datas:
        #遍历datas
            item = JobuiItem()
            #实例化JobuiItem这个类
            item['company'] = company
            #把公司名称放回JobuiItem类的company属性里
            item['position']=data.find('h3').find('a').text
            #提取出职位名称，并把这个数据放回JobuiItem类的position属性里
            item['address'] = data.find('span',class_="col80").text
            #提取出工作地点，并把这个数据放回JobuiItem类的address属性里
            item['detail'] = data.find('span',class_="col150").text
            #提取出招聘要求，并把这个数据放回JobuiItem类的detail属性里
            yield item
            #用yield语句把item传递给引擎

存储文件

存储成csv文件的方法比较简单，只需在settings.py文件里，添加如下的代码即可。

FEED_URI='./storage/data/%(name)s.csv'
FEED_FORMAT='CSV'
FEED_EXPORT_ENCODING='ansi'

• FEED_URI是导出文件的路径。’./storage/data/%(name)s.csv’，就是把存储的文件放到与settings.py文件同级的storage文件夹的data子文件夹里。

• FEED_FORMAT 是导出数据格式，写CSV就能得到CSV格式。

• FEED_EXPORT_ENCODING 是导出文件编码，ansi是一种在windows上的编码格式，你也可以把它变成utf-8用在mac电脑上。

运行代码