拉勾网python开发要求爬虫

#今日目标

**拉勾网python开发要求爬虫**

今天要爬取的是北京python开发的薪资水平，招聘要求，福利待遇以及公司的地理位置。
通过实践发现除了必须携带headers之外，拉勾网对ip访问频率也是有限制的。一开始会提示 '访问过于频繁'，继续访问则会将ip拉入黑名单。不过一段时间之后会自动从黑名单中移除。
针对这个策略，我们可以对请求频率进行限制，这个弊端就是影响爬虫效率。其次我们还可以通过代理ip来进行爬虫。网上可以找到免费的代理ip，但大都不太稳定。付费的价格又不太实惠。 
具体就看大家如何选择了。
**思路**
通过分析请求我们发现每页返回15条数据，totalCount又告诉了我们该职位信息的总条数。
向上取整就可以获取到总页数。然后将所得数据保存到csv文件中。这样我们就获得了数据分析的数据源！
post请求的Form Data传了三个参数
first ：是否首页(并没有什么用)
pn：页码
kd：搜索关键字

代码实现
```
# 获取请求结果
# kind 搜索关键字
# page 页码 默认是1
def get_json(kind, page=1,):
    # post请求参数
    param = {
        'first': 'true',
        'pn': page,
        'kd': kind
    }
    header = {
        'Host': 'www.lagou.com',
        'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'
    }
    # 设置代理
    proxies = [
        {'http': '140.143.96.216:80', 'https': '140.143.96.216:80'},
        {'http': '119.27.177.169:80', 'https': '119.27.177.169:80'},
        {'http': '221.7.255.168:8080', 'https': '221.7.255.168:8080'}
    ]
    # 请求的url
    url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&needAddtionalResult=false'
    # 使用代理访问
    # response = requests.post(url, headers=header, data=param, proxies=random.choices(proxies))
    response = requests.post(url, headers=header, data=param, proxies=proxies)
    response.encoding = 'utf-8'
    if response.status_code == 200:
        response = response.json()
        # 请求响应中的positionResult 包括查询总数 以及该页的招聘信息(公司名、地址、薪资、福利待遇等...)
        return response['content']['positionResult']
    return None
```
接下来我们只需要每次翻页之后调用 get_json 获得请求的结果 再遍历取出需要的招聘信息即可。
```
if __name__ == '__main__':
    # 默认先查询第一页的数据
    kind = 'python'
    # 请求一次 获取总条数
    position_result = get_json(kind=kind)
    # 总条数
    total = position_result['totalCount']
    print('{}开发职位，招聘信息总共{}条.....'.format(kind, total))
    # 每页15条 向上取整 算出总页数
    page_total = math.ceil(total/15)

    # 所有查询结果
    search_job_result = []
    #for i in range(1, total + 1)
    # 为了节约效率 只爬去前100页的数据
    for i in range(1, 100):
        position_result = get_json(kind=kind, page= i)
        # 每次抓取完成后,暂停一会,防止被服务器拉黑
        time.sleep(15)
        # 当前页的招聘信息
        page_python_job = []
        for j in position_result['result']:
            python_job = []
            # 公司全名
            python_job.append(j['companyFullName'])
            # 公司简称
            python_job.append(j['companyShortName'])
            # 公司规模
            python_job.append(j['companySize'])
            # 融资
            python_job.append(j['financeStage'])
            # 所属区域
            python_job.append(j['district'])
            # 职称
            python_job.append(j['positionName'])
            # 要求工作年限
            python_job.append(j['workYear'])
            # 招聘学历
            python_job.append(j['education'])
            # 薪资范围
            python_job.append(j['salary'])
            # 福利待遇
            python_job.append(j['positionAdvantage'])

            page_python_job.append(python_job)

        # 放入所有的列表中
        search_job_result += page_python_job
        print('第{}页数据爬取完毕, 目前职位总数:{}'.format(i, len(search_job_result)))
        # 每次抓取完成后,暂停一会,防止被服务器拉黑
        time.sleep(15)
```
ok！数据我们已经获取到了，最后一步我们需要将数据保存下来。
```
  # 将总数据转化为data frame再输出
    df = pd.DataFrame(data=search_job_result,
                      columns=['公司全名', '公司简称', '公司规模', '融资阶段', '区域', '职位名称', '工作经验', '学历要求', '工资', '职位福利'])
    df.to_csv('lagou.csv', index=False, encoding='utf-8_sig')
```
运行后结果如下：

 

转载于:https://www.cnblogs.com/cxiaolong/p/11286118.html