网络数据抓取-Header-Boss直聘-Python-requests爬虫

智能决策上手系列教程索引

在上一篇我们介绍了获取基本Html网页数据的方法。
零基础十分钟上手网络数据抓取-Python-爬虫

这一篇我们看一下更复杂的情况，爬取Boss直聘这个招聘网站的招聘信息，进而简单分析人工智能行业的招聘情况。

1. 理解页面

打开这个页面,这是Boss直聘网站苏州搜索“人工智能”职位得到的招聘职位列表，右键点击招聘职位名称（“AI图像算法”）然后【检查】打开Elements元素面板，如下图，注意当点击

这一行的时候，整个招聘单元都会被绿色黄色高亮显示，这表示这个div标记元素就对应一个招聘职位信息，就是我们要提取数据的基本单元。

Boss直聘苏州市人工智能职位搜索

如果我们在页面上【右击-显示网页源代码】可以看到竖向有两千多行的html标签代码，你可以在这里找到页面上看到的各个职位的对应文字，比如按【ctrl+F】搜索“华夏高科”就可以找到它。

页面的源代码

2. 请求页面数据

使用阿里云天池的Notebook或者Anaconda的Jupyter Notebook都可以，编写以下代码，获取整个页面的html文件数据。

url='https://www.zhipin.com/c101190400/h_101190400/?query=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD&page=1'
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
html=requests.get(url)
print(html.text)

url是复制粘贴的浏览器地址，在这里中文部分自动变成了乱码，不用担心，一样可以使用。

运行这个代码，会output输出页面的标记代码，但你仔细看会发觉有什么不对，好像少了很多，而且会看到这个信息。

您暂时无法继续访问～
由于您当前网络访问页面过于频繁，可能存在安全风险，我们暂时阻止了您的本次访问，24小时将自动解除限制。

这表示服务器识别我们的请求是爬虫了！
但是如果我们把网址复制到浏览器里，仍然可以正常打开的。这是为什么？
Python默认发送的请求和浏览器发送的请求是有不同的。最主要的不同就是浏览器发送的请求除了http地址之外还包含了看不到的header头信息。

3. 认识请求头 Request header

还是在刚才的Boss直聘工作列表页面，右击检查之后，注意Elements元素面板边上还有【Network网络】面板，点开看上去如下图：

Network面板

Network网络面板包含了所有向服务器发出的请求的信息，如图所示，这一行?query=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD&page=1就是我们代码里面发送的那个请求，点击它，可以看到它的更多信息：

请求头信息

所以，浏览器向服务器发送的信息很多，除了基本的Request URL地址，还发送了Request Headers请求头和Query String Parameters查询字符串参数。
Query String Parameters很简单，其实就是我们地址栏最后？问号后面的部分?query=人工智能&page=1。
Request Headers请求头包含了很多信息，非常复杂，我们这里不逐个解释了，你可以稍后自己在里面搜索到相关教程，这里只重点解释其中三个。

• User-agent用户代理字段，就是你使用的浏览器，默认情况Python发出的Request里面的这个信息是缺失的，所以服务器就发现你不是正常浏览器而是爬虫了。
• Referer(图中没有)来路，就是说这个链接从哪个页面点击打开的，有些时候服务器会检查你的request请求是否来自其他正常页面链接点击而不是爬虫。
• Cookie小甜饼，这个就复杂了，因为这个是每个网站服务器自己记录在你的浏览器的信息（是的，他们的服务器能操纵你的浏览器！），所以人家想记录什么就记录什么，最常见的是记录你的用户账户名和密码（一般会只记录你的编号就好了），这样你每次向服务器发送request的时候，服务器就能从header的cookie里面找到你的记录，知道是你在发送请求而不是其他人。

Web基本原理

4. 添加请求头

我们改进一下代码：

url='https://www.zhipin.com/c101190400/h_101190400/?query=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD&page=1'
headers={
  'user-agent':'Mozilla/5.0'
}
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
html=requests.get(url,headers=headers)
print(html.text)

再次运行，就可以得到完整的页面数据了。
这里主要是添加了headers={...}对象（一对大括号包裹），headers对象只有一个user-agent字段属性，用冒号隔开它的值Mozilla/5.0（这里我们偷懒只留了开头Mozila火狐浏览器的信息）

5. 循环获取更多内容

改进后获取10页共300条招聘信息：

url='https://www.zhipin.com/c101020100/h_101020100/?query=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD&page='
headers={
  'user-agent':'Mozilla/5.0'
}
page=1
hud=['职位名','薪资1','薪资2','职位名','地点','经验','学历','公司行业','融资阶段','公司人数','发布日期','发布人']
print('\t'.join(hud))

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
for n in range(1,11):  
    html=requests.get(url+str(page),headers=headers)
    page+=1  
    soup = BeautifulSoup(html.text, 'html.parser')
    for item in soup.find_all('div','job-primary'):
      shuchu=[]
      shuchu.append(item.find('div','job-title').string) #职位名
      
      xinzi=item.find('span','red').string
      xinzi=xinzi.replace('k','')
      xinzi=xinzi.split('-')
      shuchu.append(xinzi[0]) #薪资起始数
      shuchu.append(xinzi[1]) #薪资起始数
      
      yaoqiu=item.find('p').contents
      shuchu.append(yaoqiu[0].string  if len(yaoqiu)>0 else 'None') #地点
      shuchu.append(yaoqiu[2].string  if len(yaoqiu)>2 else 'None') #经验
      shuchu.append(yaoqiu[4].string  if len(yaoqiu)>4 else 'None') #学历
      
      gongsi=item.find('div','info-company').find('p').contents
      shuchu.append(gongsi[0].string  if len(gongsi)>0 else 'None') #公司行业
      shuchu.append(gongsi[2].string  if len(gongsi)>2 else 'None') #融资阶段
      shuchu.append(gongsi[4].string if len(gongsi)>4 else 'None') #公司人数
      
      shuchu.append(item.find('div','info-publis').find('p').string.replace('发布于','')) #发布日期
      shuchu.append(item.find('div','info-publis').find('h3').contents[3].string) #发布人
      
      print('\t'.join(shuchu))
      time.sleep(1)

这里是有了几个新的知识点：

• '-'.join(hud)将列表集合['aa','bb','cc']合并成字符串'aa-bb-cc'。我们用\t拼合成最后输出shuchu的内容。
• 集合.append(a),把a加入到集合最后面，之前是[b,c]的话就会变成[b,c,a]。我们用这个办法逐个的把数据添加到集合的每个单元中。
• 字符串.split('-'),和join相反，split是把字符串切成很多单元，再组成集合，小括号内就是分隔符号，比如'aa-bb-cc'分割之后就成为`['aa','bb','cc']。
• import time和time.sleep(1),每次请求之后停止休息1秒，避免频繁发送请求被Boss直聘服务器屏蔽。如果我们请求的频率远超过正常人点击频率，那么很可能被服务器看出是爬虫，进而不再理睬我们的请求，也不会发送数据给我们。

最终得到的Excel结果如下：

Boss直聘网站上海人工智能招聘概览

下面是利用上一篇文章介绍的Excel数据透视表方法绘制的统计图

上海人工智能相关招聘职位学历分布

上海人工智能相关招聘职位月薪分布(横为薪资，单位k)

注，300个职位数据规模还很小，而且由于Boss直聘的搜索问题，其中掺杂了大量的实际与人工智能无关的职位，我们的分析方法还是很原始很粗糙的，仅供参考。随着后续学习我们会逐步加深这方面的研究。

6. 后续学习资源

作为一个互联网或科技企业的你，一定很关注你当前的职位的分布情况吧，现在可以自己动手从Boss直聘网站的大数据上进行科学分析了！
换一个城市，换一个行业，尝试更多的可能，从分析图表中总结规律，推测趋势。

如果要做更多的练习，还是推荐你花一点时间翻翻Html和Python的知识，不要有太大压力，用心阅读就可以，适当的时候可以跟着教程做做代码实验。

Html标签技术基础入门
Python基础入门教程
BeautifulSoup中文官方文档传送门

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