Python实战：使用DrissionPage库爬取拉勾网职位信息

DrissionPage库，号称可以把Selenium按在地上摩擦！

常规情况下，我们借助 requests 库爬取不加密的网站，使用 Selenium 库爬取加密的网站。

requests 效率高，但是解密难度大。Selenium 库可以实现网页自动化，不用解密，但是爬虫效率不高。

那有没有什么库既效率高，又可以网页自动化。

DrissionPage 库他来了，号称可以把 Selenium 按在地上摩擦！

DrissionPage 库结合了 requests 和 selenium 的特长，既实现了和 Selenium 库类似的网页自动化效果，又提升了爬虫效率。同时实现代码“写得快”和“跑得快”。

DrissionPage 库在码云上有 3.4k 个 Star，很牛了。

今天我们就使用 DrissionPage 库实战，爬取拉勾网职位信息。

一、简介

DrissionPage 是一个基于 python 的网页自动化工具。它既能控制浏览器，也能收发数据包，还能把两者合而为一。可兼顾浏览器自动化的便利性和 requests 的高效率。它功能强大，内置无数人性化设计和便捷功能。它的语法简洁而优雅，代码量少，对新手友好。

用 requests 做数据采集面对要登录的网站时，要分析数据包、JS 源码，构造复杂的请求，往往还要应付验证码、JS 混淆、签名参数等反爬手段，门槛较高，开发效率不高。使用浏览器，可以很大程度上绕过这些坑，但浏览器运行效率不高。

因此，这个库设计初衷，是将它们合而为一，同时实现“写得快”和“跑得快”。能够在不同需要时切换相应模式，并提供一种人性化的使用方法，提高开发和运行效率。除了合并两者，本库还以网页为单位封装了常用功能，提供非常简便的操作和语句，使用户可减少考虑细节，专注功能实现。以简单的方式实现强大的功能，使代码更优雅。

以前的版本是对 selenium 进行重新封装实现的。从 3.0 开始，作者另起炉灶，对底层进行了重新开发，摆脱对 selenium 的依赖，增强了功能，提升了运行效率。

二、入门案例

1、启动浏览器

默认状态下，程序会自动在系统内查找 Chrome 路径。

执行以下代码，浏览器启动并且访问百度网页。

from DrissionPage import ChromiumPage

page = ChromiumPage()
page.get('https://www.baidu.com/')

浏览器顺利打开了百度的网页。

2、爬取码云网站项目

网址：https://gitee.com/explore/all

这个示例的目标，要获取所有库的名称和链接，为避免对网站造成压力，只采集 3 页。

打开网址，按F12，我们可以看到页面 html 如下：

爬虫代码如下：

from DrissionPage import SessionPage

# 创建页面对象
page = SessionPage()

# 爬取3页
for i in range(1, 4):
    # 访问某一页的网页
    page.get(f'https://gitee.com/explore/all?page={i}')
    # 获取所有开源库元素列表
    links = page.eles('.title project-namespace-path')
    # 遍历所有元素
    for link in links:
        # 打印链接信息
        print(link.text, link.link)

Pycharm 控制台输出如下，项目名称和链接都爬取到了：

三、定位元素

爬网页简单来说就是提取一些页面元素，定位到元素，就可以进行输出、保存等操作。

一些常用的元素定位方式如下，基本逻辑和 Selenium 方式类似，但是更简洁。

# 根据 class 或 id 查找
page.ele('#ele_id')  # 等价于 page.ele('@id=ele_id')
page.ele('#:ele_id')  # 等价于 page.ele('@id:ele_id')
page.ele('.ele_class')  # 等价于 page.ele('@class=ele_class')
page.ele('.:ele_class')  # 等价于 page.ele('@class:ele_class')

# 根据 tag name 查找
page.ele('tag:li')  # 查找第一个 li 元素  
page.eles('tag:li')  # 查找所有 li 元素  

# 根据 tag name 及属性查找
page.ele('tag:div@class=div_class')  # 查找 class 为 div_class 的 div 元素

四、实战案例：爬拉勾网

在拉勾网爬取 Python 职位的招聘信息，获取公司、职位、薪资等信息。

目标网址https://www.lagou.com/wn/zhaopin?kd=Python&pn=2

分析网址 url，只有pn参数是变化的，通过改变pn参数的值就可以实现翻页效果。

根据定位元素的方法，分析网页元素信息，可以定位到职位 div、company、company、money 这些信息。定位方法如下：

divs = page.eles('tag:div@class=item__10RTO')
company = div.ele('.company-name__2-SjF')
company = div.ele('#openWinPostion')
money = div.ele('.money__3Lkgq')

定位到元素，就可以写爬虫代码了，还是比较简单的。在我公众号多看几篇 Python 实战，应该可以毫无压力写出代码，下面直接给出完整爬虫代码。代码如下：

from DrissionPage import SessionPage
import pandas as pd

# contents列表用来存放所有爬取到的职位信息
contents = []

# 创建页面对象
page = SessionPage()

# 爬取30页
for i in range(1, 31):
    # 访问某一页的网页
    page.get(f'https://www.lagou.com/wn/zhaopin?kd=Python&pn={i}')
    # 查找 class 为 item__10RTO 的 div 元素
    divs = page.eles('tag:div@class=item__10RTO')
    # 提取公司、职位、薪资
    for div in divs:
        company = div.ele('.company-name__2-SjF')
        position = div.ele('#openWinPostion')
        money = div.ele('.money__3Lkgq')
        contents.append([company.text, position.text, money.text])
    print("正在爬取第", i, "页，总计获取到", len(contents), "条职位信息")

# 保存到csv文件
name = ['company', 'position', 'money']
contents_df = pd.DataFrame(columns=name, data=contents)
contents_df.to_csv("拉勾网Python职位信息.csv", index=False)

Pycharm 控制台输出如下，爬取了 30 个网页，总计获取到 450 条职位信息：

打开 csv 文件查看数据，截图如下：

五、项目链接

项目主页：https://g1879.gitee.io/drissionpagedocs/

文档地址https://g1879.gitee.io/drissionpagedocs/

六、总结

通过这个实战案例，不得不说 DrissionPage 这个库真的牛逼。不用安装浏览器驱动了，元素定位也更简洁，爬虫效率也很高。

当然，本文只是一个入门，更多使用技巧可以到作者的项目主页食用，项目文档写的也很清晰易懂。

本文首发在“程序员coding”公众号，欢迎关注与我一起交流学习。