声明：
1）仅作为个人学习，如有冒犯 ，告知速删！
2）不想误导 ，如有错误，不吝指教！
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目标：
1. 爬取拉钩网中的关于编程语言的 1）薪资 ，2）城市范围 ，3）工作年限，4）学历要求;
2 .将四部分保存到mysql中;
3.对四部分进行数据可视化;
4.最后通过pyecharts+bootstrap进行网页美化 .
技能点：
1. python网络基础(requests,xpath语法等)；
2. MySQL+ pymysql的语法基础；
3. pyecharts基础；
4. bootstrap基础；
项目流程及逻辑：
大方向：先完成爬取一类的信息 ，进行可视化 ，走一遍流程很重要，再拓展！
1.进入以下位置：
------->刷新找到请求url：<--------
------->分析+请求参数：<--------
------->因为url是post请求 ，我们需要提交参数 ，往下滑：<-------
2.解决反爬机制
1. 上面的操作解决的是------>拉钩的ajax请求方式
2. 隐藏在cookies中的时间戳处理：------>session来保持会话-----实时更新cookies
1 #获取cookies的函数
2 #start_url = "https://www.lagou.com/jobs/list_python?#labelWords=&fromSearch=true&suginput="
3 def cookieRequest(start_url):
4 r = requests.Session()
5 r.get(url=start_url, headers=headers, timeout=3)
6 return r.cookies
3.构造流程
1.构造主函数：
1 if __name__ == '__main__':
2 #初始url---获取cookies
3 start_url = "https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput="
4 #模拟请求url
5 post_url = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?"
6 #headers
7 headers = {
8 "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.61 Safari/537.36",
9 "accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01",
10 "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
11 "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",
12 "referer": "https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=",
13 }
14 # 动态cookies
15 cookies = cookieRequest(start_url)
16 time.sleep(1)
17 #异常处理
18 try:
19 data = {
20 "first": "true",
21 "pn": 1 # 1
22 "kd": "python",
23 }
24 textInformation(post_url, data, cookies)
25 time.sleep(7)
26 print('------------第%s页爬取成功，正在进行下一页--------------' % s)
27 except requests.exceptions.ConnectionError:
28 r.status_code = "Connection refused"
2.构造基础页函数
1 def textInformation(post_url, data, cookies):
2 response = requests.post(post_url, headers=headers, data=data, cookies=cookies,timeout=3).text
3 div1 = json.loads(response)
4 # 拿到该页的职位信息
5 position_data = div1["content"]["positionResult"]["result"]
6 n = 1
7 for list in position_data:
8 infor = {
9 "positionName": result["positionName"],
10
11 "companyFullName": result["companyFullName"],
12 "companySize": result["companySize"],
13 "industryField": result["industryField"],
14 "financeStage": result["financeStage"],
15
16 "firstType": result["firstType"],
17 "secondType": result["secondType"],
18 "thirdType": result["thirdType"],
19
20 "positionLables": result["positionLables"],
21
22 "createTime": result["createTime"],
23
24 "city": result["city"],
25 "district": result["district"],
26 "businessZones": result["businessZones"],
27
28 "salary": result["salary"],
29 "workYear": result["workYear"],
30 "jobNature": result["jobNature"],
31 "education": result["education"],
32
33 "positionAdvantage": result["positionAdvantage"]
34 }
35
36 print(infor)
37 time.sleep(5)
38 print('----------写入%s次-------' %n)
39 n +=1
3.单独获取每个类的show_id(详情页使用):
https://www.lagou.com/jobs/4254613.html? show=0977e2e185564709bebd04fe72a34c9f
1 show_id = []
2 def getShowId(post_url, headers, cookies):
3 data = {
4 "first": "true",
5 "pn": 1,
6 "kd": "python",
7 }
8 response = requests.post(post_url, headers=headers, data=data, cookies=cookies).text
9 div1 = json.loads(response)
10 # 拿到该页的职位信息
11 position_data = div1["content"]["positionResult"]["result"]
12 # 详情页的show_id
13 position_show_id = div1['content']['showId']
14 show_id.append(position_show_id)
15 # return position_show_id
4.详情页信息
1 def detailinformation(detail_id, show_id):
2 get_url = "https://www.lagou.com/jobs/{}.html?show={}".format(detail_id, show_id)
3 # time.sleep(2)
4 # 详情页信息
5 response = requests.get(get_url, headers=headers,timeout=5).text
6 # print(response)
7 html = etree.HTML(response)
8 div1 = html.xpath("//div[@class='job-detail']/p/text()")
9 # 职位详情/清洗数据
10 position_list = [i.replace(u'\xa0', u'') for i in div1]
11 # print(position_list)
12 return position_list
完整代码放在GitHub中：
https://github.com/xbhog/studyProject
4.暂没解决/完善的问题
-
详情页在
mysql保存到的时候，有些没有数据 ，可能是网络抖动或者请求频繁
-
没有使用多线程
-
没有使用
scrapy框架 -
没有使用类方法
------>下期内容<---------
数据存储：----存储环境ubuntu
-
Mysql存储 -
csv存储
数据存储链接：https://www.cnblogs.com/xbhog/p/13141128.html
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