Python爬取各大外包网站需求

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前言

为了更好的掌握数据处理的能力，因而开启Python网络爬虫系列小项目文章。

小项目小需求驱动
总结各种方式 - 页面源代码返回数据（Xpath、Bs4、PyQuery、正则）- 接口返回数据

一、需求

获取一品威客任务数据
获取码市需求任务
获取软件项目交易网需求任务
获取YesPMP平台需求任务

二、分析

一品威客
1、查看网页源代码
2、查找数据
3、获取详情页（赏金、任务要求、需求、状态）

在这里插入图片描述

软件项目交易网
1、查看网页源码
2、全局搜索数据

在这里插入图片描述

获取YesPMP平台需求任务
1、查看网页源代码
2、全局搜索数据

在这里插入图片描述

码市
1、F12抓包即可获取数据
2、构造请求即可获取数据

在这里插入图片描述

三、处理

一品威客
1、任务页任务
2、详情页（处理直接雇佣）
3、获取赏金、任务要求、时间

# -*- encoding:utf-8 -*-
__author__ ="Nick"
__created_date__ ="2022/11/12"import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re

HEADERS ={"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36","Content-Type":"text/html; charset=utf-8"}defget_index_source(url):
    res = requests.request("GET",url=url,headers=HEADERS)
    res.encoding ="utf-8"return res.text

# 实例化bs4defmethod_bs4(html):
    page = BeautifulSoup(html,"html.parser")return page

# 直接雇佣任务defmethod_zz(code):
    deal = re.compile(r'<meta name="description" content="(?P<is_direct>.*?)" />',re.S)
    result = deal.finditer(code)for i in result:
        check = i.group("is_direct")if"直接雇佣任务"in check:returnTruedefget_task_url(html):
    page = method_bs4(html)# 通过class属性获取页面的任务div
    div = page.select(".title.marginLeft")#
    url_list ={}for _div in div:# 获取url
        content_url = _div.find("a")["href"]
        content = _div.text
        task = content.split("【数据采集】")[1]
        url_list[task]= content_url
    return url_list

defget_task_content(url_dict):withopen("一品威客任务.txt",mode="a+", encoding="utf-8")as f:for name, url in url_dict.items():# print(name,url)
            code_source = get_index_source(url)
            page = method_bs4(code_source)# 获取赏金
            money = page.select(".nummoney.f_l span")for _money in money:
                task_money = _money.text.strip("\n").strip(" ")print(task_money)# 直接雇佣任务无法查看详情,进行处理
            result = method_zz(code_source)if result:
                f.write(f"直接雇佣-{name}{task_money}\n")# 获取开始、结束时间
            time = page.select("#TimeCountdown")for _time in time:
                start_time = _time["starttime"]
                end_time = _time["endtime"]print(start_time,end_time)# 获取需求任务
            content = page.select(".task-info-content p")for _content in content:
                content_data = _content.text
                print(content_data)
            f.write(f"{name}---{content_data},{task_money},{start_time},{end_time}\n")if __name__ =='__main__':
    url ="https://task.epwk.com/sjcj/"
    html = get_index_source(url)
    url_dict = get_task_url(html)
    get_task_content(url_dict)

软件项目交易网
通过Xpath即可获取对应数据

# -*- encoding:utf-8 -*-
__author__ ="Nick"
__created_date__ ="2022/11/12"import requests
from lxml import etree

HEADERS ={"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36","Content-Type":"text/html; charset=utf-8"}defget_index_source(url):
    res = requests.request("GET",url=url,headers=HEADERS)
    res.encoding ="utf-8"return res.text

# 实例化etreedefmethod_xpath(html):
    parse = etree.HTML(html)return parse

defget_task_info(html):withopen("软件交易网站需求.txt",mode="w",encoding="utf-8")as f:# 实例化xpath
        parse = method_xpath(html)# 通过xpath定位
        result = parse.xpath('//*[@id="projectLists"]/div/ul/li')for li in result:# 获取任务状态
            status = li.xpath('./div[@class="left_2"]/span/text()')[1]# 剔除空格，其它符号
            status = status.strip()# 获取任务
            task = li.xpath('./div[@class="left_8"]/h4/a/text()')
            task_content = task[-1].strip()# 获取预算
            bond = li.xpath('./div[@class="left_8"]/span[1]/em/text()')[0]# 获取人气
            hot = li.xpath('./div[@class="left_8"]/span[2]/em/text()')[0]# 发布日期
            start_time = li.xpath('./div[@class="left_8"]/span[3]/em/text()')[0]# 截止日期
            end_time = li.xpath('./div[@class="left_8"]/span[4]/em/text()')[0]
            f.write(f"{status},{task_content},{bond},{hot},{start_time},{end_time}\n")if __name__ =='__main__':
    url ="https://www.sxsoft.com/page/project"
    html = get_index_source(url)
    get_task_info(html)

获取YesPMP平台需求任务
通过PQuery即可获取数据

# -*- encoding:utf-8 -*-
__author__ ="Nick"
__created_date__ ="2022/11/12"import requests
from pyquery import PyQuery as pq

HEADERS ={"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36","Content-Type":"text/html; charset=utf-8"}defget_index_source(url):
    res = requests.request("GET",url=url,headers=HEADERS)
    res.encoding ="utf-8"return res.text

# 实例化pqdefmethod_pq(html):
    parse = pq(html)return parse

defget_task_info(html):withopen("yespmp网站需求.txt",mode="a",encoding="utf-8")as f:
        parse = method_pq(html)# 通过class属性进行定位
        result =parse.find(".promain")# print(result)for _ in result.items():# 任务名称
            task_name = _.find(".name").text()# 赏金
            price =  _.find(".price").text()# 项目周期
            date = _.find(".date").text()# 竞标人数
            bid_num =  _.find(".num").text()
            f.write(f"{task_name},{price},{date},{bid_num}\n")if __name__ =='__main__':for i inrange(2,10):
        url =f"https://www.yespmp.com/project/index_i{i}.html"
        html = get_index_source(url)
        get_task_info(html)

码市
基本request请求操作（请求头、参数）

# -*- encoding:utf-8 -*-
__author__ ="Nick"
__created_date__ ="2022/11/12"import requests
import json

headers ={'cookie':'mid=6c15e915-d258-41fc-93d9-939a767006da; JSESSIONID=1hfpjvpxsef73sbjoak5g5ehi; _gid=GA1.2.846977299.1668222244; _hjSessionUser_2257705=eyJpZCI6ImI3YzVkMTc5LWM3ZDktNTVmNS04NGZkLTY0YzUxNGY3Mzk5YyIsImNyZWF0ZWQiOjE2NjgyMjIyNDM0NzgsImV4aXN0aW5nIjp0cnVlfQ==; _ga_991F75Z0FG=GS1.1.1668245580.3.1.1668245580.0.0.0; _ga=GA1.2.157466615.1668222243; _gat=1','referer':'https://codemart.com/projects?labelId=&page=1','accept':'application/json','user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36'}defget_data():
    url ="https://codemart.com/api/project?labelId=&page=1"
    payload ={}
    response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)print(json.loads(response.text))if __name__ =='__main__':
    get_data()

四、总结

Xpath - 适用于要获取的信息在某个标签下，且各标签层次明显，通过路径找到位置，for循环遍历即可
Bs4 - 适用于要获取的信息比较分散，且通过选择器可以定位（class唯一、id唯一）
PyQuery - 适用于要获取的信息比较分散，且通过选择器可以定位（class唯一、id唯一）
正则 - 通过（.*？）就可以处理元素失效或者定位少量信息- 不适用网页代码有很多其它符号，定位失效
接口返回数据 - 对于接口没有进行加密，通过requests构造请求即可获取数据- 关注点在请求头中的参数

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标签： python

本文转载自: https://blog.csdn.net/Uncle_wangcode/article/details/127819205
版权归原作者 不秃头的测开 所有，如有侵权，请联系我们删除。

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一、需求

二、分析

三、处理

四、总结

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