在本博客中,我们将介绍如何使用 Scrapy 和 Selenium 来爬取 Boss 直聘 网站上的职位信息。Boss 直聘是一个广受欢迎的招聘平台,提供了大量的职位信息,以及公司和 HR 的联系信息。通过本文的指南,你将学会如何创建一个爬虫来抓取特定城市的 Python 职位信息。
简介
在这个示例中,我们将创建一个 Scrapy 爬虫,使用 Selenium 来模拟浏览器操作,以抓取 Boss 直聘网站上特定城市的 Python 职位信息。我们将获取职位名称、工资、福利、地区、招聘类型、学历要求、关键词、详细要求、公司名称、是否上市、公司规模、所属行业、公司介绍、详细地址、HR 姓名和职位的信息。以下是实现这一目标的详细步骤。
步骤 1: 创建 Scrapy 项目
首先,确保你已经安装了 Scrapy 和 Selenium。然后,创建一个新的 Scrapy 项目:
scrapy startproject boss
步骤 2: 创建 Spider
在 Scrapy 项目中,你需要创建一个 Spider 来定义爬取网站的规则和行为。在项目目录下创建一个名为
boss_spider.py
的 Spider 文件,然后添加以下代码:
import time
import scrapy
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from boss.items import BossItem
classBsSpider(scrapy.Spider):
name ="bs"
start_urls =["https://www.zhipin.com/web/geek/job?query=python&city=101110100"]defparse(self, response):# 创建 ChromeOptions 对象
chrome_options = Options()# 禁用图片加载
prefs ={"profile.managed_default_content_settings.images":2}
chrome_options.add_experimental_option("prefs", prefs)# 启动 Chrome 浏览器
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)# 循环,可以设置连续爬取多个城市的职位信息
city_list =['101110100']for j in city_list:for p inrange(1,11):# 下一页
next_url =f'https://www.zhipin.com/web/geek/job?query=python&city={j}&page={p}'# 打开网页
driver.get(next_url)
time.sleep(1)for i inrange(1,31):# 反爬
time.sleep(1)# 等待页面加载完成try:
wait = WebDriverWait(driver,10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH,f'//ul/li[{i}]/div[1]/a')))except:continue# 省略爬取数据的代码...# 创建一个BossItem对象并将数据存储其中try:
item = BossItem()
item['job_name']= job_name
item['salary']= salary
# 添加其他字段...# 返回BossItem对象给Scrapy管道进行进一步处理yield item
except:continue# 关闭新页面try:
driver.close()except:continue# 切换回旧页面try:
driver.switch_to.window(driver.window_handles[-1])except:continue# 关闭浏览器
driver.quit()
请注意,这里使用了 Selenium 来模拟浏览器操作,以便在页面加载和元素查找方面更加灵活。同时,我们需要为每个职位信息创建一个
BossItem
对象,并使用
yield
语句返回它们,以便 Scrapy 管道进行进一步处理。
步骤 3: 创建 Item
在 Scrapy 项目中,需要定义要抓取的数据结构。在项目目录下的
items.py
文件中,添加以下代码:
import scrapy
classBossItem(scrapy.Item):
job_name = scrapy.Field()
salary = scrapy.Field()
benefit = scrapy.Field()
local = scrapy.Field()type= scrapy.Field()
requ = scrapy.Field()
key = scrapy.Field()
detail = scrapy.Field()
company = scrapy.Field()
market = scrapy.Field()
scale = scrapy.Field()
business = scrapy.Field()
introduce = scrapy.Field()
address = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()
hr_name = scrapy.Field()
hr_p = scrapy.Field()
这里定义了与职位信息相关的字段,以便在 Spider 中使用。
步骤 4: 配置 Settings
在 Scrapy 项目的
settings.py
文件中,确保已经启用了 Scrapy 的下载中间件,并禁用了默认的 User-Agent。这样可以更好地模拟浏览器行为,减轻反爬虫限制:
DOWNLOADER_MIDDLEWARES ={'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware':None,'scrapy_user_agents.middlewares.RandomUserAgentMiddleware':400,# 其他中间件...}
USER_AGENTS =[# 添加一些常见的 User-Agent]
ROBOTSTXT_OBEY =False
步骤 5: 运行 Spider
现在,你可以在 Scrapy 项目的根目录下运行 Spider:
scrapy crawl bs
Spider 将开始抓取 Boss 直聘网站上的职位信息,并将它们存储在指定的数据结构中。你可以根据需要进一步配置 Scrapy 的管道,以将数据保存到数据库或其他数据存储中。
数据结果展示
可视化结果
这就是使用 Scrapy 和 Selenium 爬取 Boss 直聘职位信息的完整流程。通过这个示例,你可以学习如何创建一个强大的爬虫来抓取网站上的数据,为你的数据分析和应用提供有用的信息。希望这篇博客对你有所帮助,谢谢阅读!
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