Python爬虫——Python 岗位分析报告

7次阅读

共计 4780 个字符，预计需要花费 12 分钟才能阅读完成。

前两篇我们分别爬取了糗事百科和妹子图网站，学习了 Requests, Beautiful Soup 的基本使用。不过前两篇都是从静态 HTML 页面中来筛选出我们需要的信息。这一篇我们来学习下如何来获取 Ajax 请求返回的结果。
欢迎关注公号【智能制造专栏】学习更多原创智能制造及编程知识。
Python 爬虫入门 (二)——爬取妹子图 Python 爬虫入门 (一)——爬取糗百
本篇以拉勾网为例来说明一下如何获取 Ajax 请求内容
本文目标

获取 Ajax 请求, 解析 JSON 中所需字段
数据保存到 Excel 中
数据保存到 MySQL, 方便分析

简单分析
五个城市 Python 岗位平均薪资水平
Python 岗位要求学历分布
Python 行业领域分布
Python 公司规模分布
查看页面结构
我们输入查询条件以 Python 为例，其他条件默认不选，点击查询，就能看到所有 Python 的岗位了，然后我们打开控制台，点击网络标签可以看到如下请求：
从响应结果来看，这个请求正是我们需要的内容。后面我们直接请求这个地址就好了。从图中可以看出 result 下面就是各个岗位信息。
到这里我们知道了从哪里请求数据，从哪里获取结果。但是 result 列表中只有第一页 15 条数据，其他页面数据怎么获取呢？
分析请求参数
我们点击参数选项卡，如下：发现提交了三个表单数据，很明显看出来 kd 就是我们搜索的关键词，pn 就是当前页码。first 默认就行了，不用管它。剩下的事情就是构造请求，来下载 30 个页面的数据了。
构造请求，并解析数据
构造请求很简单，我们还是用 requests 库来搞定。首先我们构造出表单数据 data = {‘first’: ‘true’, ‘pn’: page, ‘kd’: lang_name} 之后用 requests 来请求 url 地址，解析得到的 Json 数据就算大功告成了。由于拉勾对爬虫限制比较严格，我们需要把浏览器中 headers 字段全部加上，而且把爬虫间隔调大一点，我后面设置的为 10-20s，然后就能正常获取数据了。
import requests

def get_json(url, page, lang_name):
headers = {
‘Host’: ‘www.lagou.com’,
‘Connection’: ‘keep-alive’,
‘Content-Length’: ’23’,
‘Origin’: ‘https://www.lagou.com’,
‘X-Anit-Forge-Code’: ‘0’,
‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0’,
‘Content-Type’: ‘application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8’,
‘Accept’: ‘application/json, text/javascript, */*; q=0.01’,
‘X-Requested-With’: ‘XMLHttpRequest’,
‘X-Anit-Forge-Token’: ‘None’,
‘Referer’: ‘https://www.lagou.com/jobs/list_python?city=%E5%85%A8%E5%9B%BD&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=’,
‘Accept-Encoding’: ‘gzip, deflate, br’,
‘Accept-Language’: ‘en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7’
}
data = {‘first’: ‘false’, ‘pn’: page, ‘kd’: lang_name}
json = requests.post(url, data, headers=headers).json()
list_con = json[‘content’][‘positionResult’][‘result’]
info_list = []
for i in list_con:
info = []
info.append(i.get(‘companyShortName’, ‘ 无 ’))
info.append(i.get(‘companyFullName’, ‘ 无 ’))
info.append(i.get(‘industryField’, ‘ 无 ’))
info.append(i.get(‘companySize’, ‘ 无 ’))
info.append(i.get(‘salary’, ‘ 无 ’))
info.append(i.get(‘city’, ‘ 无 ’))
info.append(i.get(‘education’, ‘ 无 ’))
info_list.append(info)
return info_list
获取所有数据
了解了如何解析数据，剩下的就是连续请求所有页面了，我们构造一个函数来请求所有 30 页的数据。
def main():
lang_name = ‘python’
wb = Workbook()
conn = get_conn()
for i in [‘ 北京 ’, ‘ 上海 ’, ‘ 广州 ’, ‘ 深圳 ’, ‘ 杭州 ’]:
page = 1
ws1 = wb.active
ws1.title = lang_name
url = ‘https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city={}&needAddtionalResult=false’.format(i)
while page < 31:
info = get_json(url, page, lang_name)
page += 1
import time
a = random.randint(10, 20)
time.sleep(a)
for row in info:
insert(conn, tuple(row))
ws1.append(row)
conn.close()
wb.save(‘{} 职位信息.xlsx’.format(lang_name))

if __name__ == ‘__main__’:
main()
完整代码
import random
import time

import requests
from openpyxl import Workbook
import pymysql.cursors

def get_conn():
”’ 建立数据库连接 ”’
conn = pymysql.connect(host=’localhost’,
user=’root’,
password=’root’,
db=’python’,
charset=’utf8mb4′,
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
return conn

def insert(conn, info):
”’ 数据写入数据库 ”’
with conn.cursor() as cursor:
sql = “INSERT INTO `python` (`shortname`, `fullname`, `industryfield`, `companySize`, `salary`, `city`, `education`) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)”
cursor.execute(sql, info)
conn.commit()

def get_json(url, page, lang_name):
”’ 返回当前页面的信息列表 ”’
headers = {
‘Host’: ‘www.lagou.com’,
‘Connection’: ‘keep-alive’,
‘Content-Length’: ’23’,
‘Origin’: ‘https://www.lagou.com’,
‘X-Anit-Forge-Code’: ‘0’,
‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0’,
‘Content-Type’: ‘application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8’,
‘Accept’: ‘application/json, text/javascript, */*; q=0.01’,
‘X-Requested-With’: ‘XMLHttpRequest’,
‘X-Anit-Forge-Token’: ‘None’,
‘Referer’: ‘https://www.lagou.com/jobs/list_python?city=%E5%85%A8%E5%9B%BD&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=’,
‘Accept-Encoding’: ‘gzip, deflate, br’,
‘Accept-Language’: ‘en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7’
}
data = {‘first’: ‘false’, ‘pn’: page, ‘kd’: lang_name}
json = requests.post(url, data, headers=headers).json()
list_con = json[‘content’][‘positionResult’][‘result’]
info_list = []
for i in list_con:
info = []
info.append(i.get(‘companyShortName’, ‘ 无 ’)) # 公司名
info.append(i.get(‘companyFullName’, ‘ 无 ’))
info.append(i.get(‘industryField’, ‘ 无 ’)) # 行业领域
info.append(i.get(‘companySize’, ‘ 无 ’)) # 公司规模
info.append(i.get(‘salary’, ‘ 无 ’)) # 薪资
info.append(i.get(‘city’, ‘ 无 ’))
info.append(i.get(‘education’, ‘ 无 ’)) # 学历
info_list.append(info)
return info_list # 返回列表

def main():
lang_name = ‘python’
wb = Workbook() # 打开 excel 工作簿
conn = get_conn() # 建立数据库连接不存数据库注释此行
for i in [‘ 北京 ’, ‘ 上海 ’, ‘ 广州 ’, ‘ 深圳 ’, ‘ 杭州 ’]: # 五个城市
page = 1
ws1 = wb.active
ws1.title = lang_name
url = ‘https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city={}&needAddtionalResult=false’.format(i)
while page < 31: # 每个城市 30 页信息
info = get_json(url, page, lang_name)
page += 1
time.sleep(random.randint(10, 20))
for row in info:
insert(conn, tuple(row)) # 插入数据库，若不想存入注释此行
ws1.append(row)
conn.close() # 关闭数据库连接，不存数据库注释此行
wb.save(‘{} 职位信息.xlsx’.format(lang_name))