Python爬虫实战：用代理IP批量爬招聘信息训练面试AI（纯干货！）-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/StackOverthink/article/details/148047485

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一、这项目到底有多香？（看完直拍大腿！）

老铁们！最近发现个超硬核的爬虫应用场景——批量抓取招聘信息训练面试AI助手！这可比单纯爬数据有意思多了（老板再也不用担心我面试挂掉了）

举个栗子🌰：假设我们要训练一个能回答"Java开发岗位面试常见问题"的AI，需要海量的真实岗位描述作为训练数据。手动收集？怕是要收到天荒地老！这时候Python爬虫+代理IP的组合拳就派上用场了！

二、技术栈准备（装备党必看）

爬虫核心三件套：
- requests：比女朋友还贴心的HTTP库（单身狗当我没说）
- BeautifulSoup：HTML解析神器（专治各种网页结构混乱）
- Selenium：应对动态加载的杀手锏（某些招聘平台爱玩这套）
代理IP服务：
这里推荐亮数据代理（BrightData），实测稳定性吊打免费代理！他们的住宅代理IP成功率能到99%（别问，问就是被免费代理坑过太多次）
数据存储：
- CSV文件：简单粗暴（适合新手）
- MongoDB：JSON格式存储真香（字段灵活变动不慌）
AI训练预备：
- 文本清洗用jieba分词
- 词向量生成用gensim
- 模型训练上transformers库

三、实战四步走（手把手教学预警！）

步骤1：代理IP配置（避坑重点！）

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

proxies = {
    "http": "http://用户名:密码@gate.smartproxy.com:20000",
    "https": "http://用户名:密码@gate.smartproxy.com:20000"
}

# 随机请求头必备！
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36...'
}

response = requests.get('https://www.zhipin.com', 
                       proxies=proxies, 
                       headers=headers,
                       timeout=10)

划重点！！！

每次请求随机切换User-Agent（可以用fake_useragent库）
设置3-5秒随机延迟（time.sleep(random.uniform(1,3))）
遇到验证码立马切换IP（重要的事情说三遍！）

步骤2：网页解析黑科技（动态加载破解）

当遇到这种结构：

<div class="job-list">
    <ul>
        <li class="job-item">...</li>
        <li class="job-item">...</li>
    </ul>
</div>

用BS4精准提取：

soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
job_list = soup.find_all('li', class_='job-item')

for job in job_list:
    title = job.find('h3').text.strip()
    company = job.find('div', class_='company-name').text
    # XPATH提取更精准（备用方案）
    salary = job.select_one('.salary').text

步骤3：数据清洗骚操作

原始数据可能包含：

奇葩符号（★高薪急聘★）
乱码（Java开収工程师）
薪资范围（15-30K·13薪）

清洗代码示例：

import re

def clean_salary(text):
    # 提取数字范围
    nums = re.findall(r'\d+', text)
    if len(nums) >=2:
        return (int(nums[0]) + int(nums[1]))/2
    elif nums:
        return int(nums[0])
    else:
        return None

# 处理薪资字段
df['salary'] = df['salary'].apply(clean_salary)

步骤4：数据入MongoDB（高级玩法）

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['job_data']
collection = db['boss_zhipin']

# 批量插入
data_list = [...]
collection.insert_many(data_list)

# 创建索引加速查询
collection.create_index([('position', 'text')])

四、AI训练速成（附源码！）

用爬取的数据训练一个简易问答模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-base-chinese")

# 构造训练数据（示例）
train_data = [
    {
        "context": "岗位要求精通Spring Cloud微服务架构...",
        "question": "该岗位需要掌握什么技术栈？",
        "answers": {"answer_start": [5], "text": ["Spring Cloud"]}
    }
]

五、法律红线别碰！（血泪教训）

严格遵守robots.txt
比如某招聘平台的禁止条款：
```
User-agent: *
Disallow: /job_detail/
```
数据使用三原则：
- 不存储候选人隐私信息
- 不用于商业倒卖
- 遵守《数据安全法》第十六条
控制请求频率
建议设置3秒以上间隔，单日抓取不超过1万条（具体看网站承受能力）

六、项目源码获取

关注公众号【技术π走四方】回复"招聘爬虫"获取完整可运行代码（包含代理IP配置模板、异常处理方案、反爬破解技巧）

七、遇到问题怎么办？（常见坑汇总）

Q：突然返回403错误？
A：立即检查：1.代理IP是否失效 2.cookie是否需要更新 3.请求头是否完整

Q：数据重复严重？
A：使用BloomFilter去重（内存占用小，适合海量数据）

Q：异步爬取总被封？
A：尝试：1.降低并发数 2.增加代理IP池规模 3.模拟鼠标操作（Selenium方案）

最后说句大实话：爬虫玩得好，牢饭吃到老（不是）。一定要在合法合规的前提下进行技术探索！如果觉得本文有用，欢迎转发给需要的小伙伴～（收藏等于学会，转发才是真爱！）