Python爬虫实战：利用代理IP批量爬取招聘信息训练AI面试官（附源码）

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/charliedev/article/details/148048288

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一、为什么需要代理IP？（超重要！！！）

做爬虫的兄弟们都懂（说多了都是泪😭），招聘网站的反爬机制比丈母娘查户口还严格！连续请求超过20次就会触发验证码，超过50次直接封IP！这时候代理IP就是你的救命稻草！

这里有个血泪教训：去年用自己家宽带的固定IP爬某招聘网站，结果整个小区网络都被拉黑名单了…（真实案例，别学我！）

二、快速获取代理IP的秘诀

2.1 亮数据代理服务体验

用过十几种代理服务后，强烈推荐亮数据的住宅代理（不是广告！）。他们的IP池有7200万+真实住宅IP，每个请求自动轮换IP，最关键的是：

✅ 支持HTTPS/SOCKS5协议
✅ 成功率98%以上（实测数据）
✅ 提供Python专属SDK（省事！）

2.2 代理配置三步走

# 安装SDK
pip install brightdata

# 初始化代理
from brightdata.proxy import Proxy
proxy = Proxy(
    host='zproxy.lum-superproxy.io',
    port=22225,
    username='你的账号',
    password='你的密码'
)

# 使用示例
response = requests.get(url, proxies=proxy.as_dict())

（注意）一定要设置超时时间！否则卡死你！

requests.get(url, proxies=proxy.as_dict(), timeout=30)

三、破解招聘网站反爬的五大绝招

3.1 请求头伪装术（必看！）

招聘网站会通过User-Agent识别爬虫，这里教你生成随机请求头：

from fake_useragent import UserAgent
headers = {
    'User-Agent': UserAgent().random,
    'Referer': 'https://www.zhipin.com/',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'
}

3.2 请求频率控制

千万别用time.sleep(1)这种低级操作！试试指数退避算法：

import random
import time

def smart_delay():
    base = 0.5  # 基础间隔
    max_wait = 60  # 最大等待
    current_wait = base * (2 ** random.randint(1,3)) 
    time.sleep(min(current_wait, max_wait))

3.3 动态Cookie处理

遇到需要登录的网站怎么办？用requests的Session对象自动管理Cookies：

session = requests.Session()
session.headers.update(headers)
session.proxies = proxy.as_dict()

# 自动保持会话状态
response = session.get(login_url)

四、实战：爬取某招聘网站数据（附完整源码）

以爬取Python工程师岗位为例：

import csv
from bs4 import BeautifulSoup

def parse_job_list(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    jobs = []
    
    # 解析岗位数据
    for item in soup.select('div.job-list li'):
        title = item.select_one('span.job-name').text.strip()
        salary = item.select_one('span.red').text
        company = item.select_one('div.company-text a').text
        
        jobs.append({
            'title': title,
            'salary': salary,
            'company': company
        })
    
    return jobs

# 保存到CSV（支持增量存储）
def save_to_csv(data):
    with open('jobs.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title', 'salary', 'company'])
        writer.writerows(data)

（避坑指南）遇到动态加载的数据怎么办？上大招——Selenium模拟浏览器：

from selenium.webdriver import ChromeOptions

options = ChromeOptions()
options.add_argument('--proxy-server=%s' % proxy.as_url())
driver = webdriver.Chrome(options=options)

# 获取动态渲染后的页面
driver.get(url)
html = driver.page_source

五、用爬取数据训练AI面试官

5.1 数据清洗技巧

使用正则表达式提取薪资范围：

import re

def parse_salary(text):
    # 匹配类似"15-30K·16薪"的格式
    pattern = r'(\d+)[-~](\d+)K·(\d+)薪'
    match = re.search(pattern, text)
    if match:
        return {
            'min': int(match.group(1)) * 1000,
            'max': int(match.group(2)) * 1000,
            'bonus': int(match.group(3))
        }

5.2 构建岗位知识图谱

使用Neo4j存储岗位关系数据：

from py2neo import Graph, Node

graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

def create_node(job):
    node = Node("Job",
                title=job['title'],
                company=job['company'])
    graph.create(node)

5.3 训练面试问题生成模型

使用GPT-2微调生成面试问题：

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2-medium")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("./fine-tuned-model")

def generate_question(position):
    prompt = f"作为{position}面试官，我应该问："
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    return tokenizer.decode(outputs[0])

六、法律风险提示（必须看！）

严格遵守网站的robots.txt协议
禁止爬取个人隐私信息（电话号码、身份证等）
控制爬取频率，避免影响网站正常运行
参考《网络安全法》第二十七条：不得提供侵入计算机系统的工具

七、完整项目源码获取

关注公众号【Python实战派】回复"招聘爬虫"获取完整可运行代码（包含代理配置、反反爬策略、数据可视化模块）

（源码亮点预览）

✅ 多线程爬虫实现
✅ 自动异常重试机制
✅ 数据清洗pipeline
✅ 智能岗位推荐系统

八、爬虫工程师的进阶路线

初级阶段：掌握Requests+BeautifulSoup
中级阶段：精通Scrapy框架+Selenium
高级阶段：分布式爬虫+智能验证码识别
终极形态：反爬对抗专家（年薪50W+的秘密！）

最后说句大实话：爬虫不是法外之地，技术要用在正道上！下期教大家用爬虫数据做行业薪资分析报告，想看的评论区扣1~