前程无忧爬虫实战(通过输入关键字爬取任意职位并自动保存为.csv文本)

本文介绍了一种使用Python爬虫技术从前程无忧网站抓取职位信息的方法,包括构造URL、发送GET请求、利用XPath解析网页内容、获取最大页码并遍历所有页面,最终将数据保存为CSV文件。

![0e644a1fa9dc00c3e7c752bdf4382aa2.jpg](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/9136378-72ab92577ff68f7d.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

#这里只分析主要的思路和要注意的点。有什么不懂的可以评论提问,研究给出的代码理解。
##1.通过在前程无忧上面输入关键字搜索可以发现,前程无忧的数据不是ajax加载的,是普通的一个get请求,只需要构造url发送请求,编写解析的规则就可以了,这里推荐采用xpath编写解析的规则。解析这些非结构性的数据首先考虑xpath,xpath不行的话就用正则。获取最大爬取页码数据只需要通过xpath定位那个最大页数就可以了,然后把那个数字提取出来,在写个if判断。

2.代码的实现如下
 

#_author:'DJS'
#date:2018-11-19

import csv
import re

import requests
from lxml import etree
headers = {
    "cache-control": "no-cache",
    "postman-token": "72a56deb-825e-3ac3-dd61-4f77c4cbb4d8",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.67 Safari/537.36",

}
def get_url(key1):
    try:
        i=0
        url = "https://search.51job.com/list/030800%252C040000%252C030200,000000,0000,00,9,99,{},2,1.html"
        response = re
本研究设计实现了一个基于Python的招聘网站数据爬取岗位分析系统,旨在构建一个集"信息整合-精准匹配-趋势洞察"于一体的智能化平台。本研究的核心目的是通过大数据技术实现招聘数据的自动化采集、清洗、分析与可视化,以提升招聘市场的透明度和匹配效率。系统采用多层次架构:首先,利用Scrapy框架构建分布式爬虫,从主流招聘平台(如Boss直聘、前程无忧自动化采集岗位信息,涵盖职位名称、薪资范围、学历要求、技能需求、企业类型及地域分布等字段,通过代理池和请求频率控制规避反爬机制;其次,基于Pandas库对原始数据进行清洗和处理,包括去重、缺失值填充、文本标准化(如技能关键词提取),存储至MySQL数据库以支持高效查询;进而,通过大数据分析引擎(如PySpark)进行多维度统计挖掘,包括薪资分布分析、技能需求频率计算、地域差异比较等,引入机器学习模型增强预测能力:其中,薪资预测模块采用随机森林算法或XGBoost回归模型,以职位类别、地区、学历、工作经验、技能组合为特征,训练预测不同岗位的薪资水平(如平均薪资或区间输出),而技能关联分析则基于Apriori算法挖掘潜在技能组合需求(如Python与机器学习技能的频繁共现);最后,通过Pyecharts库构建交互式可视化看板,展示热力图(岗位分布)、折线图(薪资趋势)、词云图(技能需求)等,支持用户按行业、经验、学历等下钻分析。 【文章内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
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