Python爬虫框架Scrapy实例(爬取腾讯社招信息并保存为excel)

最新推荐文章于 2023-11-15 17:03:49 发布

RichieLiLiLi

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分类专栏：爬虫文章标签： scrapy python爬虫腾讯招聘 excel

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本文介绍使用Scrapy框架爬取腾讯社会招聘信息的过程，包括创建项目、编写爬虫代码、处理数据并保存至Excel等步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言：

在学习python爬虫的时候，曾经爬取过腾讯社招的网站，很久很久没有写爬虫，心血来潮打算爬一个练手，想起之前爬过腾讯社招网站，打开一看网页变了，行动，重新写一遍。这个网站相对简单，做了简单测试没有设置反爬，比较适合初学者拿来练手。

搜索页面：
腾讯社招主页面
点击列表中的某个职位后，会跳转到下面页面，我们需要爬取跳转后的页面的数据。
点开列表的详细页面，也就是我们要爬取的信息页面
爬取结果
我们最终将数据写入到excel中。

详细步骤
直接上代码：
开发工具用的PyCharm，自行添加相关依赖。
一、创建scrapy项目。
scrapy startproject Tencent
在Terminal中运行上面命令，scrapy会自动创建项目，目录结构如下(忽略红线内的两个文件，那是手动创建的)：
在这里插入图片描述
二、在spiders文件夹下创建careerDesc.py 的爬虫文件，代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import json
import collections
from ..items import TencentItem

class CareerdescSpider(scrapy.Spider,):
    #爬虫名称
    name = 'careerDesc'
    allowed_domains = ['careers.tencent.com']
    offset = 1
    #通过浏览器开发者工具定位出json文件的链接，以下链接是job list的链接，我们需要的到访问职位详情链接里面的postid，这里我们设置每次读取100 条信息
    url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?pageSize=100&pageIndex='
    #爬取postid 的url
    start_urls = [url + str(offset)]
    #设置此爬虫的管道文件，这个属于个人习惯， 如果scrapy中只有一个爬虫文件不需要设置， 如果有多个爬虫文件，需要设置一下。
    custom_settings = {'ITEM_PIPELINES': {'Tencent.pipelines.TencentPipeline': 300}}
    #爬取每一条职位详情的url
    url_careerDESC = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/ByPostId?postId='

    def parse(self, response):
        '''
        我们需要在此爬虫方法中获取到每一条职位特有的postid，并callback一下详情页的爬虫方法
        '''
        #通过json文件获取到所有职位的数量，方便进行页数判断
        countNum = json.loads(response.text)['Data']['Count']
        #通过json文件获取到postid
        postidjson = json.loads(response.text)['Data']['Posts']
        for each in postidjson:
            #循环获取到的postid 并且组合成url 取调用详情页的爬虫desc_parse
            yield scrapy.Request(self.url_careerDESC + str(each['PostId']), callback=self.desc_Parse)
            #页数判断
        if countNum % 100 == 0:
            page = countNum / 100
            if self.offset < page:
                self.offset += 1
        else:
            page = countNum / 100 + 1
            if self.offset < page:
                self.offset += 1
        yield scrapy.Request(self.url + str(self.offset), callback=self.parse)

    def desc_Parse(self, response):
        '''
        爬取详情页的信息并返回item。
        '''
        descjson = json.loads(response.text)['Data']
        #因为item是一个dict，dict是无序的，输出的时候也是无序的，但我们需要按照我们制定的顺序输出， 
        #所以将item转化成orderdict，这样会按照我们设定的顺序输出，但是orderdict占用的内存是普通dict的两倍，暂时没有想到更好的解决方法
        item = collections.OrderedDict(TencentItem())
        item['ARecruitPostName'] = descjson['RecruitPostName']
        item['BLocationName'] = descjson['LocationName']
        item['CategoryName'] = descjson['CategoryName']
        item['DResponsibility'] = descjson['Responsibility']
        item['ERequirement'] = descjson['Requirement']
        item['FLastUpdateTime'] = descjson['LastUpdateTime']
        item['GPostURL'] = descjson['PostURL']
        yield item

三、编写pipeline文件

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import xlrd
from xlutils.copy import copy


class TencentPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        workbook = xlrd.open_workbook('tencentposition.xls')
        sheets = workbook.sheet_names()
        worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[0])
        rows_count = worksheet.nrows
        new_workbook = copy(workbook)
        new_worksheet = new_workbook.get_sheet(0)
        cols = 0
        for v in item.values():
            new_worksheet.write(rows_count,cols,v)
            cols += 1
        new_workbook.save('tencentposition.xls')
        return item

四、编写setting文件

ITEM_PIPELINES = {
   'Tencent.pipelines.TencentPipeline': 300,
}

五、为了方便，我单独编写了一个文件创建Excel，方便修改。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

#-------------------------------------------------------------------------------
# Name:         createExcel
#-------------------------------------------------------------------------------

import xlwt
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

def CreateExcel():
    file = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
    table = file.add_sheet('TencentPosition',cell_overwrite_ok=True)
    table_head = ['职位名称','工作地点','职位类型','岗位职责','工作要求','LastUpdate','PostURL']
    for i in range(len(table_head)):
        table.write(0,i,table_head[i])
    file.save('tencentposition.xls')
    print 'created successful'

if __name__ == '__main__':
    CreateExcel()

六、设置一个程序按照先创建Excel再执行爬虫的顺序执行。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

#-------------------------------------------------------------------------------
# Name:         entrypoint
#-------------------------------------------------------------------------------

import os
import time

os.system('python createExcel.py')
time.sleep(5)
os.system('scrapy crawl careerDesc')

我们直接运行entryPoint.py 即可运行程序
至此，一个简单的scrapy爬虫就完成了。
才疏学浅，共同交流。