智联招聘爬虫

使用Python和Selenium进行招聘信息爬取
在当今数字化时代,数据已成为企业决策的重要依据。对于人力资源部门或求职者而言,获取最新的招聘信息至关重要。然而,手动浏览和收集招聘信息不仅耗时费力,而且效率低下。为了解决这个问题,我们可以使用Python和Selenium库来自动化这一过程,实现从招聘网站上批量爬取招聘信息。
准备工作
在开始之前,你需要确保已经安装了以下库:
Python(建议版本3.x)
Selenium
一个支持Selenium的浏览器驱动(如ChromeDriver)

1.初始化浏览器,并且获取对应的网址

driver = ChromiumPage()
driver.get(‘https://xiaoyuan.zhaopin.com/’)

2.通过元素选择器去查找前端对应的html,并保存到csv

with open(f’{shop_name}.csv’, mode=‘w’, encoding=‘utf-8’, newline=‘’) as f:
csv_writer = csv.DictWriter(f,
fieldnames=[‘职位名称’, ‘职位属性’, ‘地点’, ‘学历’, ‘薪资’, ‘公司名称’, ‘公司行业’,
‘公司性质’, ‘公司规模’, ‘经验要求’])
csv_writer.writeheader()

for page in range(1, num\_pages + 1):
    driver.wait(3)
    driver.scroll.to\_bottom()
    time.sleep(3)

    # 获取所有职位列表项
    lis = driver.eles('css:.position-list\_\_item')
    if not lis:
        print("未找到职位列表项,检查页面结构或调整等待时间。")
        break

    for li in lis:
        try:
            # 职位名称
            job\_name = li.ele('css:.position-card\_\_job-name').text if li.ele(
                'css:.position-card\_\_job-name') else "名称未找到"

            # 职位属性
            job\_type = li.ele('css:.position-card\_\_tags\_\_item').text if li.ele(
                'css:.position-card\_\_tags\_\_item') else "属性未找到"

            # 经验要求
            job\_ex = li.eles('css:.position-card\_\_tags\_\_item')\[2\].text if len(
                li.eles('css:.position-card\_\_tags\_\_item')) > 2 else "经验要求未找到"

            # 其他字段
            job\_area = li.ele('css:.position-card\_\_city-name').text if li.ele(
                'css:.position-card\_\_city-name') else "地点未找到"
            education = li.eles('css:.position-card\_\_tags\_\_item')\[1\].text if len(
                li.eles('css:.position-card\_\_tags\_\_item')) > 1 else "学历未找到"
            salary = li.ele('css:.position-card\_\_salary').text if li.ele(
                'css:.position-card\_\_salary') else "薪资未找到"
            company\_name = li.ele('css:.position-card\_\_company\_\_name').text if li.ele(
                'css:.position-card\_\_company\_\_name') else "公司名称未找到"

            # 公司行业、规模、性质
            company\_tabs\_items = li.eles('css:.position-card\_\_company\_\_tabs-item')
            company\_industry = company\_tabs\_items\[0\].text if len(company\_tabs\_items) > 0 else "行业未找到"
            company\_guimo = company\_tabs\_items\[1\].text if len(company\_tabs\_items) > 1 else "规模未找到"
            company\_type = company\_tabs\_items\[2\].text if len(company\_tabs\_items) > 2 else "性质未找到"

将数据写入 CSV 文件

csv_writer.writerow({
‘职位名称’: job_name,
‘职位属性’: job_type,
‘地点’: job_area,
‘学历’: education,
‘薪资’: salary,
‘公司名称’: company_name,
‘公司行业’: company_industry,
‘公司性质’: company_type,
‘公司规模’: company_guimo,
‘经验要求’: job_ex
})

3.效果展示图完全自动化

爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
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