拉勾網職位資料爬取 按公司規模爬取

2021-08-26 02:46:37 字數 3767 閱讀 3451

全部的**見我的github

這裡改進了一下之前文章-拉勾網職位資料爬取，由於拉勾網最多隻會顯示30頁的職位資訊，為了獲取更多的職位資訊，就要分類爬取。

由於北京的python職位很多，超過了30頁的部分就不顯示了，我為了能夠比較全的爬取資料，就進行了分類爬取。這裡我選擇公司規模這個類別：

小於15人  15-50人  50-150人  150-500人  500-2000人  2000人以上
這個類別不會重複，而且每個小類下的資料也不會超過30頁。

這個類別不同體現在url上，下面是小於15人的url：



%b0%91


%e4%ba


%8e15


%e4%ba


%ba&city=%e5


%8c%97


%e4%ba


%ac&needaddtionalresult=false&isschooljob=1
其中gm=%e5%b0%91%e4%ba%8e15%e4%ba%ba就是小於15人。

下面是全部類別的公司規模部分的**：

小於15人 gm=%e5


%b0%91


%e4%ba


%8e15


%e4%ba


%ba15-15人 gm=15-50


%e4%ba


%ba50-150人 gm=50-150


%e4%ba


%ba150-500人 gm=150-500


%e4%ba


%ba500-2000人 gm=500-2000


%e4%ba


%ba2000人以上 gm=2000


%e4%ba


%ba%e4


%bb%a5


%e4%b8


%8a
總頁面數其實在post請求後發回來的json資料中。

result['content']['positionresult']['totalcount']
迴圈公司規模這個類別，然後在每個分類下找到頁面數，然後用之前寫好的方法進行爬取。

import requests


from fake_useragent import useragent


from lxml import etree


import csv


import json


import time


import pandas as pd
請求頭是為了反反爬蟲的，表單是用來post請求時提交的。

host = "www.lagou.com"


origin =  ""


referer = "/jobs/list_python?px=default&gx=&isschooljob=1&city=%e6%9d%ad%e5%b7%9e"


ua = useragent()


headers = 


data=
下面的url中的gm部分被替換為{}，後面根據類別來補全。

url = "/jobs/positionajax.json?px=default&gm={}&city=%e5%8c%97%e4%ba%ac&needaddtionalresult=false&isschooljob=1"
下面是公司規模的類別字典列表。這是用來補全到url的gm引數中的。

gm_list = [,,,


,,


]
def


getposition


(url,headers,data,page):


data['pn'] = str(page)


response = requests.post(url,headers = headers,data = data)


print(response.status_code)


result = response.json()


if result['success']:


print("正常獲取")


position = result['content']['positionresult']['result']


totalcount = result['content']['positionresult']['totalcount'] #返回的職位總數（用來計算頁數）


pagecount = int(totalcount)//15 + 1


#每頁15條職位，這裡向下整除15


time.sleep(1)  # 獲取正常的情況下延時1s請求一次


return position,pagecount


else:


print("您操作太頻繁,請稍後再訪問")


time.sleep(10)  # 出現異常時，間隔10s後再獲取


position,pagecount = getposition(url,headers,data,page) #遞迴獲取


return position,pagecount
這裡通過迴圈整個類別字典來依次爬取對應類別的全部職位資訊。主要就是：

for gm in gm_list:


gm_url = url.format(gm['url'])


...#對應類別的職位資訊爬取過程


...#下面是儲存到csv檔案


total_df.to_csv('python-school-beijing-{}.csv'.format(gm['class']), sep = ',', header = true, index = false)
for gm in gm_list:


gm_url = url.format(gm['url'])


#下面是尋找「總頁面」（pagecount）的過程


position,pagecount = getposition(gm_url,headers,data,page = 1)


#下面是初始化total_df過程


df = pd.dataframe(position)


total_df = df


#如果只有一頁，那麼直接得到了所有的職位資料total_df


if pagecount > 1:


for page in range(2,pagecount+1): #注意：第一頁的資料已經儲存起來了，這裡從第二頁開始


position,_ = getposition(gm_url,headers,data,page)


df = pd.dataframe(position)


total_df = pd.concat([total_df,df],axis = 0)


#下面輸出一定資訊到控制台


print("{}".format(gm['class']) + '\n' + '總頁數為：' + str(pagecount))


total_df.info()


#下面是儲存到csv檔案


total_df.to_csv('python-school-beijing-{}.csv'.format(gm['class']), sep = ',', header = true, index = false)
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