学习Python也有一段时间了，各种理论知识大体上也算略知一二了，今天就进入实战演练：通过Python来编写一个拉勾网薪资调查的小爬虫。
第一步：分析网站的请求过程
我们在查看拉勾网上的招聘信息的时候，搜索Python，或者是PHP等等的岗位信息，其实是向服务器发出相应请求，由服务器动态的响应请求，将我们所需要的内容通过浏览器解析，呈现在我们的面前。
可以看到我们发出的请求当中，FormData中的kd参数，就代表着向服务器请求关键词为Python的招聘信息。
分析比较复杂的页面请求与响应信息，推荐使用fiddler，对于分析网站来说绝对是一大杀器。不过比较简单的响应请求用浏览器自带的开发者工具就可以，比如像火狐的FireBug等等，只要轻轻一按F12，所有的请求的信息都会事无巨细的展现在你面前。
经由分析网站的请求与响应过程可知，拉勾网的招聘信息都是由XHR动态传递的。
我们发现，以POST方式发出的请求有两个，分别是companyAjax.json和positionAjax.json，它们分别控制当前显示的页面和页面中包含的招聘信息。
可以看到，我们所需要的信息包含在positionAjax.json的Content->result当中，其中还包含了一些其他参数信息，包括总页面数（totalPageCount），总招聘登记数（totalCount）等相关信息。
知道我们所要抓取的信息在哪里是最为首要的，知道信息位置之后，接下来我们就要考虑如何通过Python来模拟浏览器，获取这些我们所需要的信息。
def read_page(url,page_num,keyword): # 模仿浏览器post需求信息，并读取返回后的页面信息 page_headers = { 'Host': 'www.lagou.com','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML,like Gecko) ' 'Chrome/45.0.2454.85 Safari/537.36 115browser/6.0.3','Connection': 'keep-alive' } if page_num == 1: boo = 'true' else: boo = 'false' page_data = parse.urlencode([ # 通过页面分析，发现浏览器提交的FormData包括以下参数 ('first',boo),('pn',page_num),('kd',keyword) ]) req = request.Request(url,headers=page_headers) page = request.urlopen(req,data=page_data.encode('utf-8')).read() page = page.decode('utf-8') return page
其中比较关键的步骤在于如何仿照浏览器的Post方式，来包装我们自己的请求。
request包含的参数包括所要抓取的网页url，以及用于伪装的headers。urlopen中的data参数包括FormData的三个参数(first、pn、kd)
包装完毕之后，就可以像浏览器一样访问拉勾网，并获得页面数据了。
第三步：各取所需，获取数据
获得页面信息之后，我们就可以开始爬虫数据中最主要的步骤：抓取数据。
抓取数据的方式有很多，像正则表达式re，lxml的etree，json，以及bs4的BeautifulSoup都是python3抓取数据的适用方法。大家可以根据实际情况，使用其中一个，又或多个结合使用。
def read_tag(page,tag): page_json = json.loads(page) page_json = page_json['content']['result'] # 通过分析获取的json信息可知，招聘信息包含在返回的result当中，其中包含了许多其他参数 page_result = [num for num in range(15)] # 构造一个容量为15的占位list，用以构造接下来的二维数组 for i in range(15): page_result[i] = [] # 构造二维数组 for page_tag in tag: page_result[i].append(page_json[i].get(page_tag)) # 遍历参数，将它们放置在同一个list当中 page_result[i][8] = ','.join(page_result[i][8]) return page_result # 返回当前页的招聘信息
第四步：将所抓取的信息存储到excel中
获得原始数据之后，为了进一步的整理与分析，我们有结构有组织的将抓取到的数据存储到excel中，方便进行数据的可视化处理。
这里我用了两个不同的框架，分别是老牌的xlwt.Workbook、以及xlsxwriter。
def save_excel(fin_result,tag_name,file_name):
book = Workbook(encoding='utf-8')
tmp = book.add_sheet('sheet')
times = len(fin_result)+1
for i in range(times): # i代表的是行,i+1代表的是行首信息
if i == 0:
for tag_name_i in tag_name:
tmp.write(i,tag_name.index(tag_name_i),tag_name_i)
else:
for tag_list in range(len(tag_name)):
tmp.write(i,tag_list,str(fin_result[i-1][tag_list]))
book.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\%s.xls' % file_name)
首先是xlwt，不知道为什么，xlwt存储到100多条数据之后，会存储不全，而且excel文件也会出现“部分内容有问题，需要进行修复”我检查了很多次，一开始以为是数据抓取的不完全，导致的存储问题。后来断点检查，发现数据是完整的。后来换了本地的数据进行处理，也没有出现问题。我当时的心情是这样的：
到现在我也没弄明白，有知道的大神希望能告诉我ლ(╹ε╹ლ)
def save_excel(fin_result,file_name): # 将抓取到的招聘信息存储到excel当中 book = xlsxwriter.Workbook(r'C:\Users\Administrator\Desktop\%s.xls' % file_name) # 默认存储在桌面上 tmp = book.add_worksheet() row_num = len(fin_result) for i in range(1,row_num): if i == 1: tag_pos = 'A%s' % i tmp.write_row(tag_pos,tag_name) else: con_pos = 'A%s' % i content = fin_result[i-1] # -1是因为被表格的表头所占 tmp.write_row(con_pos,content) book.close()
这是使用xlsxwriter存储的数据，没有问题，可以正常使用。
到从为止，一个抓取拉勾网招聘信息的小爬虫就诞生了。
附上源码
#! -*-coding:utf-8 -*- from urllib import request,parse from bs4 import BeautifulSoup as BS import json import datetime import xlsxwriter starttime = datetime.datetime.Now() url = r'http://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=%E5%8C%97%E4%BA%AC' # 拉钩网的招聘信息都是动态获取的，所以需要通过post来递交json信息，默认城市为北京 tag = ['companyName','companyShortName','positionName','education','salary','financeStage','companySize','industryField','companyLabelList'] # 这是需要抓取的标签信息，包括公司名称，学历要求，薪资等等 tag_name = ['公司名称','公司简称','职位名称','所需学历','工资','公司资质','公司规模','所属类别','公司介绍'] def read_page(url,data=page_data.encode('utf-8')).read() page = page.decode('utf-8') return page def read_tag(page,tag): page_json = json.loads(page) page_json = page_json['content']['result'] # 通过分析获取的json信息可知，招聘信息包含在返回的result当中，其中包含了许多其他参数 page_result = [num for num in range(15)] # 构造一个容量为15的list占位，用以构造接下来的二维数组 for i in range(15): page_result[i] = [] # 构造二维数组 for page_tag in tag: page_result[i].append(page_json[i].get(page_tag)) # 遍历参数，将它们放置在同一个list当中 page_result[i][8] = ','.join(page_result[i][8]) return page_result # 返回当前页的招聘信息 def read_max_page(page): # 获取当前招聘关键词的最大页数，大于30的将会被覆盖，所以最多只能抓取30页的招聘信息 page_json = json.loads(page) max_page_num = page_json['content']['totalPageCount'] if max_page_num > 30: max_page_num = 30 return max_page_num def save_excel(fin_result,content) book.close() if __name__ == '__main__': print('**********************************即将进行抓取**********************************') keyword = input('请输入您要搜索的语言类型：') fin_result = [] # 将每页的招聘信息汇总成一个最终的招聘信息 max_page_num = read_max_page(read_page(url,1,keyword)) for page_num in range(1,max_page_num): print('******************************正在下载第%s页内容*********************************' % page_num) page = read_page(url,keyword) page_result = read_tag(page,tag) fin_result.extend(page_result) file_name = input('抓取完成，输入文件名保存：') save_excel(fin_result,file_name) endtime = datetime.datetime.Now() time = (endtime - starttime).seconds print('总共用时：%s s' % time)
还有许多功能可以添加，比如说通过修改city参数查看不同城市的招聘信息啦等等，大家可以自行开发，这里只做抛砖引玉之用，欢迎交流，
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