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小编这次要给大家分享的是Python中用scrapy框架爬取拉勾网招聘信息，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。
本文实例为爬取拉勾网上的python相关的职位信息, 这些信息在职位详情页上, 如职位名, 薪资, 公司名等等.
分析思路
分析查询结果页
在拉勾网搜索框中搜索'python'关键字, 在浏览器地址栏可以看到搜索结果页的url为: 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=', 尝试将?后的参数删除, 发现访问结果相同.
打开Chrome网页调试工具(F12), 分析每条搜索结果(即每个职位)在html中所处的元素定位, 发现每条结果都在
因为我们需要每个职位的具体信息, 因此需要获取到每条搜索结果的详情url, 即点击搜索结果后进入的详情页的url.
继续查看li标签中的元素, 找到想要的详情url, 找到后的url为: href=https://www.lagou.com/jobs/6945237.html?show=b6e8e778fcae4c2aa2111ba58f9ebfa0
查看其它搜索结果的详情url, 发现其格式都为: href="https://www.lagou.com/jobs/{某个id}.html?show={show_id}" rel="external nofollow"
对于第一个ID, 每条结果的id都不一样, 猜想其为标记每个职位的唯一id, 对于show_id, 每条结果的id都是一样的, 尝试删除show参数, 发现一样可以访问到具体结果详情页
那么我们直接通过xpath提取到每个职位的第一个ID即可, 但是调试工具的elements标签下的html是最终网页展示的html, 并不一定就是我们访问 https://www.lagou.com/jobs/list_python 返回的response的html, 因此点到Network标签, 重新刷新一下页面, 找到 https://www.lagou.com/jobs/list_python 对应的请求, 查看其对应的response, 搜索 'position_link'(即前面我们在elements中找到的每条搜索结果的详情url), 发现确实返回了一个网址, 但是其重要的两个ID并不是直接放回的, 而是通过js生成的, 说明我们想要的具体数据并不是这个这个请求返回的.
那么我们就需要找到具体是那个请求会返回搜索结果的信息, 一般这种情况首先考虑是不是通过ajax获取的数据, 筛选类型为XHR(ajax)的请求, 可以逐个点开查看response, 发现 positionAjax.json 返回的数据中就存在我们想要的每条搜索结果的信息. 说明确实是通过ajax获取的数据, 其实点击下一页, 我们也可以发现地址栏url地址并没有发生变化, 只是局部刷新了搜索结果的数据, 也说明了搜索结果是通过ajax返回的.
分析上面ajax的response, 查看其中是否有我们想要的职位ID, 在preview中搜索之前在elements中找到的某个职位的url的两个ID, 确实两个ID都存在response中, 分析发现第一个ID即为positionId, 第二个即为showId, 我们还可以发现response中返回了当前的页码数pageNo
因此我们只需要访问上面ajax对应的url: https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false 就可以拿到我们想要的ID, 然后填入详情url模板: https://www.lagou.com/jobs/{position_id}.html?show={show_id}中即可访问详情页了.
但是当我们直接访问 https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false 时 ,返回的结果却是: {"status":false,"msg":"您操作太频繁,请稍后再访问","clientIp":"139.226.66.44","state":2402}
经过百度查询后发现原来直接访问上述地址是不行的, 这也是拉钩的一个反爬策略, 需要我们带上之前访问查询结果页(https://www.lagou.com/jobs/list_python?)的cookie才行, 因为我们这里使用的是scrapy框架, 该框架是能够自带上次请求的cookie来访问下一个请求的, 所以我们这里不需要手动去添加cookie信息, 只需要首先访问一下查询结果页就可以了. 即start_url = https://www.lagou.com/jobs/list_python
此外发现这个ajax请求是通过POST方式发送的, 因此还需要分析它提交的form数据, 在第一页中有三条数据信息, first为true, pn为1 kd为python , 第二页中first为false, pn为2, kd同样为python, 且多了一个sid
分析这四个参数, 第一个first为表示是否是第一页, 第二个pn为表示当前页码数, 第三个kd为表示搜索的关键字, 第四个sid经过和上面showId对比发现其值就为showId
分析职位详情页
前面分析完后就可以拼接出职位详情页url了, 点开详情页, 同样的思路分析我们想要的数据是不是就在详情页的url中, 这里想要职位名称, 工资, 地点, 经验, 关键字, 公司信息等
在network中查找对应的response, 发现数据确实就存在response中, 因此直接通过xpath就可以提取想要的数据了
编写爬虫代码
具体代码在github:
这里只放出关键代码
创建scrapy项目
scrapy startproject LaGou
