<strong>已失效,大家看个思路就好</strong>
爬取原因：Python新手，就是想了解一下Python工程师在北上广等大中城市的薪资水平与入职前要求。
准备工作：
爬取前的分析：
目标网站为拉勾网 我们要获取的是网站中的所有公司的信息 通过分析翻页请求不难看出 所有数据都是通过json来传递的，所以我们只要能够正确的发送post请求，就能够获取到公司的列表数据
废话不多说，直接上代码：
import os
import json
import requests
import datetime
from pyquery import PyQuery as pq
from openpyxl import Workbook
from openpyxl import load_workbook
#获取城市ID列表
def get_cityId_list(url):
city_list = []
html = pq(url= url)
for areaId in html.find('#filterCollapse').find('div[class="has-more workcity"]').eq(0).find('div[class="more more-positions"]').find("a[data-lg-tj-cid='idnull']"):
# 修改页面中获取城市id的值的方法 :有原来的通过url获取 改为通过data_id属性获取
aId = pq(areaId).attr("data-id")
if(aId=='1'):
continue
city_list.append(aId)
return city_list
#获取城市名称列表
def get_city_name_list(u):
city_name_list = []
url = 'http://www.lagou.com/gongsi/'
html = pq(url=url)
for areaId in html.find('#filterCollapse').find('div[class="has-more workcity"]').eq(0).find('div[class="more more-positions"]').find("a[data-lg-tj-cid='idnull']"):
area_name=pq(areaId).html()
if area_name=="全国":
continue
city_name_list.append(area_name)
return city_name_list
#获取城市下一共有多少页
def get_city_page(areaId,page_num):
try:
param = {'first': 'false', 'pn': page_num, 'sortField': '0', 'havemark': '0'} #访问参数
r = requests.post('http://www.lagou.com/gongsi/'+areaId+'-0-0.json',params=param ) #requsets请求
page_num += 1
if(len(r.json()['result'])/16==1):
return get_city_page(areaId,page_num)
else:
return page_num
except:
return page_num-1
#根据城市ID获取所有公司信息
def get_company_list(areaId):
company_list = []
city_page_total=get_city_page(areaId,1)
for pageIndex in range(1,city_page_total):
print('正在爬取第'+str(pageIndex)+'页')
json_url = 'http://www.lagou.com/gongsi/'+areaId+'-0-0.json'
param = {'first': 'false', 'pn': str(pageIndex), 'sortField': '0', 'havemark': '0'} #访问参数
r = requests.post(json_url,params=param ) #requsets请求
msg = json.loads(r.text)
try:
for company in msg['result']:
company_list.append([company['city'],company['cityScore'],company['companyFeatures'],company['companyId'],company['companyLabels'],company['companyLogo'],company['companyName'],str(company['companyPositions']),company['companyShortName'],company['countryScore'],company['createTime'],company['finaceStage'],company['industryField'],company['interviewRemarkNum'],company['otherLabels'], company['positionNum'],company['processRate'],str(datetime.datetime.now())])
except:
print('爬取编号为'+str(areaId)+'城市时第'+str(pageIndex)+'页出现了错误,错误时请求返回内容为：'+str(msg))
continue
return company_list
#写入Excel文件方法
def write_file(fileName):
list = []
wb = Workbook()
ws = wb.active
url = 'http://www.lagou.com/gongsi/'
area_name_list = get_city_name_list(url)
for area_name in area_name_list:
wb.create_sheet(title = area_name)
file_name = fileName+'.xlsx'
wb.save(file_name)
areaId_list = get_cityId_list(url)
for areaId in areaId_list:
company_list = get_company_list(areaId)
print('正在爬取----->****'+company_list[0][0]+'****公司列表')
wb1 = load_workbook(file_name)
ws = wb1.get_sheet_by_name(company_list[0][0])
ws.append(['城市名称','城市得分','公司期望','公司ID','公司标签','公司Logo','发展阶段','企业名称','企业位置','企业简称','注册时间','财务状况','行业','在招职位','其他标签','简历处理率'])
for company in company_list:
ws.append([company[0],str(company[1]),company[2],str(company[3]),company[4],company[5],company[6],company[7],company[8],company[9],company[10],company[11],company[12],company[13],company[14],company[15]])
wb1.save(file_name)
file_name = input('请输入文件名称')
print(str(datetime.datetime.now()))
write_file(file_name)
print(str(datetime.datetime.now()))
废话两句:
此类招聘网站的目标人群是所有人，不会被限制爬虫，可以放心的爬。
本人爬取出所有的公司数据用了 45分钟， 数据比较少就没考虑用多进程爬虫 ，存储到excel中的公司名称一共有27k家的公司左右，与官网页面宣传的差了很多，不知道是不是因为很多企业没有认证的原因。
最后奉上爬取的Excel文件截图：
这一行小字应该不会有人看到的吧，Python新手 ，大牛有什么更好的建议 欢迎在评论中提出，我会努力更正，在这里先谢谢了！
