拉钩项目--项目流程+数据提取
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了拉钩项目--项目流程+数据提取相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
声明:
1)仅作为个人学习,如有冒犯,告知速删!
2)不想误导,如有错误,不吝指教!
目标:
1. 爬取拉钩网中的关于编程语言的 1)薪资,2)城市范围,3)工作年限,4)学历要求;
2 .将四部分保存到mysql
中;
3.对四部分进行数据可视化;
4.最后通过pyecharts+bootstrap
进行网页美化 .
技能点:
1. python网络基础(requests,xpath
语法等);
2. MySQL+ pymysql
的语法基础;
3. pyecharts
基础;
4. bootstrap基础;
项目流程及逻辑:
大方向:先完成爬取一类的信息,进行可视化,走一遍流程很重要,再拓展!
1.进入以下位置:
------->刷新找到请求url
:<--------
------->分析+请求参数:<--------
------->因为url
是post请求,我们需要提交参数,往下滑:<-------
2.解决反爬机制
1. 上面的操作解决的是------>拉钩的ajax
请求方式
2. 隐藏在cookies中的时间戳处理:------>session来保持会话-----实时更新cookies
1 #获取cookies的函数 2 #start_url = "https://www.lagou.com/jobs/list_python?#labelWords=&fromSearch=true&suginput=" 3 def cookieRequest(start_url): 4 r = requests.Session() 5 r.get(url=start_url, headers=headers, timeout=3) 6 return r.cookies
3.构造流程
1.构造主函数:
1 if __name__ == ‘__main__‘: 2 #初始url---获取cookies 3 start_url = "https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=" 4 #模拟请求url 5 post_url = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?" 6 #headers 7 headers = { 8 "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (Khtml, like Gecko) Chrome/83.0.4103.61 Safari/537.36", 9 "accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01", 10 "accept-encoding": "gzip, deflate, br", 11 "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8", 12 "referer": "https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=", 13 } 14 # 动态cookies 15 cookies = cookieRequest(start_url) 16 time.sleep(1) 17 #异常处理 18 try: 19 data = { 20 "first": "true", 21 "pn": 1 # 1 22 "kd": "python", 23 } 24 textInformation(post_url, data, cookies) 25 time.sleep(7) 26 print(‘------------第%s页爬取成功,正在进行下一页--------------‘ % s) 27 except requests.exceptions.ConnectionError: 28 r.status_code = "Connection refused"
2.构造基础页函数
1 def textInformation(post_url, data, cookies): 2 response = requests.post(post_url, headers=headers, data=data, cookies=cookies,timeout=3).text 3 div1 = json.loads(response) 4 # 拿到该页的职位信息 5 position_data = div1["content"]["positionResult"]["result"] 6 n = 1 7 for list in position_data: 8 infor = { 9 "positionName": result["positionName"], 10 ? 11 "companyFullName": result["companyFullName"], 12 "companySize": result["companySize"], 13 "industryField": result["industryField"], 14 "financeStage": result["financeStage"], 15 ? 16 "firstType": result["firstType"], 17 "secondType": result["secondType"], 18 "thirdType": result["thirdType"], 19 ? 20 "positionLables": result["positionLables"], 21 ? 22 "createTime": result["createTime"], 23 ? 24 "city": result["city"], 25 "district": result["district"], 26 "businessZones": result["businessZones"], 27 ? 28 "salary": result["salary"], 29 "workYear": result["workYear"], 30 "jobNature": result["jobNature"], 31 "education": result["education"], 32 ? 33 "positionAdvantage": result["positionAdvantage"] 34 } 35 ? 36 print(infor) 37 time.sleep(5) 38 print(‘----------写入%s次-------‘ %n) 39 n +=1
3.单独获取每个类的show_id(详情页使用):
https://www.lagou.com/jobs/4254613.html? show=0977e2e185564709bebd04fe72a34c9f
1 show_id = [] 2 def getShowId(post_url, headers, cookies): 3 data = { 4 "first": "true", 5 "pn": 1, 6 "kd": "python", 7 } 8 response = requests.post(post_url, headers=headers, data=data, cookies=cookies).text 9 div1 = json.loads(response) 10 # 拿到该页的职位信息 11 position_data = div1["content"]["positionResult"]["result"] 12 # 详情页的show_id 13 position_show_id = div1[‘content‘][‘showId‘] 14 show_id.append(position_show_id) 15 # return position_show_id
4.详情页信息
1 def detailinformation(detail_id, show_id): 2 get_url = "https://www.lagou.com/jobs/{}.html?show={}".format(detail_id, show_id) 3 # time.sleep(2) 4 # 详情页信息 5 response = requests.get(get_url, headers=headers,timeout=5).text 6 # print(response) 7 html = etree.HTML(response) 8 div1 = html.xpath("//div[@class=‘job-detail‘]/p/text()") 9 # 职位详情/清洗数据 10 position_list = [i.replace(u‘xa0‘, u‘‘) for i in div1] 11 # print(position_list) 12 return position_list
完整代码放在GitHub
中:
https://github.com/xbhog/studyProject
4.暂没解决/完善的问题
-
详情页在
mysql
保存到的时候,有些没有数据,可能是网络抖动或者请求频繁
-
没有使用多线程
-
没有使用
scrapy
框架 -
------>下期内容<---------
数据存储:----存储环境ubuntu
-
Mysql
存储 -
csv
以上是关于拉钩项目--项目流程+数据提取的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
python 用于数据探索的Python代码片段(例如,在数据科学项目中)
Express实战 - 应用案例- realworld-API - 路由设计 - mongoose - 数据验证 - 密码加密 - 登录接口 - 身份认证 - token - 增删改查API(代码片段