前言
很多网友在后台跟我留言，是否可以分享一些爬虫相关的文章，我便提供了我以前写过的爬虫文章的链接（如下链接所示），大家如果感兴趣的话也可以去看一看哦。在本文中，我将以智联招聘为例，分享一下如何抓取近5000条的数据分析岗信息。
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爬虫流程
首先简单聊一下Python抓取互联网数据的一般步骤，如下图所示：
1）发送请求，向对方服务器发送待抓取网站的链接URL；
2）返回请求，在不发生意外的情况下（意外包括网络问题、客户端问题、服务器问题等），对方服务器将会返回请求的内容（即网页源代码）
3）数据存储，利用正则表达式或解析法对源代码作清洗，并将目标数据存储到本地（txt、csv、Excel等）或数据库（MySQL、SQL Server、MongoDB等）
爬虫实操
接下来，在理解了爬虫流程之后，我们借助于智联招聘的网站，跟大家分析如何一步一步的完成数据的抓取。
寻找目标URL
如下图所示，是在智联招聘网站上搜索“数据分析师”岗位后的响应结果。按照常理，需要按一下键盘中的F12键，对网页内容进行监控。
接着，在原网页中下来滚动条，并点击“下一页”，此时右侧的监控台便发生了变化，读者需要按下图进行选择：
经过这四步的选择，就可以发现招聘网站上的信息都在这个Preview（预览）里面。那么问题来了，需要抓取的URL是什么呢？此时只需点击Headers卡即可，你会发现请求链接就是下图中框出来的部分：
发送请求并返回请求内容
既然找到了目标URL，下面要做的就是基于Python向智联招聘的服务器发送请求了，具体代码如下：
import requests # 用于发送URL请求
import pandas as pd # 用于构造数据框
import random # 用于产生随机数
import time # 用于时间停留#
根据第一页的URL，抓取“数据分析师”岗位的信息
url = r'https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?pageSize=60&cityId=489&workExperience=-1&education=-1&companyType=-1&employmentType=-1&jobWelfareTag=-1&kw=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%88&kt=3&lastUrlQuery=%7B%22jl%22:%22489%22,%22kw%22:%22%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%88%22,%22kt%22:%223%22%7D&at=9c5682b1a4f54de89c899fb7efc7e359&rt=54eaf1be1b8845c089439d53365ea5dd&_v=0.84300214&x-zp-page-request-id=280f6d80d733447fbebafab7b8158873-1541403039080-617179'
# 构造请求的头信息，防止反爬虫
headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'}
# 利用requests包中的get函数发送请求
response = requests.get(url, headers = headers)
# 基于response返回Json数据
datas = response.json()
如上结果所示，即为抓取回来的招聘信息，这些信息是以字典的形式存储起来的。需要说明的是，在发送请求的代码中，添加了请求头信息，其目的就是防止对方服务器禁止Python爬虫。关于头信息可以在Headers选项中的“Request Headers”部分找到，读者只需将“User-Agent”值摘抄下来即可。
内容解析（Json）
下面利用字典的键索引知识，将所需字段的值解析出来。这里不妨以公司名称为例，利用字典的索引技术将其取出来。具体如下图所示：
OK，按照如上的策略，便可以取出其他字段的信息，具体代码如下：
# 根据Json数据返回每一条招聘信息# 返回公司名称
company = [i['company']['name'] for i in response.json()['data']['results']]
# 返回公司规模
size = [i['company']['size']['name'] for i in response.json()['data']['results']]
# 返回公司类型
type = [i['company']['type']['name'] for i in response.json()['data']['results']]
# 返回公司招聘信息
positionURL = [i['positionURL'] for i in response.json()['data']['results']]
# 返回工作经验的要求
workingExp = [i['workingExp']['name'] for i in response.json()['data']['results']]
# 返回教育水平的要求
eduLevel = [i['eduLevel']['name'] for i in response.json()['data']['results']]
# 返回薪资水平
salary = [i['salary'] for i in response.json()['data']['results']]
# 返回工作岗位名称
jobName = [i['jobName'] for i in response.json()['data']['results']]
# 返回福利信息
welfare = [i['welfare'] for i in response.json()['data']['results']]
# 返回岗位所在城市
city = [i['city']['items'][0]['name'] for i in response.json()['data']['results']]
# 返回经度
lat = [i['geo']['lat'] for i in response.json()['data']['results']]
# 返回纬度
lon = [i['geo']['lon'] for i in response.json()['data']['results']]
# 将返回的信息构造表格
pd.DataFrame({'company':company,'size':size,'type':type,'positionURL':positionURL,
'workingExp':workingExp,'eduLevel':eduLevel,'salary':salary,
'jobName':jobName,'welfare':welfare,'city':city,'lat':lat,'lon':lon})
数据存储
如上操作只是将招聘网站中的第一页内容抓取下来，如果需要抓取n多页，就需要借助于for循环的技术。但在循环之前，需要准确找到目标链接的规律，然后使用for循环就水到渠成了。所以，我们按照之前的方法，找到第二页、第三页、第四页链接，然后发现其中的规律，如下图所示：
如上图所示，在链接中只有一部分内容发生变化，即“start=”，而其他部分都保持不变。所以，按照这个规律就可以对多页内容进行抓取，代码如下：
# 构造空列表，用于存储各页的招聘信息
jobs = []
# 利用for循环，生成规律的链接，并对这些链接进行请求的发送和解析内容
for i in range(0,6001,60):
url = 'https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?start='+str(i)+'&pageSize=60&cityId=489&workExperience=-1&education=-1&companyType=-1&employmentType=-1&jobWelfareTag=-1&kw=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%88&kt=3&lastUrlQuery=%7B%22p%22:5,%22jl%22:%22489%22,%22kw%22:%22%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%88%22,%22kt%22:%223%22%7D&at=17a95e7000264c3898168b11c8f17193&rt=57a342d946134b66a264e18fc60a17c6&_v=0.02365098&x-zp-page-request-id=a3f1b317599f46338d56e5d080a05223-1541300804515-144155'
response = requests.get(url, headers = headers)
print('Down Loading:','https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?start='+str(i)+'&pageSize=60','......')
company = [i['company']['name'] for i in response.json()['data']['results']]
size = [i['company']['size']['name'] for i in response.json()['data']['results']]
type = [i['company']['type']['name'] for i in response.json()['data']['results']]
positionURL = [i['positionURL'] for i in response.json()['data']['results']]
workingExp = [i['workingExp']['name'] for i in response.json()['data']['results']]
eduLevel = [i['eduLevel']['name'] for i in response.json()['data']['results']]
salary = [i['salary'] for i in response.json()['data']['results']]
jobName = [i['jobName'] for i in response.json()['data']['results']]
welfare = [i['welfare'] for i in response.json()['data']['results']]
city = [i['city']['items'][0]['name'] for i in response.json()['data']['results']]
lat = [i['geo']['lat'] for i in response.json()['data']['results']]
lon = [i['geo']['lon'] for i in response.json()['data']['results']]
# 随机生成5~8之间的实数，用于页面的停留时长（仍然是防止反爬虫）
seconds = random.randint(5,8)
time.sleep(seconds)
# 将每一页的内容保存到jobs列表中
jobs.append(pd.DataFrame({'company':company,'size':size,'type':type,'positionURL':positionURL,
'workingExp':workingExp,'eduLevel':eduLevel,'salary':salary,
'jobName':jobName,'welfare':welfare,'city':city,'lat':lat,'lon':lon}))
# 拼接所有页码下的招聘信息
jobs2 = pd.concat(jobs)
# 将数据导出到Excel文件中
jobs2.to_excel('jobs.xlsx', index = False)
如上结果所示，即为数据导出后的Excel效果图。在下一期，我将针对抓取回来的数据，进行内容的分析。
结语
OK，关于使用Python完成招聘网站数据的抓取就分享到这里，如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。同时，也欢迎各位朋友继续转发与分享文中的内容，让更多的人学习和进步。
关于Python的其他知识（包括数据的清洗、整理、运算、分析、可视化和建模），读者可以查阅我的新书《从零开始学Python数据分析与挖掘》，
