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。
第二步：发送请求，获取页面
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。
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def read_page(url, page_num, keyword):
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([
('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
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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。
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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
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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。
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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):
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_excel(r'C:UsersAdministratorDesktop\%s.xls'%file_name)
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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
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#! -*-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, page_num, keyword):
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
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, tag_name, file_name): # 将抓取到的招聘信息存储到excel当中
book = xlsxwriter.Workbook(r'C:UsersAdministratorDesktop\%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()
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, page_num, 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, tag_name, file_name)
endtime = datetime.datetime.now()
time = (endtime - starttime).seconds
print('总共用时：%s s' % time)
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