运行平台： Windows Python版本： Python3.6 IDE： Sublime Text 其他工具： Chrome浏览器
1、网页分析
1.1 分析请求地址
以北京海淀区的python工程师为例进行网页分析。打开智联招聘首页，选择北京地区，在搜索框输入"python工程师"，点击"搜工作"：
想学习可以加Python学习q-u-n-227-435-450 即可获取，内附：开发工具和安装包，以及系统学习路线图，接下来跳转到搜索结果页面，按"F12"打开开发者工具，然后在"热门地区"栏选择"海淀"，我们看一下地址栏：
由地址栏后半部分searchresult.ashx?jl=北京&kw=python工程师&sm=0&isfilter=1&p=1&re=2005可以看出，我们要自己构造地址了。接下来要对开发者工具进行分析，按照如图所示步骤找到我们需要的数据：Request Headers和Query String Parameters ：
构造请求地址：
paras = {'jl': '北京', # 搜索城市'kw': 'python工程师', # 搜索关键词 'isadv': 0, # 是否打开更详细搜索选项'isfilter': 1, # 是否对结果过滤'p': 1, # 页数're': 2005# region的缩写，地区，2005代表海淀}url = 'https://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?' + urlencode(paras)
请求头：
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36','Host': 'sou.zhaopin.com','Referer': 'https://www.zhaopin.com/','Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8','Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'}
1.2 分析有用数据
接下来我们要分析有用数据，从搜索结果中我们需要的数据有：职位名称、公司名称、公司详情页地址、职位月薪：
通过网页元素定位找到这几项在HTML文件中的位置，如下图所示：
用正则表达式对这四项内容进行提取：
# 正则表达式进行解析pattern = re.compile('(.*?).*?' # 匹配职位信息 '(.*?).*?' # 匹配公司网址和公司名称 '(.*?)', re.S) # 匹配月薪 # 匹配所有符合条件的内容items = re.findall(pattern, html)
注意：解析出来的部分职位名称带有标签，如下图所示：
那么在解析之后要对该数据进行处理剔除标签，用如下代码实现：
for item in items: job_name = item[0] job_name = job_name.replace('', '') job_name = job_name.replace('', '')yield {'job': job_name,'website': item[1],'company': item[2],'salary': item[3] }
2、写入文件
我们获取到的数据每个职位的信息项都相同，可以写到数据库中，但是本文选择了csv文件，以下为百度百科解释：
逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。
由于python内置了csv文件操作的库函数，所以很方便：
import csvdefwrite_csv_headers(path, headers):''' 写入表头 '''with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f: f_csv = csv.DictWriter(f, headers) f_csv.writeheader()defwrite_csv_rows(path, headers, rows):''' 写入行 '''with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f: f_csv = csv.DictWriter(f, headers) f_csv.writerows(rows)
3、进度显示
要想找到理想工作，一定要对更多的职位进行筛选，那么我们抓取的数据量一定很大，几十页、几百页甚至几千页，那么我们要掌握抓取进度心里才能更加踏实啊，所以要加入进度条显示功能。
本文选择tqdm 进行进度显示，来看一下酷炫结果（图片来源网络）：
执行以下命令进行安装：pip install tqdm。
简单示例：
from tqdm import tqdmfrom time import sleepfor i in tqdm(range(1000)): sleep(0.01)
4、完整代码
以上是所有功能的分析，如下为完整代码：
#-*- coding: utf-8 -*-import reimport csvimport requestsfrom tqdm import tqdmfrom urllib.parse import urlencodefrom requests.exceptions import RequestExceptiondefget_one_page(city, keyword, region, page):''' 获取网页html内容并返回 ''' paras = {'jl': city, # 搜索城市'kw': keyword, # 搜索关键词 'isadv': 0, # 是否打开更详细搜索选项'isfilter': 1, # 是否对结果过滤'p': page, # 页数're': region # region的缩写，地区，2005代表海淀 } headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36','Host': 'sou.zhaopin.com','Referer': 'https://www.zhaopin.com/','Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8','Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9' } url = 'https://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?' + urlencode(paras)try:# 获取网页内容，返回html数据 response = requests.get(url, headers=headers)# 通过状态码判断是否获取成功if response.status_code == 200:return response.textreturnNoneexcept RequestException as e:returnNonedefparse_one_page(html):''' 解析HTML代码，提取有用信息并返回 '''# 正则表达式进行解析 pattern = re.compile('(.*?).*?'# 匹配职位信息'
', re.S) # 匹配月薪 # 匹配所有符合条件的内容 items = re.findall(pattern, html) for item in items: job_name = item[0] job_name = job_name.replace('', '') job_name = job_name.replace('', '')yield {'job': job_name,'website': item[1],'company': item[2],'salary': item[3] }defwrite_csv_file(path, headers, rows):''' 将表头和行写入csv文件 '''# 加入encoding防止中文写入报错# newline参数防止每写入一行都多一个空行with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f: f_csv = csv.DictWriter(f, headers) f_csv.writeheader() f_csv.writerows(rows)defwrite_csv_headers(path, headers):''' 写入表头 '''with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f: f_csv = csv.DictWriter(f, headers) f_csv.writeheader()defwrite_csv_rows(path, headers, rows):''' 写入行 '''with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f: f_csv = csv.DictWriter(f, headers) f_csv.writerows(rows)defmain(city, keyword, region, pages):''' 主函数 ''' filename = 'zl_' + city + '_' + keyword + '.csv' headers = ['job', 'website', 'company', 'salary'] write_csv_headers(filename, headers)for i in tqdm(range(pages)):''' 获取该页中所有职位信息，写入csv文件 ''' jobs = [] html = get_one_page(city, keyword, region, i) items = parse_one_page(html)for item in items: jobs.append(item) write_csv_rows(filename, headers, jobs)if __name__ == '__main__': main('北京', 'python工程师', 2005, 10)
(.*?).*?'# 匹配公司网址和公司名称'(.*?)
上面代码执行效果如图所示：
执行完成后会在py同级文件夹下会生成名为：zl_北京_python工程师.csv的文件，打开之后效果如下：
