python爬取招聘网信息并保存为csv文件

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python爬取招聘网信息并保存为csv文件

我们以猎聘网为例

一、打开网站查找信息

进入后搜索想要爬取的岗位信息，右键选择 “检查” 进入开发者界面

点击右上角的network，选择doc

然后点击图中的搜索按钮，输入想要爬取的岗位名称，然后刷新页面，选择搜索下边的第二个

这个时候我们看到有我们需要的url，从中也可知网站的请求方式为get请求，我们也得用get请求！

部分代码解析：

1、导入模块

import parsel
import requests
import csv

2、用url放我们的网址

url = 'https://www.liepin/zhaopin/'

3、定义data放我们的参数

这个是网页中payload的参数，也就是url中问号后面的参数

data = {
    'inputFrom': 'www_index',
    'workYearCode': '0',
    'key': 'python',
    'scene': 'input',
    'ckId': 'kfpt1emhvkrshc9o4h2xquxd74pfihmb',
}

4、用headers放我们的请求头

请求头在网页中Request headers的最后面

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                  'Chrome/99.0.4844.74 Safari/537.36 Edg/99.0.1150.46 '
}

5、用response接收我们发出的请求

网页中用的是get请求，我们也得用get请求

response = requests.get(url=url, headers=headers, params=data)

选择网页中的css

selector = parsel.Selector(response.text)

6、把最大的标签提取出来

lis = selector.css('.left-list-box .job-list-item')

7、以最大的标签为基础，遍历所需要的信息

for li in lis:
    title = li.css('.job-title-box div:nth-child(1)::attr(title)').get()  # 标题
    city = li.css('.job-dq-box .ellipsis-1::text').get()  # 城市
    money = li.css('.job-detail-header-box .job-salary::text').get()  # 薪资
    tag_list = li.css('.job-labels-box .labels-tag::text').getall()  # 标签
    exp = tag_list[0]  # 经验要求
    edu = tag_list[1]  # 学历要求

    tag = ','.join(tag_list[2:])
    company_name = li.css('pany-name::text').get()  # 公司名称
    company_list = li.css('pany-tags-box span::text').getall()  # 公司标签
    company_tag = ','.join(company_list)
    href = li.css('.job-detail-box a:nth-child(1)::attr(href)').get()  # 详情页

','.join()用逗号把列表里面的元素合并成一个字符串数据

定义一个dit字典存放所需要的信息

    dit = {
        '标题': title,
        '城市': city,
        '薪资': money,
        '经验要求': exp,
        '学历要求': edu,
        '职位标签': tag,
        '公司名称': company_name,
        '公司标签': company_tag,
        '详情页': href,
    }

8、将获得的数据进行保存

f = open('招聘.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
css_write = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
    '标题',
    '城市',
    '薪资',
    '经验要求',
    '学历要求',
    '职位标签',
    '公司名称',
    '公司标签',
    '详情页',
])

css_write.writerow(dit)  # 写入表头

# 打印在python中显示
    print(title, city, money, exp, edu, tag, company_name, company_tag, href)

9、完整代码

import parsel
import requests
import csv

f = open('招聘.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
css_write = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
    '标题',
    '城市',
    '薪资',
    '经验要求',
    '学历要求',
    '职位标签',
    '公司名称',
    '公司标签',
    '详情页',
])

url = 'https://www.liepin/zhaopin/'

data = {
    'inputFrom': 'www_index',
    'workYearCode': '0',
    'key': 'python',
    'scene': 'input',
    'ckId': 'kfpt1emhvkrshc9o4h2xquxd74pfihmb',
}

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                  'Chrome/99.0.4844.74 Safari/537.36 Edg/99.0.1150.46 '
}

response = requests.get(url=url, headers=headers, params=data)

selector = parsel.Selector(response.text)
# 把最大的标签提取出来
lis = selector.css('.left-list-box .job-list-item')

for li in lis:
    title = li.css('.job-title-box div:nth-child(1)::attr(title)').get()  # 标题
    city = li.css('.job-dq-box .ellipsis-1::text').get()  # 城市
    money = li.css('.job-detail-header-box .job-salary::text').get()  # 薪资
    tag_list = li.css('.job-labels-box .labels-tag::text').getall()  # 标签
    exp = tag_list[0]  # 经验要求
    edu = tag_list[1]  # 学历要求
    # ','.join()用逗号把列表里面的元素合并成一个字符串数据
    tag = ','.join(tag_list[2:])
    company_name = li.css('pany-name::text').get()  # 公司名称
    company_list = li.css('pany-tags-box span::text').getall()  # 公司标签
    company_tag = ','.join(company_list)
    href = li.css('.job-detail-box a:nth-child(1)::attr(href)').get()  # 详情页

    dit = {
        '标题': title,
        '城市': city,
        '薪资': money,
        '经验要求': exp,
        '学历要求': edu,
        '职位标签': tag,
        '公司名称': company_name,
        '公司标签': company_tag,
        '详情页': href,
    }
    css_write.writerow(dit)  # 写入表头
    # 打印
    print(title, city, money, exp, edu, tag, company_name, company_tag, href)

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