前言

毕业找工作,在职人员换工作,离职人员找工作……不管什么人群,应聘求职,都需要先分析对应的招聘岗位,岗位需求是否和自己匹配,常见的招聘平台有:BOSS直聘、拉钩招聘、智联招聘等,我们通常的方法都是,打开招聘网站,搜索职位关键字,然后一页一页的逐个查看,觉得还不错的岗位就投递一下简历,或者和招聘负责人聊一下,那么有没有办法,能一次性把相关的招聘岗位列出来,方便快速的分析,答案当然有的……

很多人学习python,不知道从何学起。
很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手。
很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识。
那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!
QQ群:1097524789

我想做什么

最近我也在考虑新的工作机会,所以,为了方便才这么做的;下面给大家看个东西,打开后面的链接 BOSS直聘的100个PHP招聘岗位

可以看到,这是表格的形式展示了100个PHP的招聘岗位,没错,这就是我爬取的BOSS直聘网的PHP招聘岗位,为啥是100个呢,我也不敢问啊,毕竟BOSS直聘官网限制了10页,通过爬取数据,然后生成 markdown 表格文件,最后展示在有道分享中,就是上面大家看到的那个了,话不多说,开搞。

运行环境

Python运行环境:Windows + python3.6

用到的模块: requests、bs4

如未安装的模块,请使用 pip instatll xxxxxx 进行安装,例如: pip install requests

爬取Boss直聘数据

在这里,非常不建议大家使用自己的IP去爬取BOSS直聘的数据,因为分分钟就会进小黑屋了,所以,这里,我们走的代理IP,关于代理IP的,我在上篇文章,已经有说到过,大家不明白的可以回头看看;还有在 header 头传的 cookie 值是必传的,大家可以在浏览器中刷新BOSS直聘网站,然后打开 F12 的 Network 中找到,复制过来就能用,而且需要更换,不要一直用同个 cookie 去爬取全部数据,多尝试都懂的……

def get_url_html(self, url, cookie):
"""请求页面html"""
ip_url = self.proxies_ip + ':' + str(self.proxies_port)
proxies = {'http': 'http://' + ip_url, 'https': 'https://' + ip_url}
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36',
'cookie': cookie
}
request = requests.get(url=url, headers=header, proxies=proxies, timeout=3)
html = False
if request.status_code == 200:
html = request.content
return html
复制代码

完整源码

老规矩,代码我已经上传了GitHub( GitHub源码地址 ),但是呢,作为一个热心的,为了方便部分人想偷懒,不直接去交友网站查看,我在这里也贴一下源码出来吧,如果有啥问题,最好还是去交友网站找我,请接码……

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- """
利用requests+bs4爬取Boss直聘数据
author: gxcuizy
date: 2020-06-18
""" import requests
from bs4 import BeautifulSoup class GetBossData(object):
"""爬取10页的Boss直聘职位数据"""
domain = 'https://www.zhipin.com'
base_url = 'https://www.zhipin.com/c101280600/?query='
position = ''
# 代理IP地址
proxies_ip = '58.220.95.30'
proxies_port = '10174' def __init__(self, position):
self.position = position def get_url_html(self, url, cookie):
"""请求页面html"""
ip_url = self.proxies_ip + ':' + str(self.proxies_port)
proxies = {'http': 'http://' + ip_url, 'https': 'https://' + ip_url}
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36',
'cookie': cookie
}
request = requests.get(url=url, headers=header, proxies=proxies, timeout=3)
html = False
if request.status_code == 200:
html = request.content
return html def run(self):
"""执行入口"""
page_list = range(1, 11)
# 打开文件,准备写入
dict_file = open('job.md', 'a', encoding='UTF-8')
# 清空文件内容
dict_file.seek(0)
dict_file.truncate()
dict_file.write('| 岗位 | 区域 | 薪资 | 年限信息 | 公司名称 | 公司信息 | 链接 |')
dict_file.write('\n| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |')
# 分页爬取数据
for page in page_list:
print('开始爬取第' + str(page) + '页数据')
boss_url = self.base_url + str(self.position) + '&page=' + str(page) + '&ka=page-' + str(page)
# F12打开调试模式,手动刷新网页获取cookie,然后替换
if page < 4:
cookie_val = 'lastCity=101280600; __zp_seo_uuid__=d59649f5-bc8a-4263-b4e1-d5fb1526ebbe; __c=1592469667; __g=-; Hm_lvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1592469673; __l=l=%2Fwww.zhipin.com%2Fshenzhen%2F&r=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F&friend_source=0&friend_source=0; toUrl=https%3A%2F%2Fwww.zhipin.com%2F%2Fjob_detail%2F3f35305467e161991nJ429i4GA%7E%7E.html; __a=43955211.1592469667..1592469667.39.1.39.39; Hm_lpvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1592530438; __zp_stoken__=7f3aaPCVBFktLe0xkP21%2BJSFCLWILSwx7NEw4bVJkRx8pdBE3JGNmWjVwdx5PXC8rHmN%2BJB0hX1UvTz5VPyMmOhIVHBglVzoxJQIdLQtKR3ZFBFIeazwOByVndHwXBAN%2FXFo7W2BffFxtXSU%3D; __zp_sseed__=Ykg0aQ3ow1dZqyi9KmeVnWrqZXcZ32a4psiagwqme3M=; __zp_sname__=93bf4835; __zp_sts__=1592530479301'
elif page < 7:
cookie_val = 'lastCity=101280600; __zp_seo_uuid__=d59649f5-bc8a-4263-b4e1-d5fb1526ebbe; __c=1592469667; __g=-; Hm_lvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1592469673; __l=l=%2Fwww.zhipin.com%2Fshenzhen%2F&r=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F&friend_source=0&friend_source=0; toUrl=https%3A%2F%2Fwww.zhipin.com%2F%2Fjob_detail%2F3f35305467e161991nJ429i4GA%7E%7E.html; __a=43955211.1592469667..1592469667.39.1.39.39; Hm_lpvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1592530438; __zp_stoken__=7f3aaPCVBFktLe0xkP21%2BJSFCLWILSwx7NEw4bVJkRx8pdBE3JGNmWjVwdx5PXC8rHmN%2BJB0hX1UvTz5VPyMmOhIVHBglVzoxJQIdLQtKR3ZFBFIeazwOByVndHwXBAN%2FXFo7W2BffFxtXSU%3D; __zp_sseed__=Ykg0aQ3ow1dZqyi9KmeVnWrqZXcZ32a4psiagwqme3M=; __zp_sname__=93bf4835; __zp_sts__=1592530514188'
elif page < 10:
cookie_val = 'lastCity=101280600; __zp_seo_uuid__=d59649f5-bc8a-4263-b4e1-d5fb1526ebbe; __c=1592469667; __g=-; Hm_lvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1592469673; __l=l=%2Fwww.zhipin.com%2Fshenzhen%2F&r=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F&friend_source=0&friend_source=0; toUrl=https%3A%2F%2Fwww.zhipin.com%2F%2Fjob_detail%2F3f35305467e161991nJ429i4GA%7E%7E.html; __a=43955211.1592469667..1592469667.40.1.40.40; Hm_lpvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1592530479; __zp_stoken__=7f3aaPCVBFktLCT4uVVV%2BJSFCLWIVPWZyNUk4bVJkR25XXHVeZWNmWjVwd286Sm83HmN%2BJB0hX1UvBiBVRyt9IWQOcRtWSk83fAsfJAtKR3ZFBE5efUl%2FByVndHwXRQN%2FXFo7W2BffFxtXSU%3D; __zp_sseed__=Ykg0aQ3ow1dZqyi9KmeVnd/9vyiSRHrJFoMai+azsb8=; __zp_sname__=93bf4835; __zp_sts__=1592530496863'
else:
cookie_val = 'lastCity=101280600; __zp_seo_uuid__=d59649f5-bc8a-4263-b4e1-d5fb1526ebbe; __c=1592469667; __g=-; Hm_lvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1592469673; __l=l=%2Fwww.zhipin.com%2Fshenzhen%2F&r=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F&friend_source=0&friend_source=0; toUrl=https%3A%2F%2Fwww.zhipin.com%2F%2Fjob_detail%2F3f35305467e161991nJ429i4GA%7E%7E.html; __a=43955211.1592469667..1592469667.41.1.41.41; __zp_stoken__=7f3aaPCVBFktLc1t4VTp%2BJSFCLWJscnlxSgw4bVJkRw9tLB4pb2NmWjVwdwwgc2l7HmN%2BJB0hX1UvGFZVTH0OdhQQfwxfOyoieW8cOgtKR3ZFBAJYRFMcByVndHwXTwN%2FXFo7W2BffFxtXSU%3D; Hm_lpvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1592530497; __zp_sseed__=Ykg0aQ3ow1dZqyi9KmeVnSZKsrhFUU/CYntJcRoFki4=; __zp_sname__=93bf4835; __zp_sts__=1592530514188'
html = self.get_url_html(boss_url, cookie_val)
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 招聘职位列表
job_list = soup.select('.job-list ul li')
for job_li in job_list:
# 单条职位信息
url = self.domain + job_li.select('.job-title a')[0].attrs['href']
title = job_li.select('.job-title a')[0].get_text()
area = job_li.select('.job-title .job-area')[0].get_text()
salary = job_li.select('.job-limit .red')[0].get_text()
year = job_li.select('.job-limit p')[0].get_text()
company = job_li.select('.info-company h3')[0].get_text()
industry = job_li.select('.info-company p')[0].get_text()
info = {
'title': title,
'area': area,
'salary': salary,
'year': year,
'company': company,
'industry': industry,
'url': url
}
print(info)
# 写入职位信息
info_demo = '\n| %s | %s | %s | %s | %s | %s | %s |'
dict_file.write(info_demo % (title, area, salary, year, company, industry, url))
dict_file.close() # 程序主入口
if __name__ == '__main__':
# 实例化
job_name = input('请输入职位关键字:').strip()
if job_name == '':
print('关键字为空,请重新尝试')
exit(0)
gl = GetBossData(job_name)
# 执行脚本
gl.run()
复制代码

python分析BOSS直聘的某个招聘岗位数据的更多相关文章

  1. 基于‘BOSS直聘的招聘信息’分析企业到底需要什么样的PHP程序员

    原文地址:http://www.jtahstu.com/blog/scrapy_zhipin_php.html 基于'BOSS直聘的招聘信息'分析企业到底需要什么样的PHP程序员 标签(空格分隔): ...

  2. Scrapy 爬取BOSS直聘关于Python招聘岗位

    年前的时候想看下招聘Python的岗位有多少,当时考虑目前比较流行的招聘网站就属于boss直聘,所以使用Scrapy来爬取下boss直聘的Python岗位. 1.首先我们创建一个Scrapy 工程 s ...

  3. Python爬虫——Scrapy整合Selenium案例分析(BOSS直聘)

    概述 本文主要介绍scrapy架构图.组建.工作流程,以及结合selenium boss直聘爬虫案例分析 架构图 组件 Scrapy 引擎(Engine) 引擎负责控制数据流在系统中所有组件中流动,并 ...

  4. 打造IP代理池,Python爬取Boss直聘,帮你获取全国各类职业薪酬榜

    爬虫面临的问题 不再是单纯的数据一把抓 多数的网站还是请求来了,一把将所有数据塞进去返回,但现在更多的网站使用数据的异步加载,爬虫不再像之前那么方便 很多人说js异步加载与数据解析,爬虫可以做到啊,恩 ...

  5. Python爬取Boss直聘,帮你获取全国各类职业薪酬榜

    前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 王翔 清风Python PS:如有需要Python学习资料的小伙伴 ...

  6. Python的scrapy之爬取boss直聘网站

    在我们的项目中,单单分析一个51job网站的工作职位可能爬取结果不太理想,所以我又爬取了boss直聘网的工作,不过boss直聘的网站一次只能展示300个职位,所以我们一次也只能爬取300个职位. jo ...

  7. Pyhton爬虫实战 - 抓取BOSS直聘职位描述 和 数据清洗

    Pyhton爬虫实战 - 抓取BOSS直聘职位描述 和 数据清洗 零.致谢 感谢BOSS直聘相对权威的招聘信息,使本人有了这次比较有意思的研究之旅. 由于爬虫持续爬取 www.zhipin.com 网 ...

  8. 一个Boss直聘机器人, 自动回复发简历

    goBoss 基佬github地址 这是基于go语言编写的一款boss直聘机器人软件(牛人版).附上Python版本, 无需配置Go环境, 我会提供windows和macos的可执行程序.不喜勿喷O( ...

  9. 用BeautifulSoup简单爬取BOSS直聘网岗位

    用BeautifulSoup简单爬取BOSS直聘网岗位 爬取python招聘 import requests from bs4 import BeautifulSoup def fun(path): ...

随机推荐

  1. 机器学习实战基础(三十六):随机森林 (三)之 RandomForestClassifier 之 重要属性和接口

    重要属性和接口 至此,我们已经讲完了所有随机森林中的重要参数,为大家复习了一下决策树的参数,并通过n_estimators,random_state,boostrap和oob_score这四个参数帮助 ...

  2. redis(十四):Redis 有序集合(sorted set)

    Redis 有序集合(sorted set) Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员. 不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数.redis正是通过 ...

  3. Quartz.Net系列(十二):六大Calendar(Annual、Cron、Daily、Holiday、Monthly、Weekly)

    Quartz.Net中为了动态排除一些时间,而使用Calendar可以做到 1.DailyCalendar 可以动态的排除一天中的某些时间段 示例:在一天当中的13:00到14:00不要执行 publ ...

  4. iconfont - 好用免费的图标库

    某里出品 打开首页???????搜索框在哪里 网站:点我

  5. 数字孪生,数据驱动下的北京 CBD 智能楼宇三维可视化系统

    前言 楼宇作为建筑基础设施的主体,为人们提供着重要的生存空间.随着物联网.人工智能概念的兴起以及智慧城市如火如荼的开展,智能楼宇的重要性越发突显. 随着城市现代化建设的发展,建筑的智能化,特别是公用建 ...

  6. STL源码剖析:序列式容器

    前言 容器,置物之所也.就是存放数据的地方. array(数组).list(串行).tree(树).stack(堆栈).queue(队列).hash table(杂凑表).set(集合).map(映像 ...

  7. 全卷积神经网络FCN详解(附带Tensorflow详解代码实现)

    一.导论 在图像语义分割领域,困扰了计算机科学家很多年的一个问题则是我们如何才能将我们感兴趣的对象和不感兴趣的对象分别分割开来呢?比如我们有一只小猫的图片,怎样才能够通过计算机自己对图像进行识别达到将 ...

  8. 前端学习(十三):CSS盒子模型

    进击のpython ***** 前端学习--CSS盒子模型 在前面的时候也说过,包括分析网页结构的时候,提到了,网页就其实就是一个一个盒子叠起来的 那现在就是有装饰的盒子,难度就变得深刻 所以说为了能 ...

  9. 数据库事务的四个特性ACID

    原子性[Atomicity] 原子性指的指的就是这个操作,要么全部成功,要么全部失败回滚.不存在其他的情况. 一致性(Consistency) 一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一 ...

  10. 一款功能简约到可怜的SQL 客户端

    你有一个思想,我有一个思想,我们交换后,一个人就有两个思想 If you can NOT explain it simply, you do NOT understand it well enough ...