网站结构分析: 四个大标签:首页.公司.校园.言职 我们最终是要得到详情页的信息,但是从首页的很多链接都能进入到一个详情页,我们需要对这些标签一个个分析,分析出哪些链接我们需要跟进. 首先是四个大标签,鼠标点击进入后可以发现首页.公司.校园,这三个包含有招聘职位 1.首先是对首页的分析 首页正文部分包括:搜索栏(含热门搜索).职业方向标签(java.php...).热门职位.热门公司 搜索栏:搜索标签的岗位数量较少,我们要做全站数据爬取的话,不跟进这个标签 职业方向标签:这个标签指向的url都是

上次挖了一个坑,今天终于填上了,还记得之前我们做的拉勾爬虫吗?那时我们实现了一页的爬取,今天让我们再接再厉,实现多页爬取,顺便实现职位和公司的关键词搜索功能. 之前的内容就不再介绍了,不熟悉的请一定要去看之前的文章,代码是在之前的基础上修改的 [图文详解]scrapy爬虫与动态页面--爬取拉勾网职位信息(1) 开始 还是回到我们熟悉的页面,这里,我们熟练的打开了Newwork标签,我们点下一页,看会出来什么结果 果然还是跳出来一个页面,但是貌似..网址一样,我打开看一下 和之前不一样也! 一样的

本次以scrapy抓取拉勾网职位信息作为scrapy学习的一个实战演练 python版本:3.7.1 框架:scrapy(pip直接安装可能会报错,如果是vc++环境不满足,建议直接安装一个visual studio一劳永逸,如果报错缺少前置依赖,就先安装依赖) 本篇主要对scrapy生成爬虫项目做一个基本的介绍 tips:在任意目录打开cmd的方式可以使用下面这两种方式 shift + 右键打开cmd(window10的powershell你可以简单理解为cmd升级版) 在路径框直接输入cmd

简介 用node.js写了一个简单的小爬虫,用来爬取拉勾网上的招聘信息,共爬取了北京.上海.广州.深圳.杭州.西安.成都7个城市的数据,分别以前端.PHP.java.c++.python.Android.ios作为关键词进行爬取,爬到的数据以json格式储存到本地,为了方便观察,我将数据整理了一下供大家参考 数据结果 上述数据为3月13日22时爬取的数据,可大致反映各个城市对不同语言的需求量. 爬取过程展示 控制并发进行爬取 爬取到的数据文件 json数据文件 爬虫程序 实现思路 请求拉钩网的

上篇已经对数据进行了清洗,本篇对反爬虫做一些应对措施,主要包括随机UserAgent.随机代理. 一.随机UA 分析:构建随机UA可以采用以下两种方法 我们可以选择很多UserAgent,形成一个列表,使用的时候通过middleware获取到settings.py文件中的配置,然后进行随机选择 使用第三方库fake-useragent,这个库可以方便的生成一个随机UA,使用起来也很方便 本篇我们使用第二种方式来构建随机UA 安装第三方库fake_useragent,使用命令pip install

在上篇中,分析了拉勾网需要跟进的页面url,本篇开始进行代码编写. 在编写代码前,需要对scrapy的数据流走向有一个大致的认识,如果不是很清楚的话建议先看下:scrapy数据流 本篇目标:让拉勾网爬虫能跑起来 分析:我们要通过拉勾网的起始url,通过设定一些规则,跟进我们需要的网页,提取出详情页的某些字段,如:岗位,薪酬,公司名称,地址等 编写lagou_c.py文件 原始代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.linke

上一篇完成了随机UA和随机代理的设置,让爬虫能更稳定的运行,本篇将爬取好的数据进行存储,包括本地文件,关系型数据库(以Mysql为例),非关系型数据库(以MongoDB为例). 实际上我们在编写爬虫rules规则的时候,做了很多的限定,而且没有对翻页进行处理,所以最终提取的信息数量比较少,经我的测试,总共只有4k多条职位.如果要进行数据分析的话,数量量必须要足够,因此我们先将爬虫规则进行修改. 修改lagou_c.py文件rules rules = ( Rule(LinkExtractor(al

request.Request类 如果想要在请求的时候添加一个请求头(增加请求头的原因是,如果不加请求头,那么在我们爬取得时候,可能会被限制),那么就必须使用request.Request类来实现,比如要增加一个User-Agent, url='https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=' headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windo

上篇我们实现了分布式爬取,本篇来说下爬虫的部署. 分析:我们上节实现的分布式爬虫,需要把爬虫打包,上传到每个远程主机,然后解压后执行爬虫程序.这样做运行爬虫也可以,只不过如果以后爬虫有修改,需要重新修改好代码后,重新打包上传然后执行(当然你愿意每台登上去后修改代码也行).本篇我们使用scrapd来进行部署. 使用scrapyd来部署爬虫大体只需要几步: 在需要运行爬虫的主机上安装scrapyd,并且启动scrapyd服务 使用scrapy-client把项目打包成egg文件,部署到scrapyd

上篇我们实现了数据的存储,包括把数据存储到MongoDB,Mysql以及本地文件,本篇说下分布式. 我们目前实现的是一个单机爬虫,也就是只在一个机器上运行,想象一下,如果同时有多台机器同时运行这个爬虫,并且把数据都存储到同一个数据库,那不是美滋滋,速度也得到了很大的提升. 要实现分布式,只需要对settings.py文件进行适当的配置就能完成. 文档时间:官方文档介绍如下: Use the following settings in your project: # Enables schedul

1.selenium Selenium 本是一个用于Web应用程序测试的工具.Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样.而这一特性为爬虫开发提供了一个选择及方向,由于其本身依赖于浏览器,所以使用Python的selenium库的前提是:需要下载相应的浏览器驱动程序,这里附上Chromedriver的下载地址:chromedriver:(64位的向下兼容,) 2.code: 说明: 1.多线程爬取(producer&consumer modal): 2.结果集的存取文件类型

上一篇中已经分析了详情页的url规则,并且对items.py文件进行了编写,定义了我们需要提取的字段,本篇将具体的items字段提取出来 这里主要是涉及到选择器的一些用法,如果不是很熟,可以参考:scrapy选择器的使用 依旧是在lagou_c.py文件中编写代码 首先是导入LagouItem类,因为两个__init__.py文件的存在,所在的文件夹可以作为python包来使用 from lagou.items import LagouItem 编写parse_item()函数(同样为了详细解释

上一篇我们已经让代码跑起来,各个字段也能在控制台输出,但是以item类字典的形式写的代码过于冗长,且有些字段出现的结果不统一,比如发布日期. 而且后续要把数据存到数据库,目前的字段基本都是string类型,会导致占用空间较多,查询时速度会较慢,所以本篇先对目前已写好的代码进行适当优化. 本篇目的:使用item loader以及processor对代码进行优化,对字段数据进行清洗 1.修改一下items.py文件的字段 我们对工资和工作经验字段进行分割让其更适合数据库存储: import scra

import requestsimport mathimport pandas as pdimport timefrom lxml import etree url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&needAddtionalResult=false'headers = { 'Accept': "application/json, text/javascript, */*; q=0.01", '

from urllib import request import urllib import ssl import json url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false' headers = { 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like

xlwt 1.3.0 xlwt 文档 xlrd 1.1.0 python操作excel之xlrd 1.Python模块介绍 - xlwt ,什么是xlwt? Python语言中,写入Excel文件的扩展工具. 相应的有扩展包xlrd,专门用于excel读取. 可以实现指定表单.指定单元格的写入. 2.xlwt使用 导入模块 import xlwt 创建workbook,即创建excel,后来要进行保存 workbook = xlwt.Workbook(encoding = 'utf-8') 创建

本文实例为爬取拉勾网上的python相关的职位信息, 这些信息在职位详情页上, 如职位名, 薪资, 公司名等等. 分析思路 分析查询结果页 在拉勾网搜索框中搜索'python'关键字, 在浏览器地址栏可以看到搜索结果页的url为: 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=', 尝试将?后的参数删除, 发现访问结果相同. 打开Chrome网页调试工具(F12), 分析每条搜索结果

这个是我想爬取的链接:http://www.lagou.com/zhaopin/Python/?labelWords=label 页面显示如下: 在Chrome浏览器中审查元素,找到对应的链接: 然后依次针对相应的链接(比如上面显示的第一个,链接为:http://www.lagou.com/jobs/2234309.html),打开之后查看,下面是我想具体爬取的每个公司岗位相关信息: 针对想要爬取的内容信息,找到html代码标签位置: 找到了相关的位置之后,就可以进行爬取的操作了. 以下是代码部

今天写的这篇文章是关于python爬虫简单的一个使用,选取的爬取对象是著名的招聘网站--拉钩网,由于和大家的职业息息相关,所以爬取拉钩的数据进行分析,对于职业规划和求职时的信息提供有很大的帮助. 完成的效果  爬取数据只是第一步,怎样使用和分析数据也是一大重点,当然这不是本次博客的目的,由于本次只是一个上手的爬虫程序,所以我们的最终目的只是爬取到拉钩网的职位信息,然后保存到Mysql数据库中.最后中的效果示意图如下: 控制台输入 数据库显示 准备工作  首先需要安装python,这个网上已经有很

案例1:爬取内容存储为一个文件 1.建立项目 C:\pythonStudy\ScrapyProject>scrapy startproject tenCent New Scrapy project 'tenCent', using template directory 'c:\\program files\\pytho n36\\lib\\site-packages\\scrapy\\templates\\project', created in: C:\pythonStudy\ScrapyPr