参数使用
from bs4 import BeautifulSoup
"""
features=None：指明beautifullsoup的解析器
lxml：使用lxml下的html解析器,如果出现乱码，尝试下一个
html.parse：python自带的html解析器
"""
html_bs = BeautifulSoup(html, features='lxml')
# html_bs.find() #查找一个
# html_bs.find_all() # 查找所有复合条件的节点
"""
name=None,指定你要查找的标签名，可以使字符串，正则，也可以是列表
attrs={},根据属性的值查找标签（dict）{'属性名称':'属性的值'}
text=None,：查找符合条件的文本内容，正则表达式，字符串
limit=None,：限制返回的标签的个数
find_all:方法取出所有符合要求的数据并返回在一个列表里
select:单个符合要求的列表
"""
tr_even = html_bs.find_all(name='tr', attrs={'class': 'even'})
tr_odd = html_bs.find_all(name='tr', attrs={'class': 'odd'})
tr.select('td.l.square a').get_text()
爬虫
# beautifulsoup:作用是从html/xml中提取数据,会载入整个HTML DOM,
# 比lxml解析器效率要低
# pip3 install beautifulsoup4
#以腾讯招聘数据提取为例
#https://hr.tencent.com/position.php (第一页url地址)
#https://hr.tencent.com/position.php?&start=10(第二页)
#https://hr.tencent.com/position.php?&start=20(第三页)
import requests
#使用BeautifulSoup,需要这么导入模块
from bs4 import BeautifulSoup
def tencentJob(full_url):
html = loda_data(full_url)
next_url = parse_page_data(html)
if 'javascript:;' != next_url:
next_url = 'https://hr.tencent.com/'+next_url
tencentJob(next_url)
#这种根据偏移量构建下一页的方式并不好
#如果页面源码里面有下一页字样,可以提取该标签的href属性
# #构建下一页的偏移量
# next_offset = offset+10
# #继续发起请求,解析数据
# tencentJob(next_offset)
def loda_data(url):
"""
发起请求,获取职位列表页页面源码
:param url:
:return:
"""
req_header = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',
}
response = requests.get(url,headers=req_header)
if response.status_code == 200:
return response.text
def parse_page_data(html):
"""
解析分页的页面源码数据
:param html:
:return:
"""
"""
features=None：指明bs解析器
lxml:使用lxml下的html解析器
html.parser:是python自带的一个解析器模块
"""
html_bs = BeautifulSoup(html,features='lxml')
#找到职位列表
# html_bs.find():查找一个节点
# html_bs.find_all():查找所有符合条件的节点
"""
name=None, 指定你要查找的标签名,可以是一个字符串,正则表达式,或者列表
attrs={}, 根据属性的值查找标签（dict）{'属性名称':'属性的值'}
text=None, 可以是一个字符串,正则表达式,查找符合条件的文本内容
limit=None 限制返回的标签的个数
find_all方法返回的吧标签都放在列表中
"""
tr_even = html_bs.find_all(name='tr',attrs={'class':'even'})
tr_odd = html_bs.find_all(name='tr',attrs={'class':'odd'})
print(tr_odd)
print(tr_even)
for tr in tr_even+tr_odd:
# print(tr)
jobinfo = {}
#职位的名称
#.get_text()表示取标签的文本
jobinfo['title'] = tr.select('td.l.square > a')[0].get_text()
# #职位的类型
# jobinfo['type'] = tr.select('td')[1].get_text()
jobinfo['type'] = tr.select('td:nth-of-type(2)')[0].get_text()
# #职位人数
# jobinfo['peopleNum'] = tr.select('td:nth-child(3)')[0].get_text()
jobinfo['peopleNum'] = tr.select('td')[2].get_text()
# #地点
# jobinfo['adress'] = tr.select('td:nth-child(4)')[0].get_text()
jobinfo['adress'] = tr.select('td')[3].get_text()
# #发布时间
# jobinfo['publistTime'] = tr.select('td:nth-child(5)')[0].get_text()
jobinfo['publistTime'] = tr.select('td')[4].get_text()
# 职位详情地址
#https://hr.tencent.com/position_detail.php?id=46553&keywords=&tid=0&lid=0
detail_url = 'https://hr.tencent.com/' + tr.select('td.l.square > a')[0].attrs['href']
#职位详情的html页面源码
html = loda_data(detail_url)
#获取职位的要求和描述
jobinfo['content'] = parse_detail_data(html)
#数据持久化
# print(jobinfo)
print(jobinfo, detail_url)
#提取下一页的url链接
next_url = html_bs.select('a#next')[0].attrs['href']
return next_url
def parse_detail_data(html):
#创建一个BeautifulSoup对象
html_bs = BeautifulSoup(html,features='lxml')
#使用css语法取出li标签
content_li = html_bs.select('ul.squareli li')
content = []
#取出li标签的文本,放入列表中
for li in content_li:
li_text = li.get_text()
content.append(li_text)
return ','.join(content)
if __name__ == '__main__':
#设置起始偏移量
offset = 0
full_url = 'https://hr.tencent.com/position.php?&start=' + str(offset)
tencentJob(full_url)
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