爬虫实战——拉勾网

闲来无事，想看看拉勾上关于的Python的招聘信息

于是。。。爬下来呗

• 话不多说，直接开始

不对，首先还是说一下主要使用到的技术栈，这里我没有使用requests库，而是使用selenium爬的

• why ？

我喜欢呗~

• selenium爬虫原理

其实原理也没啥好说的，和平时爬虫的时候原理都是一样的，就是模拟浏览器上网呗

• 分析：

其实，拉勾网是非常好爬的，首先进入拉勾网(www.lagou.com)，并搜索python 回车

拉勾网搜索python 拉勾网搜索python

为什么说拉勾网好爬，原因之一在图中我已经标注出来了，就是不需要登录，原因之二请见下文

在chrome浏览器按f12，查看网页源码

浏览器查看F12

此时会发现，Network下什么都没有，那是因为没有请求，此时，需要再此刷新页面，就会有了

Network

注意此时，我们选择箭头所指的位置，这里的数据是通过ajax发送过来的，这里就说一下，拉勾网容易爬的原因之二，因为所有的数据在ajax里都能找到，只需要爬去这里的json数据就行了，但是我没有这样做，因为不屑于(装)这么爬(B)，开头就说了这次爬虫使用的是selenium，所以需要分析网页的html。因此，这里的数据不是重点，我们看网页

Elements

点击Elements，查看网页源码，再点击左上角的小箭头(我标注的红色小箭头)所指的按钮，再选中网页中的元素，即可快速定位到该元素所在的源码位置，到此时，其实我们已经找到想爬数据的所在位置了，在代码中使用selenium自带的xpath解析出来就可以了，接下来就是代码实现了

• 话不多说直接上源码：

import json
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time


class Lagou(object):
    def __init__(self, search_name):
        self.start_url = "https://www.lagou.com/jobs/list_{}?px=default&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC#filterBox"
        self.search_name = search_name
        self.chrome_options = Options()
        self.chrome_options.add_argument('--headless')
        self.driver = webdriver.Chrome(chrome_options=self.chrome_options)
        self.content_header = ["positionName", "businessZones", "CreateTime", "companyShortName", "salary", "workYear"]

    def get_content_list(self):  # 提取数据
        li_list = self.driver.find_elements_by_xpath('//li[contains(@class, "con_list_item")]')
        content_list = []
        for li in li_list:
            item_list = []
            item_list.append(li.find_element_by_tag_name("h3").text)
            item_list.append(li.find_element_by_tag_name("em").text)
            item_list.append(li.find_elements_by_xpath(".//span[@class='format-time']")[0].text)
            item_list.append(li.find_elements_by_xpath(".//div[@class='company_name']")[0].text)
            item_list.append(li.find_elements_by_xpath(".//span[@class='money']")[0].text)
            item_list.append(li.find_elements_by_xpath(".//div[@class='li_b_l']")[0].text)

            # print(item_list)
            content_list.append(item_list)

        # 下一页
        next_url = self.driver.find_elements_by_xpath("//span[@class='pager_next ']")
        next_url = next_url[0] if len(next_url) > 0 else None
        return content_list, next_url

    def save_content_list(self, content_list):
        with open(self.search_name + "_data.csv", "a", encoding='utf-8') as f:
            for content in content_list:
                print(content)
                for item in content:
                    if isinstance(item, str):
                        if '，' in item:
                            item.replace(",", "|")
                    f.write(item + ",")
                f.write('\n')

    def run(self):
        # 发送请求
        self.driver.get(self.start_url.format(self.search_name))

        # 提取数据
        content_list, next_url = self.get_content_list()

        # 保存数据
        self.save_content_list(content_list)

        # 翻页
        while next_url is not None:
            next_url.click()
            time.sleep(6)
            content_list, next_url = self.get_content_list()
            self.save_content_list(content_list)


if __name__ == '__main__':
    lagou = Lagou("python")
    lagou.run()
    # 翻页

因为大多数时候，我们爬数据都是有目的的，在这里，我将数据转化成了csv格式保存的，只需要按需修改即可啦。

源码中，是将爬去下来的数据保存在文件中，这个文件被保存在当前的项目路径下，亦可按需修改

另外，我在最后又将源码进行修改，通过分析网页的url，发现搜索关键词可以在url中修改，因此这里使用了format将其扣出，只需要在实例化对象的时候，传入想搜索的关键词即可爬取到相关的职位

写在最后：

通过这次爬虫，虽然很慢。但是不得不承认，selenium更像是在模拟人真实的操作浏览器查看网页，因此此种方法不易被反爬虫发现，但是是真的慢(用requests爬去json数据，450条同样的数据大概只需要30秒，而我用这种方案足足花了5分钟)

另外，selenium还有很多其他玩法，感兴趣的朋友，不妨开发脑洞，玩一下

好吧，暂时就说这么多，有空再聊，peace~

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