Scrapy框架爬取Boss直聘网Python职位信息的源码

分析

使用CrawlSpider结合LinkExtractor和Rule爬取网页信息

LinkExtractor用于定义链接提取规则,一般使用allow参数即可

LinkExtractor(allow=(), # 使用正则定义提取规则
       deny=(), # 排除规则
       allow_domains=(), # 限定域名范围
       deny_domains=(), # 排除域名范围
       restrict_xpaths=(), # 使用xpath定义提取队则
       tags=('a', 'area'),
       attrs=('href',),
       canonicalize=False,
       unique=True,
       process_value=None,
       deny_extensions=None,
       restrict_css=(), # 使用css选择器定义提取规则
       strip=True):

Rule用于定义CrawlSpider的爬取规则,由Spider内部自动识别,提交请求、获取响应,交给callback指定的回调方法处理response

如果指定了callback,参数follow默认为False;如果callback为None,follow默认为True

Rule(link_extractor, # LinkExtractor对象,必选参数
   callback=None, # 回调方法,可选
   cb_kwargs=None,
   follow=None, # 是否进行深度爬取,True、False
   process_links=None, # 用于处理链接(有些反爬策略是返回假的url)
   process_request=identity)

源码

items.py

class BosszhipinItem(scrapy.Item):
  """Boss直聘Pytho职位爬虫Item"""
  # 职位名称
  position=scrapy.Field()
  # 公司名称
  company=scrapy.Field()
  # 薪资
  salary=scrapy.Field()
  # 工作地点
  location=scrapy.Field()
  # 学历要求
  education=scrapy.Field()
  # 工作时间
  year=scrapy.Field()

spiders/bosszhipin_spider.py

# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.spider import CrawlSpider,Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from myscrapy.items import BosszhipinItem
class BosszhipinSpider(CrawlSpider):
  """
  Boss直聘Python职位爬虫Spider
    使用CrawlSpider基类实现
  """
  name = 'bosszhipin'
  allowed_domains=['zhipin.com',]
  start_urls=['http://www.zhipin.com/c100010000/h_100010000/?query=Python&page=1',]
  # 链接提取器对象(规定链接提取规则)
  link_extractor=LinkExtractor(allow=(r'page=\d+'))
  # 链接提取规则对象列表
  # 自动调用callback指定的方法,去取爬取由link_extractor指定的链接提取规则匹配到的url
  # 原理:link_extractor.extract_links(response)返回匹配到的链接
  rules = [
    Rule(link_extractor=link_extractor,callback='parse_page',follow=True),
  ]
  def parse_page(self,response):
    """定义回调方法,用于解析每个response对象"""
    job_list=response.xpath('//div[@class="job-list"]//li')
    for job in job_list:
      position = job.xpath('.//div[@class="info-primary"]//h3[@class="name"]/a/text()')[0].extract()
      salary =job.xpath('.//div[@class="info-primary"]//h3[@class="name"]//span/text()')[0].extract()
      company =job.xpath('.//div[@class="company-text"]//a/text()')[0].extract()
      location =job.xpath('.//div[@class="info-primary"]/p/text()[1]')[0].extract()
      year =job.xpath('.//div[@class="info-primary"]/p/text()[2]')[0].extract()
      education =job.xpath('.//div[@class="info-primary"]/p/text()[3]')[0].extract()
      item=BosszhipinItem()
      item['position']=position
      item['salary']=salary
      item['company']=company
      item['location']=location
      item['year']=year
      item['education']=education
      yield item

pipelines.py

class BosszhipinPipeline(object):
  """Boss直聘Python职位爬虫Item Pipeline"""
  def __init__(self):
    self.f=open('data/bosszhipin.json',mode='wb')
    self.f.write(b'[')
  def process_item(self,item,spider):
    data=json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False,indent=4)
    self.f.write(data.encode('utf-8'))
    self.f.write(b',')
    return item
  def close_spider(self,spider):
    self.f.write(b']')
    self.f.close()

settings.py

ITEM_PIPELINES = {
  'myscrapy.pipelines.BosszhipinPipeline': 1,
}

运行结果

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对我们的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

(0)

相关推荐

  • 使用Python的Scrapy框架十分钟爬取美女图

    简介 scrapy 是一个 python 下面功能丰富.使用快捷方便的爬虫框架.用 scrapy 可以快速的开发一个简单的爬虫,官方给出的一个简单例子足以证明其强大: 快速开发 下面开始10分钟倒计时: 当然开始前,可以先看看之前我们写过的 scrapy 入门文章 <零基础写python爬虫之使用Scrapy框架编写爬虫 1. 初始化项目 scrapy startproject mzt cd mzt scrapy genspider meizitu meizitu.com 2. 添加 spide

  • Python下使用Scrapy爬取网页内容的实例

    上周用了一周的时间学习了Python和Scrapy,实现了从0到1完整的网页爬虫实现.研究的时候很痛苦,但是很享受,做技术的嘛. 首先,安装Python,坑太多了,一个个爬.由于我是windows环境,没钱买mac, 在安装的时候遇到各种各样的问题,确实各种各样的依赖. 安装教程不再赘述.如果在安装的过程中遇到 ERROR:需要windows c/c++问题,一般是由于缺少windows开发编译环境,晚上大多数教程是安装一个VisualStudio,太不靠谱了,事实上只要安装一个WindowsS

  • Python使用Scrapy爬虫框架全站爬取图片并保存本地的实现代码

    大家可以在Github上clone全部源码. Github:https://github.com/williamzxl/Scrapy_CrawlMeiziTu Scrapy官方文档:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html 基本上按照文档的流程走一遍就基本会用了. Step1: 在开始爬取之前,必须创建一个新的Scrapy项目. 进入打算存储代码的目录中,运行下列命令: scrapy startproject CrawlMe

  • python爬虫框架scrapy实战之爬取京东商城进阶篇

    前言 之前的一篇文章已经讲过怎样获取链接,怎样获得参数了,详情请看python爬取京东商城普通篇,本文将详细介绍利用python爬虫框架scrapy如何爬取京东商城,下面话不多说了,来看看详细的介绍吧. 代码详解 1.首先应该构造请求,这里使用scrapy.Request,这个方法默认调用的是start_urls构造请求,如果要改变默认的请求,那么必须重载该方法,这个方法的返回值必须是一个可迭代的对象,一般是用yield返回. 代码如下: def start_requests(self): fo

  • Python使用scrapy爬取阳光热线问政平台过程解析

    目的:爬取阳光热线问政平台问题反映每个帖子里面的标题.内容.编号和帖子url CrawlSpider版流程如下: 创建爬虫项目dongguang scrapy startproject dongguang 设置items.py文件 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class NewdongguanItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy

  • Python3爬虫爬取英雄联盟高清桌面壁纸功能示例【基于Scrapy框架】

    本文实例讲述了Python3爬虫爬取英雄联盟高清桌面壁纸功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用Scrapy爬虫抓取英雄联盟高清桌面壁纸 源码地址:https://github.com/snowyme/loldesk 开始项目前需要安装python3和Scrapy,不会的自行百度,这里就不具体介绍了 首先,创建项目 scrapy startproject loldesk 生成项目的目录结构 首先需要定义抓取元素,在item.py中,我们这个项目用到了图片名和链接 import scrapy

  • Python使用Scrapy爬取妹子图

    Python Scrapy爬虫,听说妹子图挺火,我整站爬取了,上周一共搞了大概8000多张图片.和大家分享一下. 核心爬虫代码 # -*- coding: utf-8 -*- from scrapy.selector import Selector import scrapy from scrapy.contrib.loader import ItemLoader, Identity from fun.items import MeizituItem class MeizituSpider(sc

  • Scrapy框架爬取Boss直聘网Python职位信息的源码

    分析 使用CrawlSpider结合LinkExtractor和Rule爬取网页信息 LinkExtractor用于定义链接提取规则,一般使用allow参数即可 LinkExtractor(allow=(), # 使用正则定义提取规则 deny=(), # 排除规则 allow_domains=(), # 限定域名范围 deny_domains=(), # 排除域名范围 restrict_xpaths=(), # 使用xpath定义提取队则 tags=('a', 'area'), attrs=(

  • python使用bs4爬取boss直聘静态页面

    思路: 1.将需要查询城市列表,通过城市接口转换成相应的code码 2.遍历城市.职位生成url 3.通过url获取列表页面信息,遍历列表页面信息 4.再根据列表页面信息的job_link获取详情页面信息,将需要的信息以字典data的形式存在列表datas里 5.判断列表页面是否有下一页,重复步骤3.4:同时将列表datas一直传递下去 6.一个城市.职位url爬取完后,将列表datas接在列表datas_list后面,重复3.4.5 7.最后将列表datas_list的数据,遍历写在Excel

  • Python数据分析之Python和Selenium爬取BOSS直聘岗位

    一.数据爬取的代码 #encoding='utf-8' from selenium import webdriver import time import re import pandas as pd import os def close_windows(): #如果有登录弹窗,就关闭 try: time.sleep(0.5) if dr.find_element_by_class_name("jconfirm").find_element_by_class_name("c

  • Scrapy框架爬取西刺代理网免费高匿代理的实现代码

    分析 需求: 爬取西刺代理网免费高匿代理,并保存到MySQL数据库中. 这里只爬取前10页中的数据. 思路: 分析网页结构,确定数据提取规则 创建Scrapy项目 编写item,定义数据字段 编写spider,实现数据抓取 编写Pipeline,保存数据到数据库中 配置settings.py文件 运行爬虫项目 代码实现 items.py import scrapy class XicidailiItem(scrapy.Item): # 国家 country=scrapy.Field() # IP

  • 使用Scrapy框架爬取网页并保存到Mysql的实现

    大家好,这一期阿彬给大家分享Scrapy爬虫框架与本地Mysql的使用.今天阿彬爬取的网页是虎扑体育网. (1)打开虎扑体育网,分析一下网页的数据,使用xpath定位元素. (2)在第一部分析网页之后就开始创建一个scrapy爬虫工程,在终端执行以下命令:“scrapy  startproject  huty(注:‘hpty’是爬虫项目名称)”,得到了下图所示的工程包: (3)进入到“hpty/hpty/spiders”目录下创建一个爬虫文件叫‘“sww”,在终端执行以下命令: “scrapy

  • Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影示例

    本文实例讲述了Python利用Scrapy框架爬取豆瓣电影.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.概念 Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中. 通过Python包管理工具可以很便捷地对scrapy进行安装,如果在安装中报错提示缺少依赖的包,那就通过pip安装所缺的包 pip install scrapy scrapy的组成结构如下图所示 引擎Scrapy Engine,用于中转调度其他部分的信号和数据

  • Python爬虫实例——scrapy框架爬取拉勾网招聘信息

    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

  • Python爬虫教程使用Scrapy框架爬取小说代码示例

    目录 Scrapy框架简单介绍 创建Scrapy项目 创建Spider爬虫 Spider爬虫提取数据 items.py代码定义字段 fiction.py代码提取数据 pipelines.py代码保存数据 settings.py代码启动爬虫 结果展示 Scrapy框架简单介绍 Scrapy框架是一个基于Twisted的异步处理框架,是纯Python实现的爬虫框架,是提取结构性数据而编写的应用框架,其架构清晰,模块之间的耦合程度低,可扩展性极强,我们只需要少量的代码就能够快速抓取数据. 其框架如下图

  • Python爬虫爬取微博热搜保存为 Markdown 文件的源码

    什么是爬虫? 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.另外一些不常使用的名字还有蚂蚁.自动索引.模拟程序或者蠕虫. 其实通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据,也就是自动抓取数据 爬虫可以做什么? 你可以爬取小姐姐的图片,爬取自己有兴趣的岛国视频,或者其他任何你想要的东西,前提是,你想要的资源必须可以通过浏览器访问的到. 爬虫的本质是什么? 上面关于爬虫可以做什么,定义了一个前提

  • Python爬虫 scrapy框架爬取某招聘网存入mongodb解析

    创建项目 scrapy startproject zhaoping 创建爬虫 cd zhaoping scrapy genspider hr zhaopingwang.com 目录结构 items.py title = scrapy.Field() position = scrapy.Field() publish_date = scrapy.Field() pipelines.py from pymongo import MongoClient mongoclient = MongoClien

随机推荐