前言
本次主题分两篇文章来介绍：
- 一、数据采集
- 二、数据分析
第一篇先来介绍数据采集，即用python爬取网站数据。
1 运行环境和python库
先说下运行环境：
- python3.5
- windows 7， 64位系统
python库
本次智联招聘的网站爬取，主要涉及以下一些python库：
- requests
- BeautifulSoup
- multiprocessing
- pymongo
- itertools
2 爬取的主要步骤
- 根据关键字、城市、以及页面编号生成需要爬取的网页链接
- 用requests获取相应的网页内容
- 用BeautifulSoup解析，获取需要的关键信息
- 将爬取的信息存入MongoDB数据库中，插入新记录或更新已有记录
- 用multiprocessing启动多进程进行爬取，提高运行效率
3 文件组成
- 信息配置文件“zhilian_kw_config.py”
- 爬虫主运行文件“zhilian_kw_spider.py”
在配置文件中设置需要爬取的信息，然后运行主程序进行内容抓取。
配置文件“zhilian_kw_config.py”的内容如下：
# Code based on Python 3.x
# _*_ coding: utf-8 _*_
# __Author: "LEMON"
TOTAL_PAGE_NUMBER = 90 # PAGE_NUMBER: total number of pages，可进行修改
KEYWORDS = ['大数据', 'python', '投资经理'] # 需爬取的关键字可以自己添加或修改
# 爬取主要城市的记录
ADDRESS = ['全国', '北京', '上海', '广州', '深圳',
'天津', '武汉', '西安', '成都', '大连',
'长春', '沈阳', '南京', '济南', '青岛',
'杭州', '苏州', '无锡', '宁波', '重庆',
'郑州', '长沙', '福州', '厦门', '哈尔滨',
'石家庄', '合肥', '惠州', '太原', '昆明',
'烟台', '佛山', '南昌', '贵阳', '南宁']
MONGO_URI = 'localhost'
MONGO_DB = 'zhilian'
爬虫主运行文件“zhilian_kw_spider.py”的内容如下：
# Code based on Python 3.x
# _*_ coding: utf-8 _*_
# __Author: "LEMON"
from datetime import datetime
from urllib.parse import urlencode
from multiprocessing import Pool
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymongo
from zhilian.zhilian_kw_config import *
import time
from itertools import product
client = pymongo.MongoClient(MONGO_URI)
db = client[MONGO_DB]
def download(url):
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:51.0) Gecko/20100101 Firefox/51.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.text
def get_content(html):
# 记录保存日期
date = datetime.now().date()
date = datetime.strftime(date, '%Y-%m-%d') # 转变成str
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
body = soup.body
data_main = body.find('div', {'class': 'newlist_list_content'})
if data_main:
tables = data_main.find_all('table')
for i, table_info in enumerate(tables):
if i == 0:
continue
tds = table_info.find('tr').find_all('td')
zwmc = tds[0].find('a').get_text() # 职位名称
zw_link = tds[0].find('a').get('href') # 职位链接
fkl = tds[1].find('span').get_text() # 反馈率
gsmc = tds[2].find('a').get_text() # 公司名称
zwyx = tds[3].get_text() # 职位月薪
gzdd = tds[4].get_text() # 工作地点
gbsj = tds[5].find('span').get_text() # 发布日期
tr_brief = table_info.find('tr', {'class': 'newlist_tr_detail'})
# 招聘简介
brief = tr_brief.find('li', {'class': 'newlist_deatil_last'}).get_text()
# 用生成器获取信息
yield {'zwmc': zwmc, # 职位名称
'fkl': fkl, # 反馈率
'gsmc': gsmc, # 公司名称
'zwyx': zwyx, # 职位月薪
'gzdd': gzdd, # 工作地点
'gbsj': gbsj, # 公布时间
'brief': brief, # 招聘简介
'zw_link': zw_link, # 网页链接
'save_date': date # 记录信息保存的日期
}
def main(args):
basic_url = '招聘（求职）尽在智联招聘?'
for keyword in KEYWORDS:
mongo_table = db[keyword]
paras = {'jl': args[0],
'kw': keyword,
'p': args[1] # 第X页
}
url = basic_url + urlencode(paras)
# print(url)
html = download(url)
# print(html)
if html:
data = get_content(html)
for item in data:
if mongo_table.update({'zw_link': item['zw_link']}, {'$set': item}, True):
print('已保存记录：', item)
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
number_list = list(range(TOTAL_PAGE_NUMBER))
args = product(ADDRESS, number_list)
pool = Pool()
pool.map(main, args) # 多进程运行
end = time.time()
print('Finished, task runs %s seconds.' % (end - start))
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