脚本之家,脚本语言编程技术及教程分享平台!
分类导航

Python|VBS|Ruby|Lua|perl|VBA|Golang|PowerShell|Erlang|autoit|Dos|bat|

服务器之家 - 脚本之家 - Python - Python爬虫框架Scrapy实战之批量抓取招聘信息

Python爬虫框架Scrapy实战之批量抓取招聘信息

2020-07-29 11:55HanTangSongMing Python

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,是按照一定的规则,自动抓取万维网信息的程序或者脚本。这篇文章主要介绍Python爬虫框架Scrapy实战之批量抓取招聘信息,有需要的朋友可以参

网络爬虫抓取特定网站网页的html数据,但是一个网站有上千上万条数据,我们不可能知道网站网页的url地址,所以,要有个技巧去抓取网站的所有html页面。Scrapy是纯Python实现的爬虫框架,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便~

   Scrapy 使用wisted这个异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。整体架构如下图所示:

Python爬虫框架Scrapy实战之批量抓取招聘信息

    绿线是数据流向,首先从初始URL 开始,Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载,下载之后会交给 Spider 进行分析,Spider分析出来的结果有两种:一种是需要进一步抓取的链接,例如之前分析的“下一页”的链接,这些东西会被传回 Scheduler ;另一种是需要保存的数据,它们则被送到Item Pipeline 那里,那是对数据进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方。另外,在数据流动的通道里还可以安装各种中间件,进行必要的处理。

我假定你已经安装了Scrapy。假如你没有安装,你可以参考这篇文章。

在本文中,我们将学会如何使用Scrapy建立一个爬虫程序,并爬取指定网站上的内容

1. 创建一个新的Scrapy Project
2. 定义你需要从网页中提取的元素Item
3.实现一个Spider类,通过接口完成爬取URL和提取Item的功能
4. 实现一个Item PipeLine类,完成Item的存储功能

我将会用腾讯招聘官网作为例子。
Github源码:https://github.com/maxliaops/scrapy-itzhaopin

Python爬虫框架Scrapy实战之批量抓取招聘信息

目标:抓取腾讯招聘官网职位招聘信息并保存为JSON格式。

新建工程

首先,为我们的爬虫新建一个工程,首先进入一个目录(任意一个我们用来保存代码的目录),执行:

 

复制代码 代码如下:

scrapy startprojectitzhaopin

 

最后的itzhaopin就是项目名称。这个命令会在当前目录下创建一个新目录itzhaopin,结构如下:

├── itzhaopin
│   ├── itzhaopin
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── items.py
│   │   ├── pipelines.py
│   │   ├── settings.py
│   │   └── spiders
│   │      └── __init__.py
│   └── scrapy.cfg

scrapy.cfg: 项目配置文件
items.py: 需要提取的数据结构定义文件
pipelines.py:管道定义,用来对items里面提取的数据做进一步处理,如保存等
settings.py: 爬虫配置文件
spiders: 放置spider的目录

定义Item

在items.py里面定义我们要抓取的数据:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
from scrapy.item import Item, Field
class TencentItem(Item):
  name = Field()        # 职位名称
  catalog = Field()       # 职位类别
  workLocation = Field()    # 工作地点
  recruitNumber = Field()    # 招聘人数
  detailLink = Field()     # 职位详情页链接
  publishTime = Field()     # 发布时间

实现Spider

Spider是一个继承自scrapy.contrib.spiders.CrawlSpider的Python类,有三个必需的定义的成员

name: 名字,这个spider的标识

start_urls:一个url列表,spider从这些网页开始抓取

parse():一个方法,当start_urls里面的网页抓取下来之后需要调用这个方法解析网页内容,同时需要返回下一个需要抓取的网页,或者返回items列表

所以在spiders目录下新建一个spider,tencent_spider.py:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
import re
import json
from scrapy.selector import Selector
try:
  from scrapy.spider import Spider
except:
  from scrapy.spider import BaseSpider as Spider
from scrapy.utils.response import get_base_url
from scrapy.utils.url import urljoin_rfc
from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor as sle
from itzhaopin.items import *
from itzhaopin.misc.log import *
class TencentSpider(CrawlSpider):
  name = "tencent"
  allowed_domains = ["tencent.com"]
  start_urls = [
    "http://hr.tencent.com/position.php"
  ]
  rules = [ # 定义爬取URL的规则
    Rule(sle(allow=("/position.php\?&start=\d{,4}#a")), follow=True, callback='parse_item')
  ]
  def parse_item(self, response): # 提取数据到Items里面,主要用到XPath和CSS选择器提取网页数据
    items = []
    sel = Selector(response)
    base_url = get_base_url(response)
    sites_even = sel.css('table.tablelist tr.even')
    for site in sites_even:
      item = TencentItem()
      item['name'] = site.css('.l.square a').xpath('text()').extract()
      relative_url = site.css('.l.square a').xpath('@href').extract()[0]
      item['detailLink'] = urljoin_rfc(base_url, relative_url)
      item['catalog'] = site.css('tr > td:nth-child(2)::text').extract()
      item['workLocation'] = site.css('tr > td:nth-child(4)::text').extract()
      item['recruitNumber'] = site.css('tr > td:nth-child(3)::text').extract()
      item['publishTime'] = site.css('tr > td:nth-child(5)::text').extract()
      items.append(item)
      #print repr(item).decode("unicode-escape") + '\n'
    sites_odd = sel.css('table.tablelist tr.odd')
    for site in sites_odd:
      item = TencentItem()
      item['name'] = site.css('.l.square a').xpath('text()').extract()
      relative_url = site.css('.l.square a').xpath('@href').extract()[0]
      item['detailLink'] = urljoin_rfc(base_url, relative_url)
      item['catalog'] = site.css('tr > td:nth-child(2)::text').extract()
      item['workLocation'] = site.css('tr > td:nth-child(4)::text').extract()
      item['recruitNumber'] = site.css('tr > td:nth-child(3)::text').extract()
      item['publishTime'] = site.css('tr > td:nth-child(5)::text').extract()
      items.append(item)
      #print repr(item).decode("unicode-escape") + '\n'
    info('parsed ' + str(response))
    return items
  def _process_request(self, request):
    info('process ' + str(request))
    return request

实现PipeLine

PipeLine用来对Spider返回的Item列表进行保存操作,可以写入到文件、或者数据库等。

PipeLine只有一个需要实现的方法:process_item,例如我们将Item保存到JSON格式文件中:

pipelines.py

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
from scrapy import signals
import json
import codecs
class JsonWithEncodingTencentPipeline(object):
  def __init__(self):
    self.file = codecs.open('tencent.json', 'w', encoding='utf-8')
  def process_item(self, item, spider):
    line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
    self.file.write(line)
    return item
  def spider_closed(self, spider):
    self.file.close(
)

到现在,我们就完成了一个基本的爬虫的实现,可以输入下面的命令来启动这个Spider

scrapy crawl tencent

爬虫运行结束后,在当前目录下将会生成一个名为tencent.json的文件,其中以JSON格式保存了职位招聘信息。
部分内容如下:

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["SD5-资深手游策划(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15626&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime":
["2014-04-25"], "catalog": ["产品/项目类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["TEG13-后台开发工程师(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15666&keywords=&tid=0&lid=0",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["2"], "name": ["TEG12-数据中心高级经理(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15698&keywords=&tid=0&lid=0",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["GY1-微信支付品牌策划经理(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15710&keywords=&tid=0&lid=0",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["市场类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["2"], "name": ["SNG06-后台开发工程师(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15499&keywords=&tid=0&lid=0",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["2"], "name": ["OMG01-腾讯时尚视频策划编辑(北京)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15694&keywords=&tid=0&lid=0",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["内容编辑类"], "workLocation": ["北京"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["HY08-QT客户端Windows开发工程师(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=11378&keywords=&tid=0&lid=0",
"publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["5"], "name": ["HY1-移动游戏测试经理(上海)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15607&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["上海"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["HY6-网吧平台高级产品经理(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=10974&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-25"], "catalog": ["产品/项目类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["4"], "name": ["TEG14-云存储研发工程师(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=15168&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2014-04-24"], "catalog": ["技术类"], "workLocation": ["深圳"]}

{"recruitNumber": ["1"], "name": ["CB-薪酬经理(深圳)"], "detailLink": "http://hr.tencent.com/position_detail.php?id=2309&keywords=&tid=0&lid=0", "publishTime": ["2013-11-28"], "catalog": ["职能类"], "workLocation": ["深圳"]}

以上全部内容就是通过Python爬虫框架Scrapy实战之批量抓取招聘信息的全部内容,希望对大家有所帮助,欲了解更多编程知识,请锁定我们的网站,每天都有新的内容发布。

延伸 · 阅读

精彩推荐