Python 初尝lagou职位

1、确定目标:

         首先我们这次要扒拉的是lagou网的职位信息(www.lagou.com)

2、确定接口:

        打开地址,检查元素。

拉钩截图

3、分析参数:

      查看参数后发现: pn:页码  kd:关键字  first:是否为第一次检索;

     所以我们得到了一个API地址:https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=深圳&needAddtionalResult=false

4、编写代码:

开始撸码:

import requests

def fetchURL(url):

headers = {

        'accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',

        'user-agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.14; rv:70.0) Gecko/20100101 Firefox/70.0'

    }

    try:

        r = requests.get(url,headers=headers)

        r.raise_for_status()

        print(r.url)

        return r.text

    except requests.HTTPError as e:

        print(e)

        print("HTTPError")

    except requests.RequestException as e:

        print(e)

    except:

        print("UnKown Error!!!!!")

if __name__ == "__main__":

    url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'

    data = {

        'first':'true',

        'pn':'1',

        'kd':'python',

    }

    html = get_data(url,data)

    print(html)

浪一波:结果跪了!!!!提示什么呢?

{'status': False, 'msg': '您操作太频繁,请稍后再访问', 'clientIp': '218.17.*.*', 'state': 2402}

纳尼???都还没开跑就操作太频繁,有点太过了吧!!!

在原来的基础上改一下,是不是Referer的问题呢,我们试试看:

headers = {

        'accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',

        'user-agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.14; rv:70.0) Gecko/20100101 Firefox/70.0'

        'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_ios?city=%E5%85%A8%E5%9B%BD&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=?&labelWords=hot',

    }

再来一发:

结果提示同样的问题内容。那么是不是我们的第一次就这么的草草结束呢!!

哈哈....把所有的请求头都添加到headers里面再试一波......

还是跪了......lagou你要不要这样子呀,不就扒个资源嘛,不让扒呀......

没办法不会弄呀,找度娘吧!!

发现都是半年前的扒过的,都没最新的....

仔细分析API接口发现cookie

仔细分析,发现问题

有网友说cookie的问题,每次刷新cookie都在变化,但是不是cookie的问题呢,再优化一下

import requests

def get_data(url,data,cookies):

    try:

        r = s.post(url, data=data, headers=headers, cookies=cookie, timeout=3) 

        r.raise_for_status()

        r.encoding = r.apparent_encoding

        return r.text

    except requests.HTTPError as e:

        print('HttpError == >',e)

    except requests.RequestException as e:

        print("RequestExcepiton == >",e)

    except:

        print('UnKnown Error !!!!')

# 获取的cookies

def get_cookies(url,headers):

    s = requests.Session()

    s.get(url, headers=headers, timeout=3)  # 获取cookies

    return s.cookies

if __name__ == "__main__":

    url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'

    url2 = 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?city=%E6%88%90%E9%83%BD&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput='

    headers = {

        'Host': 'www.lagou.com',

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.14; rv:70.0) Gecko/20100101 Firefox/70.0',

        'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',

        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',

        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',

        'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',

        'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_ios?city=%E5%85%A8%E5%9B%BD&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=?&labelWords=hot',

    }

    data = {

        'first':'true',

        'pn':'1',

        'kd':'python',

    }

    cookie = get_cookies(url2,headers)

    html = get_data(url,data,cookie)

    print(html)

哈哈.....魔性的笑声,自行补脑....。

5、最后处理数据,保存数据

优化一下,数据逻辑处理,然后保存文件。

以下就是终极代码,其实还可以优化一下......

就此Python网络爬虫第一次就完成了.....

import requests

import time

import json

import pandas as pd

def main():

    get_data()

def get_data():

    url_getCookie = "https://www.lagou.com/jobs/list_iOS?city=%E6%88%90%E9%83%BD&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput="

    url_parse = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=深圳&needAddtionalResult=false"

    headers = {

        'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',

        'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_iOS?labelWords=&fromSearch=true&suginput=',

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36'

    }

    comments = []

    hlist = []

    hlist.append('职位')

    hlist.append('公司名称')

    hlist.append('薪水范围')

    hlist.append('规模')

    hlist.append('行业')

    hlist.append('学历要求')

    hlist.append('工作年限')

    hlist.append('优势')

    hlist.append('创建时间')

    hlist.append('地址')

    hlist.append('精度')

    hlist.append('纬度')

    comments.append(hlist)

    #writePage(hlist)

    #text['content']['positionResult']['totalCount']总共有280条,
    #text['content']['pageSize']每页15条数据

    for x in range(1, 21):

        data = {

            'first': 'true',

            'pn': str(x),

            'kd': 'iOS'

                }

        s = requests.Session()

        # 请求lagou获取cookies

        s.get(url_getCookie, headers=headers, timeout=3) 

        # 获取cookies

        cookie = s.cookies 

        response = s.post(url_parse, data=data, headers=headers, cookies=cookie, timeout=3)

        #休眠5秒

        time.sleep(5)

        #编码

        response.encoding = response.apparent_encoding

        #转JSON

        text = json.loads(response.text)

        #print(text)

        info = text['content']['positionResult']['result']

        for i in info:

            list = []

            #职位

            positionName = i['positionName']

            #公司名称

            companyFullName = i['companyFullName']

            #薪水范围

            salary = i['salary']

            #公司规模

            companySize = i["companySize"]

            #行业(industryField)

            industryField = i['industryField']

            #学历要求(education)

            education = i['education']

            #工作年限(workYear)

            workYear = i['workYear']

            #优势(advantage)

            advantage = i['positionAdvantage']

            #创建时间(createTime)

            createTime = i['createTime']

            #地址(city+district+stationname)

            print(positionName,companyFullName,createTime)

            if i['stationname'] is None:

                if i['district'] is None:

                    adress = i['city']

                else:

                    adress = i['city'] + i['district']

            else:

                adress = i['city'] + i['district'] + i['stationname']

            #精度 (longtitude)

            longitude = i['longitude']

            #纬度(latitude)

            latitude = i['latitude']

            list.append(positionName)

            list.append(companyFullName)

            list.append(salary)

            list.append(companySize)

            list.append(industryField)

            list.append(education)

            list.append(workYear)

            list.append(advantage)

            list.append(createTime)

            list.append(adress)

            list.append(longitude)

            list.append(latitude)

            comments.append(list)

        print('-----'*15)

    writePage(comments)

def writePage(connects):

    dataframe = pd.DataFrame(connects)

    dataframe.to_csv('lagou_comment.csv',encoding='utf_8_sig', mode='a', index=False, sep=',', header=False)

if __name__ == '__main__':

    main()

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,951评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,606评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,601评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,478评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,565评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,587评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,590评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,337评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,785评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,096评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,273评论 1 344
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,935评论 5 339
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,578评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,199评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,440评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,163评论 2 366
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,133评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容