scrapy爬取boss直聘2021

### 回答1：
好的，我可以用中文回复。Scrapy是一个Python框架，可以用来爬取网站数据。如果你想爬取Boss直聘2021的数据，可以使用Scrapy来实现。首先，你需要安装Scrapy和其他必要的Python库。然后，你需要编写一个Scrapy爬虫，来指定要爬取的网站和数据。最后，你可以运行爬虫，将数据保存到本地文件或数据库中。希望这个回复对你有帮助。

### 回答2：
Scrapy是一个开源的Python爬虫框架，它提供了强大的爬虫工具和数据提取方式，能够帮助开发者快速构建出高效的爬虫程序。在本例中，我们将利用Scrapy框架来爬取Boss直聘网站中的招聘信息。

首先，我们需要创建一个新的Scrapy项目，可以通过以下命令来创建：

`scrapy startproject bosszhipin`

然后在项目中创建一个名为jobs的Spider（爬虫），在Scrapy中，Spider是最核心的组件之一，它的主要作用是定义了如何对目标网站进行爬取，并指定如何提取数据。

在编写Spider之前，我们需要先研究一下Boss直聘网站的页面结构以及数据获取方式。通过观察页面的HTML代码，我们可以发现每一页的招聘信息都储存在HTML的<div class=”job-list”>标签下，该标签中包含了职位名称、公司名称、薪资、工作地点、学历要求等重要信息。所以我们可以通过正则表达式或XPath来解析这些信息。

定义Spider的过程中，我们需要设置起始URL以及解析规则。我们可以在start_urls变量中指定要爬取的页面链接，例如：

start_urls = ['https://www.zhipin.com/c101270100/?query=python&page=1']

其中c101270100表示深圳城市的编码，query=python表示搜索关键词为“python”，page=1表示要爬取第一页的数据。

接下来，我们需要定义Spider的parse()方法来解析页面。在该方法中，我们可以使用Scrapy提供的Selector来解析HTML代码，并根据需要提取出数据。

def parse(self, response):
    jobs = response.xpath('//div[@class="job-list"]/ul/li')
    for job in jobs:
        item = BosszhipinItem()
        item['position_name'] = job.xpath('./div[1]/div[1]/h3/a/div[1]/text()').extract_first().strip()
        item['company_name'] = job.xpath('./div[1]/div[2]/div/h3/a/text()').extract_first().strip()
        item['salary'] = job.xpath('./div[1]/div[1]/h3/a/span/text()').extract_first().strip()
        item['location'] = job.xpath('./div[1]/div[1]/p/text()[1]').extract_first().strip()
        item['education'] = job.xpath('./div[1]/div[1]/p/text()[2]').extract_first().strip()
        yield item

在上面的代码中，我们先使用XPath选择器定位到<div class=”job-list”>标签下的每个<li>标签，然后分别提取每个<li>标签中的职位名称、公司名称、薪资、工作地点和学历要求，同时将这些信息保存在一个叫做BosszhipinItem的Item类对象中，并通过yield语句返回给管道处理。管道主要的作用是对爬虫抓取到的数据进行清洗和处理，然后将数据存储到合适的地方或者执行其他的操作。

最后，我们需要在settings.py中进行一些设置，如设置User-Agent、延迟请求时间、爬取最大深度等。

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'

DOWNLOAD_DELAY = 2

DEPTH_LIMIT = 10

完成以上步骤之后，你就成功地用Scrapy框架爬取了Boss直聘网站的数据。最后，你可以保存数据到CSV或者JSON文件中，或者将数据直接存储到数据库中，以便进一步的分析和使用。

### 回答3：
Scrapy是一款强大的Python爬虫框架，可以用于大规模的数据采集、提取和处理。在这里，我们将使用Scrapy爬取2021年的Boss直聘数据。以下是相关步骤和注意事项：

1. 确定网站URL

首先，必须找到目标网站的URL，然后进行分析。在本例中，我们访问Boss直聘主页(https://www.zhipin.com/) , 选择搜索框，在浏览器中打开【检查】 , 点击【network】， 出现了许多网站数据。 如图：


当搜索职位时，我们将会看到一个请求从浏览器向https://www.zhipin.com/job_detail/?query=后面跟搜索关键字的URL地址。在下文中，我们将使用这个URL来提取相关的数据。

2. 创建Scrapy项目

接下来，切换到命令行，创建一个新的Scrapy项目。使用命令： "scrapy startproject boss_zhipin" 即可创建一个名为"boss_zhipin" 的新项目。

3. 编写Spider

现在，我们需要创建一个Spider来处理爬取相关数据的逻辑。Scrapy中的Spider类定义如何跟踪网页以及从中提取信息的方法。在本例中，我们将从给定的URL中提取有关职位、公司名称、薪资和地点的信息。

要使用Scrapy的Spider，我们需要创建一个类，如下所示：

import scrapy

class BossZhipinSpider(scrapy.Spider):
    name = "BossZhipin"
    allowed_domains = ["www.zhipin.com"]
    start_urls = ["https://www.zhipin.com/job_detail/?query=python"]

    def parse(self, response):
        pass

在这里，我们定义了一个名为"BossZhipin” 的Spider类，并设置了allowed_domains和start_urls属性。allowed_domains属性告诉Spider只跟踪属于“www.zhipin.com”域的网页。start_urls属性包含我们要开始爬取数据的网址。

parse()方法是Spider类的核心组件，它将从网页中提取数据。在这里，我们将在方法中使用XPath表达式从页获得每个职位的信息。

4. 提取数据

在这个步骤中，我们将使用XPath表达式来提取存储在HTML标记中的数据。从上面的图片中，可以发现相关的数据都存储在HTML标记中。我们需要根据HTML标签所在位置设计XPath表达式。

在这里，我们需要提取“职位名称”，“公司名称”，“薪资”和“工作地点”。两者如下所示：

import scrapy
from boss_zhipin.items import BossZhipinItem

class BossZhipinSpider(scrapy.Spider):
    name = "BossZhipin"
    allowed_domains = ["www.zhipin.com"]
    start_urls = ["https://www.zhipin.com/job_detail/?query=python"]

    def parse(self, response):
        items = []
        for job in response.xpath('//div[@class="job-list"]/ul/li'):
            item = BossZhipinItem()  # 建立实例以传送各项数据
            item['job_title'] = job.xpath('.//div[1]/p/text()').extract()[0]  #提取职位名称
            item['company'] = job.xpath('.//div[2]/div/h3/a/text()').extract()[0] #提取公司名称
            item['salary'] = job.xpath('.//div[2]/div/p/text()').extract()[0] #提取薪资
            item['location'] = job.xpath('.//div[2]/div/div[@class="info-detail"]/span[2]/text()').extract()[0] #提取工作地点
            items.append(item)
        return items

5. 储存数据

最后，我们将数据保存在CSV文件中。Scrapy框架提供了一个管道(Pipeline)的概念，将运行每个条目(item)通过它的pipline。我们将使用该管道来将提取的数据保存到CSV文件中。

import scrapy
from boss_zhipin.items import BossZhipinItem

class BossZhipinSpider(scrapy.Spider):
    name = "BossZhipin"
    allowed_domains = ["www.zhipin.com"]
    start_urls = ["https://www.zhipin.com/job_detail/?query=python"]

    def parse(self, response):
        items = []
        for job in response.xpath('//div[@class="job-list"]/ul/li'):
            item = BossZhipinItem()  # 建立实例以传送各项数据
            item['job_title'] = job.xpath('.//div[1]/p/text()').extract()[0]  #提取职位名称
            item['company'] = job.xpath('.//div[2]/div/h3/a/text()').extract()[0] #提取公司名称
            item['salary'] = job.xpath('.//div[2]/div/p/text()').extract()[0] #提取薪资
            item['location'] = job.xpath('.//div[2]/div/div[@class="info-detail"]/span[2]/text()').extract()[0] #提取工作地点
            items.append(item)
        return items

    def close(spider, reason):
        filename = 'boss_zhipin_%s.csv' % (datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
        with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
            fieldnames = ['job_title', 'company', 'salary', 'location']
            writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
            writer.writeheader()
            for item in spider.items:
                writer.writerow(item)

最后，我们可以使用以下命令来运行项目，并爬取所需数据：

scrapy crawl BossZhipin -o boss_zhipin.csv 

以上即为，使用Scrapy爬取Boss直聘数据的相关步骤和注意事项。