python爬虫爬取boss直聘

要使用Python爬取Boss直聘的招聘数据，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，打开Boss直聘的首页，通过分析网站的源代码找到招聘信息所在的位置。在每个li元素的div里，包含了所有的招聘信息。

2. 根据招聘信息所在的位置，找到网页URL的规律。可以使用Python的字符串格式化方法来生成每个页面的URL，例如：urls = ['https://www.zhipin.com/c101210100/?query=Hadoop&page={0}&ka=page-{1}'.format(i, i) for i in range(1, 30)].

3. 使用Python的爬虫库（例如requests或Scrapy）向每个URL发送请求，并获取返回的网页源代码。

4. 解析网页源代码，提取出你所需要的招聘信息，例如公司名称、职位、薪资等。

5. 将提取到的招聘信息保存到一个文件或数据库中，以便后续分析和使用。

需要注意的是，在进行网络爬虫时，要遵守相关网站的爬虫规则和法律法规，确保合法合规地进行爬取操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

用Python爬虫爬取BOSS直聘招聘数据2000条

好的，我们可以使用 Python 中的 requests 库和 BeautifulSoup 库来爬取 BOSS 直聘的招聘数据。

首先，我们需要打开 BOSS 直聘的网站，搜索我们需要的职位，并复制浏览器地址栏中的链接，作为我们爬取的 URL。

接下来，我们可以使用 requests 库向该 URL 发送请求，并使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 文档，提取我们需要的招聘信息。

以下是示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.zhipin.com/job_detail/?query=python&city=101010100&industry=&position='
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

job_list = soup.find('div', class_='job-list').find_all('li')

for job in job_list:
    job_name = job.find('div', class_='job-title').text.strip()
    company_name = job.find('div', class_='company-text').find('h3').text.strip()
    salary = job.find('span', class_='red').text.strip()
    print(job_name, company_name, salary)

在上述代码中，我们首先定义了我们需要爬取的 URL，以及请求头 headers。然后，我们使用 requests 库向该 URL 发送请求，并使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 文档。

在解析 HTML 文档后，我们使用 find() 方法找到 class 为 job-list 的 div 标签，并使用 find_all() 方法找到其下所有的 li 标签，即每个招聘信息。

接下来，我们使用 find() 方法分别找到每个招聘信息的职位名称、公司名称和薪资，并使用 strip() 方法去除空格和换行符。

最后，我们将这些信息打印出来，即可得到我们需要的招聘数据。

需要注意的是，BOSS 直聘的网页结构可能会有所变化，上述代码仅供参考。另外，爬取网页数据需要遵守相关法律法规，不得用于商业用途。

python爬虫爬取boss直聘大数据行业的薪资和岗位并存储

以下是一个简单的python爬虫代码，用于爬取Boss直聘大数据行业的薪资和岗位，并将结果存储在CSV文件中。请注意，这只是一个示例，可能需要根据您的需求进行修改。

import requests
import csv

# 设置爬取的url和headers
url = 'https://www.zhipin.com/job_detail/?query=%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE&city=101010100&industry=&position='
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 发送请求并获取响应
response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = 'utf-8'

# 解析响应并提取数据
jobs = response.json()['data']['jobs']
rows = []
for job in jobs:
    row = [job['jobName'], job['salary'], job['company']['name']]
    rows.append(row)

# 将数据存储到CSV文件中
with open('boss_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['岗位', '薪资', '公司'])
    writer.writerows(rows)

在这个例子中，我们首先设置了要爬取的URL和headers，然后发送请求并获取响应。接下来，我们从响应中提取数据，并将其存储在一个列表中。最后，我们使用Python的CSV模块将数据写入CSV文件中。在这个例子中，我们将岗位名称、薪资和公司名称作为数据存储在CSV文件中。