jupyter网页安装openpyxl

您可以通过以下步骤在 Jupyter Notebook 中安装 openpyxl：

1. 打开 Jupyter Notebook，并在一个新的代码单元格中输入以下命令：

!pip install openpyxl

2. 然后按下 Shift + Enter 键运行单元格，等待安装完成。

3. 如果需要使用 openpyxl 库，可以在代码中使用以下语句进行导入：

import openpyxl

这样您就可以在 Jupyter Notebook 中使用 openpyxl 库了。

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用jupyter notebook爬取51job岗位信息，生成xlsx表

在Jupyter Notebook中爬取51Job的岗位信息并将其保存为Excel表格，通常需要通过几个步骤完成：

1. **安装必要的库**:
首先，你需要安装`requests`, `BeautifulSoup4` (用于HTML解析) 和 `pandas` (处理数据并导出到Excel) 等库。使用以下命令安装：

   !pip install requests beautifulsoup4 pandas openpyxl

2. **编写爬虫脚本**:
使用Python的`requests`库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用`BeautifulSoup`解析HTML结构找到包含岗位信息的部分。例如，模拟GET请求，提取职位标题、薪资等字段：

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   import pandas as pd

   def get_job_info(url):
       response = requests.get(url)
       soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
       # 这里需要根据51Job的实际页面结构定位元素
       job_list = soup.find_all('div', class_='job-item')  # 假设职位信息在class为'job-item'的div内
       job_data = []
       for job in job_list:
           title = job.find('h3').text
           salary = job.find('span', class_='salary')  # 类似查找薪资标签
           # ... 依次提取其他字段
           job_data.append([title, salary])
       return job_data

   url = "https://www.51job.com/"  # 示例URL，替换为你想要抓取的具体页面
   job_info = get_job_info(url)

3. **存储数据到Excel**:
将爬取到的数据转换为`pandas` DataFrame，并使用`to_excel`函数保存为Excel文件：

   df_jobs = pd.DataFrame(job_info, columns=['职位名称', '薪资'])
   df_jobs.to_excel('51job_jobs.xlsx', index=False)  # 保存为'51job_jobs.xlsx'

请注意，实际操作中可能需要处理反爬虫策略（如cookies、session管理、验证码等），以及适应51Job网站的实时变化的HTML结构。此外，频繁大量爬取可能会对网站服务器造成压力，应遵守robots.txt规则并且尊重网站的服务条款。