网络爬虫爬取招聘信息数据处理代码

网络爬虫抓取招聘信息数据处理通常包含几个关键步骤：

1. **数据采集**：
使用如Python的`requests`库或`Scrapy`框架来发送HTTP请求，获取网页HTML内容。比如，你可以使用BeautifulSoup或LXML解析器解析HTML，找到包含招聘信息的特定标签。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.example.com/jobs"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
jobs = soup.find_all('div', class_='job-list-item')  # 假设职位信息在class为'job-list-item'的元素中

2. **数据清洗**：
清除HTML标签、提取关键字段（如职位名称、公司名、职位描述、薪资等），并可能进行文本预处理，如去除特殊字符、标准化格式。

def clean_data(job_data):
    title = job_data.find('h2').text  # 提取标题
    company = job_data.find('span', class_='company-name').text  # 提取公司名
    ...  # 更多字段的提取和清洗
    return title, company, ...

cleaned_jobs = [clean_data(job) for job in jobs]

3. **存储数据**：
将清洗后的数据存储到本地文件、数据库或数据结构中，比如CSV、JSON、数据库表格等。

import csv

with open('jobs.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['职位名称', '公司名', '职位描述', '薪资'])
    writer.writerows(cleaned_jobs)

4. **异常处理**：
处理网络连接错误、抓取速率限制、网页结构变化等问题，确保爬虫的稳定性和可靠性。

import time
from retrying import retry

@retry(stop_max_attempt_number=3, wait_fixed=5000)
def fetch_data(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
    except Exception as e:
        print(f"抓取失败: {e}")
        time.sleep(5)