scrapy爬取智联招聘只能爬到一页

scrapy是一个强大的Python爬虫框架，可以爬取到网站的所有内容。但是，有些网站会对爬虫进行限制，防止过多的流量访问导致网站崩溃。

对于智联招聘，它的反爬虫机制可能会限制爬虫只能爬取一页的数据。因此，如果想要爬取智联招聘更多的页数，需要采取一些措施，比如在爬取过程中添加多个user-agent（用户代理）以及身份验证等措施来伪装爬虫的身份，使得网站无法判断出这是一个爬虫程序，从而继续爬取更多的数据。

另外，如果仍然无法爬取到多页数据，可能是因为智联招聘网站采用了JavaScript动态渲染技术，这就需要使用Selenium等工具来模拟用户操作，从而获取到渲染后的网页内容，从而实现对多页数据的爬取。

总之，要想爬取智联招聘的多页数据，需要加强反爬虫措施，并采用适当的技术手段，才能避免被限制，从而获得所需的数据。

相关问题

scrapy爬取智联招聘

好的，以下是使用Scrapy框架爬取智联招聘的简单示例代码：

首先，您需要在Scrapy中创建一个新项目：

scrapy startproject zhaopin

然后，在项目目录下创建一个新的spider：

cd zhaopin
scrapy genspider job zhaopin.com

接着，您需要在spider中定义要爬取的数据字段和要爬取的网页链接：

import scrapy

class JobSpider(scrapy.Spider):
    name = "job"
    allowed_domains = ["zhaopin.com"]
    start_urls = [
        "https://sou.zhaopin.com/?p=1&jl=489&kw=python&kt=3",
    ]

    def parse(self, response):
        for job in response.css(".contentpile__content__wrapper"):
            yield {
                "title": job.css(".contentpile__content__wrapper__item__info__box__jobname__title::text").get(),
                "company": job.css(".contentpile__content__wrapper__item__info__box__cname__title::text").get(),
                "location": job.css(".contentpile__content__wrapper__item__info__box__joblocation__wrapper::text").get(),
                "salary": job.css(".contentpile__content__wrapper__item__info__box__jobdata__item__salary::text").get(),
                "date": job.css(".contentpile__content__wrapper__item__info__box__jobdata__item__datetxt::text").get(),
            }

        next_page = response.css(".next-page::attr(href)").get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

在此示例中，我们定义了爬取职位标题，公司名称，工作地点，薪水和发布日期的数据字段。start_urls中包含我们要爬取的初始网址，然后在parse函数中使用css选择器筛选相应的数据，并使用response.follow方法跟进下一页链接。

最后，您可以在命令行中运行以下命令来启动爬虫：

scrapy crawl job -o job.csv

此命令将爬取智联招聘网站上的所有招聘信息，并将结果保存在名为“job.csv”的文件中。

scrapy框架爬取智联招聘网站的职位信息代码

以下是使用Scrapy框架爬取智联招聘网站职位信息的示例代码：

1. 创建Scrapy项目

在命令行中输入以下命令，创建一个名为`zhaopin`的Scrapy项目：

scrapy startproject zhaopin

2. 创建爬虫文件

在项目根目录下，使用以下命令创建一个名为`zhaopin_spider`的爬虫文件：

scrapy genspider zhaopin_spider sou.zhaopin.com

3. 修改爬虫代码

打开`zhaopin_spider.py`文件，将其修改为以下代码：

import scrapy

class ZhaopinSpiderSpider(scrapy.Spider):
    name = 'zhaopin_spider'
    allowed_domains = ['sou.zhaopin.com']
    
    def start_requests(self):
        # 设置请求URL
        url = 'https://sou.zhaopin.com/?jl=530&kw=Python&kt=3'
        
        # 发送请求
        yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)
    
    def parse(self, response):
        # 获取职位列表
        job_list = response.xpath('//div[@class="joblist-box__item"]')
        
        # 遍历职位列表，获取职位信息
        for job in job_list:
            # 获取职位名称
            job_name = job.xpath('.//div[@class="joblist-box__jobname"]/text()')
            # 获取公司名称
            company_name = job.xpath('.//div[@class="joblist-box__companyname"]/text()')
            # 获取工作地点
            location = job.xpath('.//div[@class="joblist-box__jobarea"]/text()')
            # 获取薪资范围
            salary = job.xpath('.//span[@class="joblist-box__salary"]/text()')
            # 获取职位链接
            job_link = job.xpath('.//a[@class="joblist-box__jobname"]/@href')
            
            # 输出职位信息
            yield {
                '职位名称': job_name.extract_first().strip(),
                '公司名称': company_name.extract_first().strip(),
                '工作地点': location.extract_first().strip(),
                '薪资范围': salary.extract_first().strip(),
                '职位链接': job_link.extract_first().strip()
            }

在`start_requests`方法中，我们设置了请求URL，并使用`scrapy.Request`发送请求。在`parse`方法中，我们使用XPath表达式获取职位信息，并使用`yield`输出结果。

4. 运行爬虫

在命令行中，进入项目根目录，输入以下命令运行爬虫：

scrapy crawl zhaopin_spider -o result.json

其中，`-o result.json`表示将结果保存到名为`result.json`的文件中。

需要注意的是，Scrapy框架会自动处理反爬虫机制，但是也需要注意一些规则，如请求频率等。另外，在爬取数据时，可以使用Scrapy提供的一些中间件，如随机User-Agent、自动重试等，以提高爬取效率和稳定性。