研招网scrapy爬取

研招网是国内研究生招生信息平台之一，其中包含了各大高校的招生信息、考试时间、考试科目、招生计划等内容。如果需要获取这些信息，我们可以使用Python的爬虫框架Scrapy来实现。Scrapy是一个开源的Python爬虫框架，可用于快速抓取大量数据，并将其存储到本地或数据库中。使用Scrapy爬取研招网的流程大致如下：

1.确定爬虫目标

在Scrapy框架中，我们需要创建一个名为Spider的Python类来定义爬虫的行为。我们需要确定要抓取的网站URL，以及想要获取的数据。在研招网上，我们可以根据学校和专业分类进行抓取。

2.编写爬虫代码

在Scrapy框架中，我们需要编写爬虫代码来实现数据抓取。我们可以使用Scrapy提供的Selector类来处理HTML和XML文档，并使用XPath来定位页面内的元素。我们还可以使用Item类来定义要抓取的数据结构，并使用Pipeline类将数据存储到本地或数据库中。

3.运行爬虫

完成了爬虫代码的编写，我们可以在Scrapy框架中运行我们的爬虫。在Scrapy中，我们可以使用命令行工具scrapy runspider来启动我们的爬虫，并在命令行中查看抓取到的数据。

总结：使用Scrapy爬取研招网需要明确目标、编写代码、运行爬虫。使用Scrapy可以快速高效地抓取大量数据，并保存到本地或数据库中，适用于需要获取大量数据的场景。

相关问题

scrapy爬取拉钩网

好的，下面是 scrapy 爬取拉钩网的步骤：

1. 创建 scrapy 项目

在命令行中输入以下命令来创建 Scrapy 项目：

scrapy startproject lagou

其中，`lagou` 是项目名称。

2. 创建爬虫

在项目的根目录下，使用以下命令创建一个爬虫：

scrapy genspider lagou_spider www.lagou.com

其中，`lagou_spider` 是爬虫名称，`www.lagou.com` 是要爬取的网站的域名。

3. 编写爬虫代码

打开 `lagou_spider.py` 文件，将其修改为以下内容：

import scrapy

class LagouSpider(scrapy.Spider):
    name = "lagou"
    allowed_domains = ["www.lagou.com"]
    start_urls = ["https://www.lagou.com/"]

    def parse(self, response):
        pass

我们定义了一个 `LagouSpider` 类，并指定了名称、域名和起始 URL。在 `parse` 方法中，我们暂时没有写任何代码，因为我们需要先分析网站的页面结构和数据格式，才能编写爬虫代码。

4. 分析页面结构和数据格式

使用浏览器打开拉钩网站，进入搜索职位界面，选择一个职位类型，例如 Python 开发，然后按下搜索按钮。此时，浏览器会跳转到一个新的页面，该页面的 URL 会包含搜索的关键词。例如，搜索 Python 开发，URL 为 `https://www.lagou.com/zhaopin/Python/`。

我们打开浏览器的开发者工具，切换到 Network 选项卡，然后点击搜索按钮。此时，我们会看到浏览器发送了多个请求，其中一个是 `https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json`，该请求返回了搜索结果的 JSON 数据。我们可以点击该请求，然后在 Preview 选项卡中查看数据格式。

我们可以看到，返回的 JSON 数据包含了多个职位的信息，每个职位包含了如下字段：

- `companyFullName` 公司全名
- `companyShortName` 公司简称
- `companySize` 公司规模
- `district` 工作地点
- `education` 学历要求
- `financeStage` 融资阶段
- `firstType` 职位类别
- `industryField` 行业领域
- `positionAdvantage` 职位诱惑
- `positionId` 职位ID
- `positionName` 职位名称
- `salary` 薪资范围
- `secondType` 职位子类别
- `workYear` 工作经验

现在，我们已经了解了数据的格式，可以开始编写爬虫代码了。

5. 完善爬虫代码

我们需要在 `parse` 方法中，向 `https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json` 发送请求，获取 JSON 数据，并解析数据，提取职位信息。

以下是完整的爬虫代码：

import scrapy
import json

class LagouSpider(scrapy.Spider):
    name = "lagou"
    allowed_domains = ["www.lagou.com"]
    start_urls = ["https://www.lagou.com/"]

    def parse(self, response):
        job_types = ["Python", "Java", "PHP", "C++", "C#", "Ruby", "Scala", "Go", "Swift"]
        for job_type in job_types:
            url = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&needAddtionalResult=false&isSchoolJob=0"
            headers = {
                "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.2236.0 Safari/537.36 Edg/114.0.2236.0",
                "Referer": f"https://www.lagou.com/zhaopin/{job_type}/"
            }
            data = {
                "first": "false",
                "pn": "1",
                "kd": job_type
            }
            yield scrapy.Request(url=url, method="POST", headers=headers, body=json.dumps(data), callback=self.parse_job_list, meta={"job_type": job_type})

    def parse_job_list(self, response):
        job_type = response.meta["job_type"]
        result = json.loads(response.text)
        for job in result["content"]["positionResult"]["result"]:
            yield {
                "job_type": job_type,
                "position_name": job["positionName"],
                "salary": job["salary"],
                "company_full_name": job["companyFullName"],
                "work_year": job["workYear"],
                "education": job["education"],
                "job_nature": job["jobNature"],
                "position_advantage": job["positionAdvantage"]
            }

在 `parse` 方法中，我们通过循环遍历多个职位类型，向 `https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json` 发送 POST 请求，获取 JSON 数据。我们在请求头中设置了 User-Agent 和 Referer，以便绕过反爬虫机制。我们在请求体中设置了查询参数，其中 `kd` 表示搜索的职位类型。我们使用 `json.dumps` 方法将请求体转换为 JSON 格式，并将结果作为请求体发送。

在 `parse_job_list` 方法中，我们解析了返回的 JSON 数据，并提取了职位信息。我们使用 `yield` 关键字将每个职位信息生成为一个字典，然后交给 Scrapy 引擎处理。

6. 运行爬虫

在命令行中进入项目的根目录，然后输入以下命令，运行爬虫：

scrapy crawl lagou -o lagou.json

其中，`-o lagou.json` 表示将爬取的数据保存到 `lagou.json` 文件中。您可以根据需要修改文件名和路径。

7. 结果分析

打开生成的 `lagou.json` 文件，您可以看到爬取到的数据。每个职位信息都包含了职位类型、职位名称、薪资范围、公司全名、工作经验、学历要求、职位性质和职位诱惑等字段。您可以根据需要对数据进行分析和处理。

scrapy爬取农业种植网

Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，可以用于快速、高效地爬取网页数据。根据引用\[1\]，Scrapy可以用于爬取贵州农经网的农产品数据。在使用Scrapy自定义爬虫时，主要步骤如下：

1. 在终端创建爬虫工程，即创建一个新的Scrapy项目。
2. 在项目的item.py文件中定义要抓取的数据字段，例如品种名称、价格、计量单位、所在市场、上传时间等。
3. 通过浏览器的审查元素功能，分析所需爬取内容的DOM结构，并定位HTML节点。
4. 创建爬虫文件，编写代码来定位并爬取所需内容。
5. 分析网页翻页方法，并发送多页面跳转请求，以爬取更多的数据。可以设置爬取的网页数量，以控制爬取的范围。
6. 设置pipelines.py文件，将爬取的数据集存储至本地的JSON或CSV文件中，或者存储到数据库中。
7. 设置settings.py文件，可以在其中设置爬虫的执行优先级和其他配置参数。

根据引用\[2\]和引用\[3\]的内容，可以参考这些步骤来编写Scrapy爬虫代码，以实现对农业种植网的数据爬取。具体的代码实现可以根据实际需求进行调整和修改。希望这些信息对您有所帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [[Python Scrapy爬虫] 二.翻页爬取农产品信息并保存本地](https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/79307675)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Scrapy 实现爬虫（1）--爬取农产品数据集](https://blog.csdn.net/qq_43584847/article/details/94616600)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]