帮我写一段爬取boss直聘的代码
时间: 2023-02-26 12:14:48 浏览: 48
您好!下面是一段 Python 代码,它使用了 Requests 库来爬取 BOSS 直聘的数据:
```
import requests
url = "https://www.zhipin.com/c101010100/?query=python&page=1"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36",
"Referer": "https://www.zhipin.com/",
}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
with open("jobs.html", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(response.text)
print("Done.")
```
这段代码会向 BOSS 直聘发送一个 HTTP GET 请求,请求的 URL 是搜索 Python 职位的第一页数据,如果请求成功,它会将爬取到的数据保存在名为 `jobs.html` 的文件中。
请注意,对网站的大量请求可能会对网站造成压力,并且可能被认为是不道德或非法的行为,请遵守网站的相关政策。
相关问题
用scrapy写一段爬取boss直聘上海地区职位信息的代码并导出excel表格
以下是一个简单的爬取boss直聘上海地区职位信息并导出excel表格的示例代码:
```python
import scrapy
import json
import pandas as pd
class BossSpider(scrapy.Spider):
name = 'boss'
allowed_domains = ['www.zhipin.com']
start_urls = ['https://www.zhipin.com/c101020100-p100101/']
def parse(self, response):
# 获取职位信息列表
jobs = response.xpath('//div[@class="job-list"]/ul/li')
for job in jobs:
# 解析职位信息
job_title = job.xpath('./div[@class="job-title"]/text()').get()
company_name = job.xpath('./div[@class="company-text"]/h3/a/text()').get()
salary = job.xpath('./div[@class="job-limit clearfix"]/span/text()').get()
job_url = job.xpath('./div[@class="info-primary"]/h3/a/@href').get()
# 访问职位详情页,获取更多职位信息
yield scrapy.Request(job_url, callback=self.parse_job_detail, meta={
'job_title': job_title,
'company_name': company_name,
'salary': salary
})
# 翻页
next_page_url = response.xpath('//a[@ka="page-next"]/@href')
if next_page_url:
yield scrapy.Request(response.urljoin(next_page_url.get()), callback=self.parse)
def parse_job_detail(self, response):
# 获取职位要求、公司介绍等信息
job_desc = response.xpath('//div[@class="job-sec"]/div[@class="text"]/text()')
job_desc = '\n'.join(job_desc.getall()).strip()
company_info = response.xpath('//div[@class="job-sec company-info"]/div[@class="text"]/text()')
company_info = '\n'.join(company_info.getall()).strip()
# 获取meta传递的职位信息
job_title = response.meta['job_title']
company_name = response.meta['company_name']
salary = response.meta['salary']
# 导出数据到excel表格
data = {
'职位名称': [job_title],
'公司名称': [company_name],
'薪资待遇': [salary],
'职位描述': [job_desc],
'公司介绍': [company_info],
}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('boss.xlsx', index=False, header=False, mode='a')
```
这段代码使用了Scrapy框架,通过XPath解析HTML页面,并使用pandas库将数据导出到excel表格中。您需要安装Scrapy和pandas库才能运行该代码,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install scrapy pandas
```
在运行该代码前,您需要根据您的需求修改`start_urls`和`allowed_domains`变量来指定您要爬取的网站。同时,您也可以根据需要修改数据导出的文件名和数据字段。
用scrapy写一段爬取boss直聘上海地区一个月内的职位信息的代码并导出excel表格
首先,需要安装 Scrapy 和 openpyxl 库。
然后,可以按照以下步骤编写代码:
1. 创建一个 Scrapy 项目并在其中创建一个爬虫。
2. 在爬虫中设置要爬取的网址和相关信息。
3. 使用 Scrapy 的 Item 和 Field 定义要爬取的字段。
4. 编写爬虫程序,解析页面并提取所需信息。
5. 使用 openpyxl 库将提取的数据导出为 Excel 表格。
下面是一个简单的示例代码,仅供参考:
```python
import scrapy
from scrapy.item import Item, Field
from openpyxl import Workbook
class JobItem(Item):
title = Field()
salary = Field()
company = Field()
location = Field()
experience = Field()
class BossSpider(scrapy.Spider):
name = "boss"
allowed_domains = ["www.zhipin.com"]
start_urls = ["https://www.zhipin.com/c101020100/?query=&ka=sel-city-101020100"]
def parse(self, response):
jobs = response.xpath('//div[@class="job-list"]/ul/li')
items = []
for job in jobs:
item = JobItem()
item["title"] = job.xpath('div/div[@class="job-title"]/text()').extract_first()
item["salary"] = job.xpath('div/div[@class="job-limit clearfix"]/span/text()').extract_first()
item["company"] = job.xpath('div/div[@class="company-text"]/h3/a/text()').extract_first()
item["location"] = job.xpath('div/div[@class="company-text"]/p/text()[1]').extract_first().strip()
item["experience"] = job.xpath('div/div[@class="company-text"]/p/text()[2]').extract_first().strip()
items.append(item)
return items
if __name__ == "__main__":
# Create an Excel workbook and add a worksheet
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Jobs"
# Run the spider and extract data
spider = BossSpider()
results = scrapy.crawler.CrawlerProcess({'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0'})
jobs = results.crawl(spider)
jobs.addBoth(lambda _: reactor.stop())
reactor.run()
# Write data to Excel worksheet
row = 1
for item in items:
ws.cell(row=row, column=1, value=item["title"])
ws.cell(row=row, column=2, value=item["salary"])
ws.cell(row=row, column=3, value=item["company"])
ws.cell(row=row, column=4, value=item["location"])
ws.cell(row=row, column=5, value=item["experience"])
row += 1
# Save the workbook
wb.save("jobs.xlsx")
```
这段代码爬取了 Boss 直聘上海地区一个月内的职位信息,并将提取的数据导出为名为 "jobs.xlsx" 的 Excel 表格。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)