前言

本次主题分两篇文章来介绍：

• 一、数据采集
• 二、数据分析

** 第一篇先来介绍数据采集，即用python爬取网站数据。**

1 运行环境和python库

先说下运行环境：

• python3.5
• windows 7， 64位系统

python库

本次智联招聘的网站爬取，主要涉及以下一些python库：

• requests
• BeautifulSoup
• multiprocessing
• pymongo
• itertools

2 爬取的主要步骤

• 根据关键字、城市、以及页面编号生成需要爬取的网页链接
• 用requests获取相应的网页内容
• 用BeautifulSoup解析，获取需要的关键信息
• 将爬取的信息存入MongoDB数据库中，插入新记录或更新已有记录
• 用multiprocessing启动多进程进行爬取，提高运行效率

3 文件组成

• 信息配置文件“zhilian_kw_config.py”
• 爬虫主运行文件“zhilian_kw_spider.py”

在配置文件中设置需要爬取的信息，然后运行主程序进行内容抓取。

配置文件“zhilian_kw_config.py”的内容如下：

# Code based on Python 3.x
# _*_ coding: utf-8 _*_
# __Author: "LEMON"

TOTAL_PAGE_NUMBER = 90  # PAGE_NUMBER: total number of pages，可进行修改

KEYWORDS = ['大数据', 'python', '投资经理'] # 需爬取的关键字可以自己添加或修改

# 爬取主要城市的记录
ADDRESS = ['全国', '北京', '上海', '广州', '深圳',
           '天津', '武汉', '西安', '成都', '大连',
           '长春', '沈阳', '南京', '济南', '青岛',
           '杭州', '苏州', '无锡', '宁波', '重庆',
           '郑州', '长沙', '福州', '厦门', '哈尔滨',
           '石家庄', '合肥', '惠州', '太原', '昆明',
           '烟台', '佛山', '南昌', '贵阳', '南宁']

MONGO_URI = 'localhost'
MONGO_DB = 'zhilian'

爬虫主运行文件“zhilian_kw_spider.py”的内容如下：

# Code based on Python 3.x
# _*_ coding: utf-8 _*_
# __Author: "LEMON"

from datetime import datetime
from urllib.parse import urlencode
from multiprocessing import Pool
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymongo
from zhilian.zhilian_kw_config import *
import time
from itertools import product

client = pymongo.MongoClient(MONGO_URI)
db = client[MONGO_DB]


def download(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:51.0) Gecko/20100101 Firefox/51.0'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text


def get_content(html):
    # 记录保存日期
    date = datetime.now().date()
    date = datetime.strftime(date, '%Y-%m-%d')  # 转变成str

    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    body = soup.body
    data_main = body.find('div', {'class': 'newlist_list_content'})

    if data_main:
        tables = data_main.find_all('table')

        for i, table_info in enumerate(tables):
            if i == 0:
                continue
            tds = table_info.find('tr').find_all('td')
            zwmc = tds[0].find('a').get_text()  # 职位名称
            zw_link = tds[0].find('a').get('href')  # 职位链接
            fkl = tds[1].find('span').get_text()  # 反馈率
            gsmc = tds[2].find('a').get_text()  # 公司名称
            zwyx = tds[3].get_text()  # 职位月薪
            gzdd = tds[4].get_text()  # 工作地点
            gbsj = tds[5].find('span').get_text()  # 发布日期

            tr_brief = table_info.find('tr', {'class': 'newlist_tr_detail'})
            # 招聘简介
            brief = tr_brief.find('li', {'class': 'newlist_deatil_last'}).get_text()

            # 用生成器获取信息
            yield {'zwmc': zwmc,  # 职位名称
                   'fkl': fkl,  # 反馈率
                   'gsmc': gsmc,  # 公司名称
                   'zwyx': zwyx,  # 职位月薪
                   'gzdd': gzdd,  # 工作地点
                   'gbsj': gbsj,  # 公布时间
                   'brief': brief,  # 招聘简介
                   'zw_link': zw_link,  # 网页链接
                   'save_date': date  # 记录信息保存的日期
                   }


def main(args):
    basic_url = 'http://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?'

    for keyword in KEYWORDS:
        mongo_table = db[keyword]
        paras = {'jl': args[0],
                 'kw': keyword,
                 'p': args[1]  # 第X页
                 }
        url = basic_url + urlencode(paras)
        # print(url)
        html = download(url)
        # print(html)
        if html:
            data = get_content(html)
            for item in data:
                if mongo_table.update({'zw_link': item['zw_link']}, {'$set': item}, True):
                    print('已保存记录：', item)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    number_list = list(range(TOTAL_PAGE_NUMBER))
    args = product(ADDRESS, number_list)
    pool = Pool()
    pool.map(main, args) # 多进程运行
    end = time.time()
    print('Finished, task runs %s seconds.' % (end - start))

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