python数据分析实例：利用爬虫获取数据

2023-05-24 20:39| 来源: 网络整理| 查看: 265

我们在工作中用到网络上发布的各种信息，如果用搜索引擎查找并整理，需要花费大量时间，现在python能够帮助我们，使用爬虫技术，提高数据查找和整理的效率。

我们来找一个爬虫的案例——抓取求职招聘类网站中的数据。使用环境：win10+python3+Juypter Notebook

第一步：分析网页

要爬取一个网页，首先分析网页结构。

现在很多网站都用Ajax（异步加载）的技术，打开网页，先给你看上面一部分东西，然后剩下的东西再慢慢加载。所以你可以看到很多网页，都是慢慢的刷出来的，或者有些网站随着你的移动，很多信息才慢慢加载出来。这样的网页有个好处，就是网页加载速度特别快。

但这个技术是不利于爬虫的爬取的，我们可以借助chrome浏览器的小工具进行分析，进入网络分析界面，界面如下：在这里插入图片描述这时候是一片空白，我们刷新一下，就可以看到一系列的网络请求了。然后我们就开始找可疑的网页资源。首先，图片，css什么之类的可以跳过，一般来说，关注点放在xhr这种类型请求上，如下：这类数据一般都会用json格式，我们也可以尝试在过滤器中输入json，来筛选寻找。在这里插入图片描述

上图发现了两个xhr请求，从字面意思看很有可能是我们需要的信息，右键点击，在另一个界面打开。

我们可以在右边的框中，切换到“Preview”，然后点content——positionResult查看，能看到是关于职位的信息，以键值对的格式呈现，这就是json格式，特别适合网页数据交换。

第二步，网址构造

在“Headers”中，看到网页地址，通过观察网页地址可以发现推测出：http://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?这一段是固定的，剩下的我们发现有个city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&needAddtionalResult=false&isSchoolJob=0

再查看请求发送参数列表，到这里我们可以肯定city参数便是城市，pn参数便是页数，kd参数便是职位关键字。

再来看看关于职位，一共有30页，每页有15个数据，所以我们只需要构造循环，遍历每一页的数据。

第三步，编写爬虫脚本写代码

需要说明的是因为这个网页的格式是用的json，那么我们可以用json格式很好的读出内容。这里我们切换成到preview下，然后点content——positionResult——result，可以发现出先一个列表，再点开就可以看到每个职位的内容。为什么要从这里看？有个好处就是知道这个json文件的层级结构，方便等下编码。

具体代码展示：

import requests,json from openpyxl import Workbook #http请求头信息 headers={ 'Accept':'application/json, text/javascript, */*; q=0.01', 'Accept-Encoding':'gzip, deflate, br', 'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.8', 'Connection':'keep-alive', 'Content-Length':'25', 'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8', 'Cookie':'user_trace_token=20170214020222-9151732d-f216-11e6-acb5-525400f775ce; LGUID=20170214020222-91517b06-f216-11e6-acb5-525400f775ce; JSESSIONID=ABAAABAAAGFABEF53B117A40684BFB6190FCDFF136B2AE8; _putrc=ECA3D429446342E9; login=true; unick=yz; showExpriedIndex=1; showExpriedCompanyHome=1; showExpriedMyPublish=1; hasDeliver=0; PRE_UTM=; PRE_HOST=; PRE_SITE=; PRE_LAND=https%3A%2F%2Fwww.lagou.com%2F; TG-TRACK-CODE=index_navigation; Hm_lvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1494688520,1494690499,1496044502,1496048593; Hm_lpvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1496061497; _gid=GA1.2.2090691601.1496061497; _gat=1; _ga=GA1.2.1759377285.1487008943; LGSID=20170529203716-8c254049-446b-11e7-947e-5254005c3644; LGRID=20170529203828-b6fc4c8e-446b-11e7-ba7f-525400f775ce; SEARCH_ID=13c3482b5ddc4bb7bfda721bbe6d71c7; index_location_city=%E6%9D%AD%E5%B7%9E', 'Host':'www.lagou.com', 'Origin':'https://www.lagou.com', 'Referer':'https://www.lagou.com/jobs/list_Python?', 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36', 'X-Anit-Forge-Code':'0', 'X-Anit-Forge-Token':'None', 'X-Requested-With':'XMLHttpRequest' } def get_json(url, page, lang_name): data = {'first': "true", 'pn': page, 'kd': lang_name,'city':"北京"} #POST请求 json = requests.post(url,data,headers=headers).json() list_con = json['content']['positionResult']['result'] info_list = [] for i in list_con: info = [] info.append(i['companyId']) info.append(i['companyFullName']) info.append(i['companyShortName']) info.append(i['companySize']) info.append(str(i['companyLabelList'])) info.append(i['industryField']) info.append(i['financeStage']) info.append(i['positionId']) info.append(i['positionName']) info.append(i['positionAdvantage']) # info.append(i['positionLables']) info.append(i['city']) info.append(i['district']) # info.append(i['businessZones']) info.append(i['salary']) info.append(i['education']) info.append(i['workYear']) info_list.append(info) return info_list def main(): lang_name = input('职位名：') page = 1 url = 'http://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false' info_result=[] title = ['公司ID','公司全名','公司简称','公司规模','公司标签','行业领域','融资情况',"职位编号", "职位名称","职位优势","城市","区域","薪资水平",'教育程度', "工作经验"] info_result.append(title) #遍历网址 while page < 31: info = get_json(url, page, lang_name) info_result = info_result + info page += 1 #写入excel文件 wb = Workbook() ws1 = wb.active ws1.title = lang_name for row in info_result: ws1.append(row) wb.save('职位信息3.xlsx') main()

打开excel文件，查看数据是否存取成功：在这里插入图片描述我们看到关于招聘类网站中抓取的数据，被成功的保存在excel表格中。

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