今天想和大家聊聊Python与爬虫
python之所以能迅速风靡全国，和大街小巷各种的培训机构脱不开关系。
一会pythonAI未来以来，一会儿4个月培养人工智能与机器学习顶尖人才，更有甚者什么一周成就爬虫分析师...
我这一把年纪了，胆子小只敢在自己的公众号里说说。至于出去了，你们该实力互吹、生猛造势的，我看看就好不说话。
网上经常看到爬虫的文章，什么爬了几十万数据，一把撸下来几千万评论的，听起来高大上又牛逼。
但其实爬虫工程师，你看网上有几个招聘的？为什么，因为数据有价！
各大厂做什么网络解决方案的，怎么解决？不得先把各大运营商数据买回来分析了才去解决吗？天下哪有白吃的午餐。
爬虫面临的问题
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不再是单纯的数据一把抓
多数的网站还是请求来了，一把将所有数据塞进去返回，但现在更多的网站使用数据的异步加载，爬虫不再像之前那么方便
很多人说js异步加载与数据解析，爬虫可以做到啊，恩是的，无非增加些工作量，那是你没遇到牛逼的前端，多数的解决办法只能靠渲染浏览器抓取，效率低下，接着往下走 -
千姿百态的登陆验证
从12306的说说下面哪个糖是奶糖，到现在各大网站的滑动拼图、汉子点击解锁，这些操作都是在为了阻止爬虫的自动化运行。
你说可以先登录了复制cookie，但cookie也有失效期吧？ -
反爬虫机制
何为反爬虫？犀利的解释网上到处搜，简单的逻辑我讲给你听。你几秒钟访问了我的网站一千次，不好意思，我把你的ip禁掉，一段时间你别来了。
很多人又说了，你也太菜了吧，不知道有爬虫ip代理池的开源项目IPProxys吗？那我就呵呵了，几个人真的现在用过免费的ip代理池，你去看看现在的免费代理池，有几个是可用的！
再说了，你通过IPProxys代理池，获取到可用的代理访问人家网站，人家网站不会用同样的办法查到可用的代理先一步封掉吗？然后你只能花钱去买付费的代理 -
数据源头封锁
平时大家看的什么爬爬豆瓣电影网站啊，收集下某宝评论啊....这些都是公开数据。但现在更多的数据逐步走向闭源化。数据的价值越来越大，没有数据获取的源头，爬虫面临什么问题？
个人面对爬虫的态度
学习爬虫，可以让你多掌握一门技术，但个人劝你不要在这条路走的太深。没事儿爬点小东西，学习下网络知识，掌握些网页解析技巧就好了。再牛逼的爬虫框架，也解决不了你没数据的苦恼。
说说今天内容
扯了一圈了，该回到主题了。
上面说了一堆的爬虫这不好那不好，结果我今天发的文章确是爬虫的，自己打自己的脸？
其实我只是想说说网站数据展示与分析的技巧...恰巧Boss直聘就做的很不错。怎么不错？一点点分析...
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数据共享
先来看一张图：
大兴安岭
我选择黑龙江省的大兴安岭，去看看那里有招聘python的没，多数系统查询不到数据就会给你提示未获取到相关数据，但Boss直聘会悄悄地吧黑龙江省的python招聘信息给你显示处理，够鸡~贼。
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数据限制
大兴安岭没有搞python的，那我们去全国看看吧：
全国数据
这里差一点就把我坑了，我开始天真的以为，全国只有300条(一页30条，共10也)python招聘信息。
然后我回过头去看西安的，也只有10页，然后想着修改下他的get请求parameters，没卵用。
这有啥用？仔细想...一方面可以做到放置咱们爬虫一下获取所有的数据，但这只是你自作多情，这东西是商机！
每天那么多的商家发布招聘信息，进入不了top100，别人想看都看不到你的消息，除非搜索名字。那么如何排名靠前？答案就是最后俩字，靠钱。你是Boss直聘的会员，你发布的就会靠前....
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偷换概念
依旧先看图：
大杂烩
- 我搜索的是ruby，你资料不够，其他来凑....
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ip解析
老套路，再来看一张图：
封“神”榜
感觉人生已经到达了高潮，感觉人生已经到达了巅峰
Boss直聘的服务器里，留着我的痕迹，多么骄傲的事情啊。你们想不想和我一样？只需要3秒钟....
三秒钟内你的访问量能超过1000，妥妥被封！
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反反反爬虫
咱们正常的叫爬虫，它不让我们爬，这叫反爬虫，然后我们用ip代理池的ip，这叫反反爬虫。结果你发现，人家早就把可用的代理池先一步封了，这叫反反反爬虫....
免费代理池中，很多代理是不可用或者需要输入密码的。好不容易找到一些能用的列表，拉过来添加上发现早就被封掉了，也许是它提前禁掉，也许是别人用过被封了，但结局就是你千辛万苦找来的，往往最终还是失败的。
那么我们该怎么办
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设置不同的User-Agent
使用pip install fake-useragent安装后获取多种User-Agent，但其实本地保存上几十个，完全够了.... -
不要太夯（大力）
适当的减慢你的速度，别人不会觉得是你菜....别觉得一秒爬几千比一秒爬几百的人牛逼（快枪手子弹打完的早....不算开车吧？）。 -
购买付费的代理
为什么我跳过了说免费的代理？因为现在搞爬虫的人太多了，免费的基本早就列入各大网站的黑名单了。
说说今天的内容
爬取全国热点城市的职业，然后对各大城市的薪资进行比较。
你想爬什么职业，自己写关键字即可.....
我当然关注的是python了，所以解析到的原始数据如下：
先来看看python的薪酬榜：
python薪酬榜
看一下西安的排位，薪资平均真的好低.....
至于你说薪资范围：什么15-20K？放心90%的人入职都只会给你15K的，那10%的人不是你，不是你。
再来看看ruby的：
Ruby薪酬榜
看这感觉比Python高很多啊....但其实呢？跟百度人均公司3W+一样，你拿人均算？光几个总裁年薪上亿的，就拉上去了....
但还是可以看到一点，西安的薪酬还是好低......
代码
代码其实没有太多讲的，篇幅最多的内容，估计就是我的User-Agent了....
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : 王翔
# @JianShu : 清风Python
# @Date : 2019/6/14 22:23
# @Software : PyCharm
# @version ：Python 3.6.8
# @File : BossCrawler.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import random
import time
import argparse
from pyecharts.charts import Line
import pandas as pd
class BossCrawler:
def __init__(self, query):
self.query = query
self.filename = 'boss_info_%s.csv' % self.query
self.city_code_list = self.get_city()
self.boss_info_list = []
self.csv_header = ["city", "profession", "salary", "company"]
@staticmethod
def getheaders():
user_list = [
"Opera/9.80 (X11; Linux i686; Ubuntu/14.10) Presto/2.12.388 Version/12.16",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.0) Presto/2.12.388 Version/12.14",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0; rv:2.0) Gecko/20100101 Firefox/4.0 Opera 12.14",
"Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.0) Opera 12.14",
"Opera/12.80 (Windows NT 5.1; U; en) Presto/2.10.289 Version/12.02",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; es-ES) Presto/2.9.181 Version/12.00",
"Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U; zh-sg) Presto/2.9.181 Version/12.00",
"Opera/12.0(Windows NT 5.2;U;en)Presto/22.9.168 Version/12.00",
"Opera/12.0(Windows NT 5.1;U;en)Presto/22.9.168 Version/12.00",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) Gecko/20100101 Firefox/14.0 Opera/12.0",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; WOW64; U; pt) Presto/2.10.229 Version/11.62",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.0; U; pl) Presto/2.10.229 Version/11.62",
"Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52",
"Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; de) Presto/2.9.168 Version/11.52",
"Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U; en) Presto/2.9.168 Version/11.51",
"Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; de) Opera 11.51",
"Opera/9.80 (X11; Linux x86_64; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.50",
"Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; hu) Presto/2.9.168 Version/11.50",
"Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; ru) Presto/2.8.131 Version/11.11",
"Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; es-ES) Presto/2.8.131 Version/11.11",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; U; en; rv:1.8.1) Gecko/20061208 Firefox/5.0 Opera 11.11",
"Opera/9.80 (X11; Linux x86_64; U; bg) Presto/2.8.131 Version/11.10",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.0; U; en) Presto/2.8.99 Version/11.10",
"Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U; zh-tw) Presto/2.8.131 Version/11.10",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; Opera Tablet/15165; U; en) Presto/2.8.149 Version/11.1",
"Opera/9.80 (X11; Linux x86_64; U; Ubuntu/10.10 (maverick); pl) Presto/2.7.62 Version/11.01",
"Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; ja) Presto/2.7.62 Version/11.01",
"Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; fr) Presto/2.7.62 Version/11.01",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; zh-tw) Presto/2.7.62 Version/11.01",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; zh-cn) Presto/2.7.62 Version/11.01",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; sv) Presto/2.7.62 Version/11.01",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en-US) Presto/2.7.62 Version/11.01",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; cs) Presto/2.7.62 Version/11.01",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.0; U; pl) Presto/2.7.62 Version/11.01",
"Opera/9.80 (Windows NT 5.2; U; ru) Presto/2.7.62 Version/11.01",
"Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U;) Presto/2.7.62 Version/11.01",
"Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U; cs) Presto/2.7.62 Version/11.01",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; U; nl; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6 Opera 11.01",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; U; de; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6 Opera 11.01",
"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; de) Opera 11.01",
"Opera/9.80 (X11; Linux x86_64; U; pl) Presto/2.7.62 Version/11.00",
"Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; it) Presto/2.7.62 Version/11.00",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; zh-cn) Presto/2.6.37 Version/11.00",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; pl) Presto/2.7.62 Version/11.00",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; ko) Presto/2.7.62 Version/11.00",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; fi) Presto/2.7.62 Version/11.00",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en-GB) Presto/2.7.62 Version/11.00",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1 x64; U; en) Presto/2.7.62 Version/11.00",
"Opera/9.80 (Windows NT 6.0; U; en) Presto/2.7.39 Version/11.00"
]
user_agent = random.choice(user_list)
headers = {'User-Agent': user_agent}
return headers
def get_city(self):
headers = self.getheaders()
r = requests.get("http://www.zhipin.com/wapi/zpCommon/data/city.json", headers=headers)
data = r.json()
return [city['code'] for city in data['zpData']['hotCityList'][1:]]
def get_response(self, url, params=None):
headers = self.getheaders()
r = requests.get(url, headers=headers, params=params)
r.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(r.text, "lxml")
return soup
def get_url(self):
for city_code in self.city_code_list:
url = "https://www.zhipin.com/c%s/" % city_code
self.per_page_info(url)
time.sleep(10)
def per_page_info(self, url):
for page_num in range(1, 11):
params = {"query": self.query, "page": page_num}
soup = self.get_response(url, params)
lines = soup.find('div', class_='job-list').select('ul > li')
if not lines:
# 代表没有数据了，换下一个城市
return
for line in lines:
info_primary = line.find('div', class_="info-primary")
city = info_primary.find('p').text.split(' ')[0]
job = info_primary.find('div', class_="job-title").text
# 过滤答非所谓的招聘信息
if self.query.lower() not in job.lower():
continue
salary = info_primary.find('span', class_="red").text.split('-')[0].replace('K', '')
company = line.find('div', class_="info-company").find('a').text.lower()
result = dict(zip(self.csv_header, [city, job, salary, company]))
print(result)
self.boss_info_list.append(result)
def write_result(self):
with open(self.filename, "w+", encoding='utf-8', newline='') as f:
f_csv = csv.DictWriter(f, self.csv_header)
f_csv.writeheader()
f_csv.writerows(self.boss_info_list)
def read_csv(self):
data = pd.read_csv(self.filename, sep=",", header=0)
data.groupby('city').mean()['salary'].to_frame('salary').reset_index().sort_values('salary', ascending=False)
result = data.groupby('city').apply(lambda x: x.mean()).round(1)['salary'].to_frame(
'salary').reset_index().sort_values('salary', ascending=False)
print(result)
charts_bar = (
Line()
.set_global_opts(
title_opts={"text": "全国%s薪酬榜" % self.query})
.add_xaxis(result.city.values.tolist())
.add_yaxis("salary", result.salary.values.tolist())
)
charts_bar.render('%s.html' % self.query)
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-k", "--keyword", help="请填写所需查询的关键字")
args = parser.parse_args()
if not args.keyword:
print(parser.print_help())
else:
main = BossCrawler(args.keyword)
main.get_url()
main.write_result()
main.read_csv()
好了，今天的内容就到这里，如果觉得有帮助，记得点赞支持。欢迎大家关注笔者的公众号【清风Python】。
来源：清风Python
