Python+selenium爬取智联招聘的职位信息

整个爬虫是基于selenium和Python来运行的，运行需要的包

 1 mysql,matplotlib,selenium 

需要安装selenium火狐浏览器驱动，百度的搜寻。

整个爬虫是模块化组织的，不同功能的函数和类放在不同文件中，最后将需要配置的常量放在constant.py中

项目地址：github(点击直达）

整个爬虫的主线程是Main.py文件，在设置好constant.py后就可以直接运行Main.py

从主线分析

Main.py

 1 # /bin/python
 2 # author:leozhao
 3 # author@email: dhzzy88@163.com
 4 
 5 """
 6 这是整个爬虫系统的主程序
 7 """
 8 import numpy as np
 9 
10 import dataFactory
11 import plotpy
12 import sqlDeal
13 import zhilian
14 from Constant import JOB_KEY
15 
16 #
17 # 启动爬虫程序
18 zhilian.spidefmain(JOB_KEY)
19 
20 """
21  爬取数据结束后对数据可视化处理
22 """
23 # 从数据库读取爬取的数据
24 # 先得到的是元组name,salray，demand,welfare
25 
26 value = sqlDeal.sqlselect()
27 # 工资上限，下限，平均值
28 updata = np.array([], dtype=np.int)
29 downdata = np.array([], dtype=np.int)
30 average = np.array([], dtype=np.int)
31 for item in value:
32     salray = dataFactory.SarayToInt(item[1])
33     salray.slove()
34     updata = np.append(updata, salray.up)
35     downdata = np.append(downdata, salray.down)
36     average = np.append(average, (salray.up + salray.down) / 2)
37 
38 # 工资上下限
39 average.sort()
40 
41 # 匹配城市信息 暂时还未实现
42 
43 # 统计信息
44 # 两种图形都加载出来 方便查看
45 plotpy.plotl(average)
46 plotpy.plots(average)
47 
48 print(average, average.sum())
49 print("平均工资:", average.sum() / len(average))
50 print("最高：", average.max())
51 print("最低", average.min())
52 print("职位数", len(average))
53 
54 # 画图

基本是以爬虫整个执行流程来组织的

从功能文件中导入zhilian.py

 1 # /bin/python
 2 # author:leo
 3 # author@email : [email protected]
 4 from selenium import webdriver
 5 from selenium.webdriver.common.by import By
 6 from selenium.webdriver.common.keys import Keys
 7 from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
 8 from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
 9 
10 import sqlDeal
11 from Constant import PAGE_NUMBER
12 
13 
14 def init(key="JAVA"):
15     # 智联招聘的主页搜索关键字，初始化到采集页面
16     url = "https://www.zhaopin.com/"
17     opt = webdriver.FirefoxOptions()
18     opt.set_headless()           #设置无头浏览器模式
19     driver = webdriver.Firefox(options=opt)
20     driver.get(url)
21     driver.find_element_by_class_name("zp-search-input").send_keys(key)
22     # driver.find_element_by_class_name(".zp-search-btn zp-blue-button").click()
23     driver.find_element_by_class_name("zp-search-input").send_keys(Keys.ENTER)
24     import time
25     time.sleep(2)
26     all = driver.window_handles
27     driver.switch_to_window(all[1])
28     url = driver.current_url
29     return url
30 
31 
32 class ZhiLian:
33 
34     def __init__(self, key='JAVA'):
35         # 默认key:JAVA
36         indexurl = init(key)
37         self.url = indexurl
38         self.opt = webdriver.FirefoxOptions()
39         self.opt.set_headless()
40         self.driver = webdriver.Firefox(options=self.opt)
41         self.driver.get(self.url)
42 
43     def job_info(self):
44 
45         # 提取工作信息     可以把详情页面加载出来
46         job_names = self.driver.find_elements_by_class_name("job_title")
47         job_sarays = self.driver.find_elements_by_class_name("job_saray")
48         job_demands = self.driver.find_elements_by_class_name("job_demand")
49         job_welfares = self.driver.find_elements_by_class_name("job_welfare")
50         for job_name, job_saray, job_demand, job_welfare in zip(job_names, job_sarays, job_demands, job_welfares):
51             sqlDeal.sqldeal(str(job_name.text), str(job_saray.text), str(job_demand.text), str(job_welfare.text))
52 
53         # 等待页面加载
54         print("等待页面加载")
55         WebDriverWait(self.driver, 10, ).until(
56             EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "job_title"))
57         )
58 
59     def page_next(self):
60         try:
61             self.driver.find_elements_by_class_name("btn btn-pager").click()
62         except:
63             return None
64         self.url = self.driver.current_url
65         return self.driver.current_url
66 
67 
68 def spidefmain(key="JAVA"):
69     ZHi = ZhiLian(key)
70     ZHi.job_info()
71     # 设定一个爬取的页数
72     page_count = 0
73     while True:
74         ZHi.job_info()
75         ZHi.job_info()
76         page_count += 1
77         if page_count == PAGE_NUMBER:
78             break
79     # 采集结束后把对象清除
80     del ZHi
81 
82 
83 if __name__ == '__main__':
84 spidefmain("python")

这是调用selenium模拟浏览器加载动态页面的程序，整个爬虫的核心都是围绕这个文件来进行的。

每爬取一页信息以后就把解析的数据存储到数据库里，数据库处理函数的定义放在另外一个文件里，这里只处理加载和提取信息的逻辑

将数据存入本机的mysql数据库

 1 # /bin/python
 2 # author:leozhao
 3 # author@email :[email protected]
 4 
 5 import mysql.connector
 6 
 7 from Constant import SELECT
 8 from Constant import SQL_USER
 9 from Constant import database
10 from Constant import password
11 
12 
13 def sqldeal(job_name, job_salray, job_demand, job_welfare):
14     conn = mysql.connector.connect(user=SQL_USER, password=password, database=database, use_unicode=True)
15     cursor = conn.cursor()
16     infostring = "insert into zhilian value('%s','%s','%s','%s')" % (
17         job_name, job_salray, job_demand, job_welfare) + ";"
18     cursor.execute(infostring)
19     conn.commit()
20     conn.close()
21 
22 
23 def sqlselect():
24     conn = mysql.connector.connect(user=SQL_USER, password=password, database=database, use_unicode=True)
25     print("连接数据库读取信息")
26     cursor = conn.cursor()
27 
28     cursor.execute(SELECT)
29     values = cursor.fetchall()
30     conn.commit()
31     conn.close()
32     return values

两个函数

第一个负责存入数据

第二个负责读取数据

读取数据以后在另外的类中处理得到的数据

例如10K-20K这样的信息，为可视化做准备

# /bin/python
# author:leozhao
# author@email : [email protected]

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from Constant import JOB_KEY


# 线型图


def plotl(dta):
    dta.sort()
    print("dta", [dta])
    num = len(dta)
    x = np.linspace(0, num - 1, num)
    print([int(da) for da in dta])
    print(len(dta))
    plt.figure()
    line = plt.plot(x, [sum(dta) / num for i in range(num)], dta)

    # plt.xlim(0, 250)
    plt.title(JOB_KEY + 'Job_Info')
    plt.xlabel(JOB_KEY + 'Job_Salray')
    plt.ylabel('JobNumbers')
    plt.show()


# 条形图


def plots(dta):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.hist(dta, bins=15)
    plt.title(JOB_KEY + 'Job_Info')
    plt.xlabel(JOB_KEY + 'Job_Salray')
    plt.ylabel('JobNumbers')
plt.show()

最后将得到的数据放入在画图程序中画图

最后计算相关数据

在爬取过程中及时将数据存入数据库，减少虚拟机内存的占比。

下面放上数据结果

上面是金融的工作的薪酬调查

下面是材料科学的薪酬调查

蓝色为平均工资。

注意在平均线以上的基本为博士和硕士的学历要求。

具体的数据处理没时间弄，有时间再做。