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: [email protected]
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。
**整理不易，如果觉得有所帮助，希望可以留下您的精彩言论再走。赶快为你们最喜欢的框架打Call吧。
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