标签：解释 one ble requests mat x64 aaa 为什么 图片
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
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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？
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…
数据共享
先来看一张图
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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。
数据限制
大兴安岭没有搞python的，那我们去全国看看吧：
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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….
偷换概念
依旧先看图：
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我搜索的是ruby，你资料不够，其他来凑….
ip解析
老套路，再来看一张图：
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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！
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。
所以解析到的原始数据如下：
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先来看看python的薪酬榜：
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看一下西安的排位，薪资平均真的好低…..
1 import requests
2 from bs4 import BeautifulSoup
3 import csv
4 import random
5 import time
6 import argparse
7 from pyecharts.charts import Line
8 import pandas as pd
9 ?
10 ?
11 class BossCrawler:
12 def __init__(self, query):
13 ?
14 self.query = query
15 self.filename = ‘boss_info_%s.csv‘ % self.query
16 self.city_code_list = self.get_city()
17 self.boss_info_list = []
18 self.csv_header = ["city", "profession", "salary", "company"]
19 ?
20 @staticmethod
21 def getheaders():
22 user_list = [
23 "Opera/9.80 (X11; Linux i686; Ubuntu/14.10) Presto/2.12.388 Version/12.16",
24 "Opera/9.80 (Windows NT 6.0) Presto/2.12.388 Version/12.14",
25 "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0; rv:2.0) Gecko/20100101 Firefox/4.0 Opera 12.14",
26 "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.0) Opera 12.14",
27 "Opera/12.80 (Windows NT 5.1; U; en) Presto/2.10.289 Version/12.02",
28 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; es-ES) Presto/2.9.181 Version/12.00",
29 "Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U; zh-sg) Presto/2.9.181 Version/12.00",
30 "Opera/12.0(Windows NT 5.2;U;en)Presto/22.9.168 Version/12.00",
31 "Opera/12.0(Windows NT 5.1;U;en)Presto/22.9.168 Version/12.00",
32 "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) Gecko/20100101 Firefox/14.0 Opera/12.0",
33 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; WOW64; U; pt) Presto/2.10.229 Version/11.62",
34 "Opera/9.80 (Windows NT 6.0; U; pl) Presto/2.10.229 Version/11.62",
35 "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52",
36 "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; de) Presto/2.9.168 Version/11.52",
37 "Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U; en) Presto/2.9.168 Version/11.51",
38 "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; de) Opera 11.51",
39 "Opera/9.80 (X11; Linux x86_64; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.50",
40 "Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; hu) Presto/2.9.168 Version/11.50",
41 "Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; ru) Presto/2.8.131 Version/11.11",
42 "Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; es-ES) Presto/2.8.131 Version/11.11",
43 "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; U; en; rv:1.8.1) Gecko/20061208 Firefox/5.0 Opera 11.11",
44 "Opera/9.80 (X11; Linux x86_64; U; bg) Presto/2.8.131 Version/11.10",
45 "Opera/9.80 (Windows NT 6.0; U; en) Presto/2.8.99 Version/11.10",
46 "Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U; zh-tw) Presto/2.8.131 Version/11.10",
47 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; Opera Tablet/15165; U; en) Presto/2.8.149 Version/11.1",
48 "Opera/9.80 (X11; Linux x86_64; U; Ubuntu/10.10 (maverick); pl) Presto/2.7.62 Version/11.01",
49 "Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; ja) Presto/2.7.62 Version/11.01",
50 "Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; fr) Presto/2.7.62 Version/11.01",
51 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; zh-tw) Presto/2.7.62 Version/11.01",
52 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; zh-cn) Presto/2.7.62 Version/11.01",
53 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; sv) Presto/2.7.62 Version/11.01",
54 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en-US) Presto/2.7.62 Version/11.01",
55 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; cs) Presto/2.7.62 Version/11.01",
56 "Opera/9.80 (Windows NT 6.0; U; pl) Presto/2.7.62 Version/11.01",
57 "Opera/9.80 (Windows NT 5.2; U; ru) Presto/2.7.62 Version/11.01",
58 "Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U;) Presto/2.7.62 Version/11.01",
59 "Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U; cs) Presto/2.7.62 Version/11.01",
60 "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; U; nl; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6 Opera 11.01",
61 "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; U; de; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6 Opera 11.01",
62 "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; de) Opera 11.01",
63 "Opera/9.80 (X11; Linux x86_64; U; pl) Presto/2.7.62 Version/11.00",
64 "Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; it) Presto/2.7.62 Version/11.00",
65 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; zh-cn) Presto/2.6.37 Version/11.00",
66 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; pl) Presto/2.7.62 Version/11.00",
67 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; ko) Presto/2.7.62 Version/11.00",
68 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; fi) Presto/2.7.62 Version/11.00",
69 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en-GB) Presto/2.7.62 Version/11.00",
70 "Opera/9.80 (Windows NT 6.1 x64; U; en) Presto/2.7.62 Version/11.00",
71 "Opera/9.80 (Windows NT 6.0; U; en) Presto/2.7.39 Version/11.00"
72 ]
73 user_agent = random.choice(user_list)
74 headers = {‘User-Agent‘: user_agent}
75 return headers
76 ?
77 def get_city(self):
78 headers = self.getheaders()
79 r = requests.get("http://www.zhipin.com/wapi/zpCommon/data/city.json", headers=headers)
80 data = r.json()
81 return [city[‘code‘] for city in data[‘zpData‘][‘hotCityList‘][1:]]
82 ?
83 def get_response(self, url, params=None):
84 headers = self.getheaders()
85 r = requests.get(url, headers=headers, params=params)
86 r.encoding = ‘utf-8‘
87 soup = BeautifulSoup(r.text, "lxml")
88 return soup
89 ?
90 def get_url(self):
91 for city_code in self.city_code_list:
92 url = "https://www.zhipin.com/c%s/" % city_code
93 self.per_page_info(url)
94 time.sleep(10)
95 ?
96 def per_page_info(self, url):
97 for page_num in range(1, 11):
98 params = {"query": self.query, "page": page_num}
99 soup = self.get_response(url, params)
100 lines = soup.find(‘div‘, class_=‘job-list‘).select(‘ul > li‘)
101 if not lines:
102 # 代表没有数据了，换下一个城市
103 return
104 for line in lines:
105 info_primary = line.find(‘div‘, class_="info-primary")
106 city = info_primary.find(‘p‘).text.split(‘ ‘)[0]
107 job = info_primary.find(‘div‘, class_="job-title").text
108 # 过滤答非所谓的招聘信息
109 if self.query.lower() not in job.lower():
110 continue
111 salary = info_primary.find(‘span‘, class_="red").text.split(‘-‘)[0].replace(‘K‘, ‘‘)
112 company = line.find(‘div‘, class_="info-company").find(‘a‘).text.lower()
113 result = dict(zip(self.csv_header, [city, job, salary, company]))
114 print(result)
115 self.boss_info_list.append(result)
116 ?
117 def write_result(self):
118 with open(self.filename, "w+", encoding=‘utf-8‘, newline=‘‘) as f:
119 f_csv = csv.DictWriter(f, self.csv_header)
120 f_csv.writeheader()
121 f_csv.writerows(self.boss_info_list)
122 ?
123 def read_csv(self):
124 data = pd.read_csv(self.filename, sep=",", header=0)
125 data.groupby(‘city‘).mean()[‘salary‘].to_frame(‘salary‘).reset_index().sort_values(‘salary‘, ascending=False)
126 result = data.groupby(‘city‘).apply(lambda x: x.mean()).round(1)[‘salary‘].to_frame(
127 ‘salary‘).reset_index().sort_values(‘salary‘, ascending=False)
128 print(result)
129 charts_bar = (
130 Line()
131 .set_global_opts(
132 title_opts={"text": "全国%s薪酬榜" % self.query})
133 .add_xaxis(result.city.values.tolist())
134 .add_yaxis("salary", result.salary.values.tolist())
135 )
136 charts_bar.render(‘%s.html‘ % self.query)
137 ?
138 ?
139 if __name__ == ‘__main__‘:
140 parser = argparse.ArgumentParser()
141 parser.add_argument("-k", "--keyword", help="请填写所需查询的关键字")
142 args = parser.parse_args()
143 if not args.keyword:
144 print(parser.print_help())
145 else:
146 main = BossCrawler(args.keyword)
147 main.get_url()
148 main.write_result()
149 main.read_csv()打造IP代理池，Python爬取Boss直聘，帮你获取全国各类职业薪酬榜
标签：解释 one ble requests mat x64 aaa 为什么 图片
原文地址：https://www.cnblogs.com/7758520lzy/p/11978672.html
