Pyhton爬虫实战 - 抓取BOSS直聘职位描述 和 数据清洗
2017-12-14 15:05
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Pyhton爬虫实战 - 抓取BOSS直聘职位描述 和 数据清洗
零、致谢
感谢BOSS直聘相对权威的招聘信息，使本人有了这次比较有意思的研究之旅。
由于爬虫持续爬取 www.bomaoyuLe.cn 网站，以致产生的服务器压力，本人深感歉意，并没有 DDoS 和危害贵网站的意思。
2017-12-14 更新
在跑了一夜之后，服务器 IP 还是被封了，搞得本人现在家里、公司、云服务器三线作战啊
一、抓取详细的职位描述信息
1.1 前提数据
这里需要知道页面的 id 才能生成详细的链接，在 Python爬虫框架Scrapy实战 - 抓取BOSS直聘招聘信息 中，我们已经拿到招聘信息的大部分信息，里面有个 pid 字段就是用来唯一区分某条招聘，并用来拼凑详细链接的。
是吧，明眼人一眼就看出来了。
1.2 详情页分析
详情页如下图所示
P2
在详情页中，比较重要的就是职位描述和工作地址这两个
由于在页面代码中岗位职责和任职要求是在一个 div 中的，所以在抓的时候就不太好分，后续需要把这个连体婴儿，分开分析。
1.3 爬虫用到的库
使用的库有
requests
BeautifulSoup4
pymongo
对应的安装文档依次如下，就不细说了
安装 Requests - Requests 2.18.1 文档
安装 Beautiful Soup - Beautiful Soup 4.2.0 文档
PyMongo安装使用笔记
1.4 Python 代码
"""
@author: jtahstu
@contact: root@jtahstu.com
@site: http://www.jtahstu.com
@time: 2017/12/10 00:25
"""
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
from pymongo import MongoClient
headers = {
'x-devtools-emulate-network-conditions-client-id': "5f2fc4da-c727-43c0-aad4-37fce8e3ff39",
'upgrade-insecure-requests': "1",
'user-agent': "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.90 Safari/537.36",
'accept': "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
'dnt': "1",
'accept-encoding': "gzip, deflate",
'accept-language': "zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6",
'cookie': "__c=1501326829; lastCity=101020100; __g=-; __l=r=https%3A%2F%2Fwww.google.com.hk%2F&l=%2F; __a=38940428.1501326829..1501326829.20.1.20.20; Hm_lvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1501326839; Hm_lpvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1502948718;
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'cache-control': "no-cache",
'postman-token': "76554687-c4df-0c17-7cc0-5bf3845c9831"
}
conn = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = conn.iApp # 连接mydb数据库，没有则自动创建
def init():
items = db.jobs_php.find().sort('pid')
for item in items:
if 'detail' in item.keys(): # 在爬虫挂掉再此爬取时，跳过已爬取的行
continue
detail_url = "https://www.zhipin.com/job_detail/%s.html?ka=search_list_1" % item['pid']
print(detail_url)
html = requests.get(detail_url, headers=headers)
if html.status_code != 200: # 爬的太快网站返回403，这时等待解封吧
print('status_code is %d' % html.status_code)
break
soup = BeautifulSoup(html.text, "html.parser")
job = soup.select(".job-sec .text")
if len(job) < 1:
continue
item['detail'] = job[0].text.strip() # 职位描述
location = soup.select(".job-sec .job-location")
item['location'] = location[0].text.strip() # 工作地点
item['updated_at'] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) # 实时爬取时间
res = save(item) # 保存数据
print(res)
time.sleep(40) # 停停停
# 保存数据到 MongoDB 中
def save(item):
return db.jobs_php.update_one({"_id": item['_id']}, {"$set": item})
if __name__ == "__main__":
init()
代码 easy，初学者都能看懂。
1.5 再啰嗦几句
在 上一篇文章 中只是爬了 上海-PHP 近300条数据，后续改了代码，把12个城市的 PHP 相关岗位的数据都抓下来了，有3500+条数据，慢慢爬吧，急不来。
像这样
P7
P8
二、数据清洗
2.1 校正发布日期
"time" : "发布于03月31日",
"time" : "发布于昨天",
"time" : "发布于11:31",
这里拿到的都是这种格式的，所以简单处理下
import datetime
from pymongo import MongoClient
db = MongoClient('127.0.0.1', 27017).iApp
def update(data):
return db.jobs_php.update_one({"_id": data['_id']}, {"$set": data})
# 把时间校正过来
def clear_time():
items = db.jobs_php.find({})
for item in items:
if not item['time'].find('布于'):
continue
item['time'] = item['time'www.xinbeiyule.cn].replace("发布于", "2017-")
item['time'] = item[www.078881.cn 'time'].replace("月", "-")
item['time'] = item['time'].replace("日", "")
if item['time'].find("昨天") > 0:
item['time'] = str(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1))
elif item['time'].find("www.yitiali.com :") > 0:
item['time'] = str(www.yinfenyule.com datetime.date.today())
update(item)
print('ok')
2.2 校正薪水以数字保存
"salary" : "5K-12K",
#处理成下面的格式
"salary" : {
"low" : 5000,
"high" : 12000,
"avg" : 8500.0
},
# 薪水处理成数字
def clear_salary():
items = db.jobs_php.find({})
for item in items:
if type(item['salary']) == type({}):
continue
salary_list = item['salary'].replace("K", "000").split("-")
salary_list = [int(x) for x in salary_list]
item['salary'] = {
'low': salary_list[0],
'high': salary_list[1],
'avg': (salary_list[0] + salary_list[1]) / 2
}
update(item)
print('ok')
2.3 根据 工作经验年限 划分招聘等级
# 设置招聘的水平
def set_level():
items = db.jobs_php.find({})
for item in items:
if item['workYear'] == '应届生':
item['level'] = 1
elif item['workYear'] == '1年以内':
item['level'] = 2
elif item['workYear'] == '1-3年':
item['level'] = 3
elif item['workYear'] == '3-5年':
item['level'] = 4
elif item['workYear'] == '5-10年':
item['level'] = 5
elif item['workYear'] == '10年以上':
item['level'] = 6
elif item['workYear'] == '经验不限':
item['level'] = 10
update(item)
print('ok')
这里有点坑的就是，一般要求经验不限的岗位，需求基本都写在任职要求里了，所以为了统计的准确性，这个等级的数据，后面会被舍弃掉。
2017-12-14 更新：
从后续的平均数据来看，这里的经验不限，一般要求的是1-3年左右，但是还是建议舍弃掉。
2.4 区分开<岗位职责>和<任职要求>
对于作者这个初学者来说，这里还没有什么好的方法，知道的同学，请务必联系作者，联系方式在个人博客里
so , i'm sorry.
为什么这两个不好划分出来呢？
因为这里填的并不统一，可以说各种花样，有的要求在前，职责在后，有的又换个名字区分。目前看到的关于要求的有['任职条件', '技术要求', '任职要求', '任职资格', '岗位要求']这么多说法。然后顺序还不一样，有的要求在前，职责在后，有的又反之。
举个栗子
会基本的php编程！能够修改简单的软件！对云服务器和数据库能够运用！懂得微信公众账号对接和开放平台对接！我们不是软件公司，是运营公司！想找好的公司学习的陕西基本没有，要到沿海城市去！但是我们是实用型公司，主要是软件应用和更适合大众！
啥也不说的，这里可以认为这是一条脏数据了。
不行，再举个栗子
PHP中级研发工程师（ERP/MES方向）
1、计算机或相关学科本科或本科以上学历；
2、php和Java script的开发经验。
3、Linux和MySQL数据库的开发经验；
5、有ERP、MES相关开发经验优先；
6、英语的读写能力；
7、文化的开放性；
我们提供
1、有趣的工作任务；
2、多元的工作领域；
3、与能力相关的收入；
4、年轻、开放并具有创造力的团队和工作氛围；
5、不断接触最新科技（尤其是工业4.0相关）；
6、可适应短期出差（提供差补）；
这个只有要求，没职责，还多了个提供，我乐个趣 ╮(╯▽╰)╭
所以，气的想骂人。
ok ，现在我们的数据基本成这样了
{
"_id" : ObjectId("5a30ad2068504386f47d9a4b"),
"city" : "苏州",
"companyShortName" : "蓝海彤翔",
"companySize" : "100-499人",
"education" : "本科",
"financeStage" : "B轮",
"industryField" : "互联网",
"level" : 3,
"pid" : "11889834",
"positionLables" : [
"PHP",
"ThinkPHP"
],
"positionName" : "php研发工程师",
"salary" : {
"avg" : 7500.0,
"low" : 7000,
"high" : 8000
},
"time" : "2017-06-06",
"updated_at" : "2017-12-13 18:31:15",
"workYear" : "1-3年",
"detail" : "1、处理landcloud云计算相关系统的各类开发和调研工作；2、处理coms高性能计算的各类开发和调研工作岗位要求：1、本科学历，两年以上工作经验，熟悉PHP开发，了解常用的php开发技巧和框架；2、了解C++，python及Java开发；3、有一定的研发能力和钻研精神；4、有主动沟通能力和吃苦耐劳的精神。",
"location" : "苏州市高新区科技城锦峰路158号101park8幢"
}
由于还没到数据展示的时候，所以现在能想到的就是先这样处理了
项目开源地址：http://git.jtahstu.com/jtahstu/Scrapy_zhipin
三、展望和设想
首先这个小玩意数据量并不够多，因为爬取时间短，站点唯一，再者广度局限在 PHP 这一个岗位上，以致存在一定的误差。
所以为了数据的丰富和多样性，这个爬虫是一定要持续跑着的，至少要抓几个月的数据才算可靠吧。
然后准备再去抓下拉勾网的招聘数据，这也是个相对优秀的专业 IT 招聘网站了，数据也相当多，想当初找实习找正式工作，都是在这两个 APP 上找的，其他的网站几乎都没看。
最后，对于科班出身的学弟学妹们，过来人说一句，编程相关的职业就不要去志连、钱尘乌
9960
有、five eight桐城了，好吗？那里面都发的啥呀，看那些介绍心里没点数吗？
四、help
这里完全就是作者本人依据个人微薄的见识，主观臆断做的一些事情，所以大家有什么点子和建议，都可以联系作者，多交流交流嘛。
后续会公开所有数据，大家自己可以弄着玩玩吧。
我们太年轻，以致都不知道以后的时光，竟然那么长，长得足够让我们把一门技术研究到顶峰，乱花渐欲迷人眼，请不要忘了根本好吗。
生活总是让我们遍体鳞伤，但到后来，那些受伤的地方一定会变成我们最强壮的地方。 —海明威 《永别了武器》
零、致谢
感谢BOSS直聘相对权威的招聘信息，使本人有了这次比较有意思的研究之旅。
由于爬虫持续爬取 www.bomaoyuLe.cn 网站，以致产生的服务器压力，本人深感歉意，并没有 DDoS 和危害贵网站的意思。
2017-12-14 更新
在跑了一夜之后，服务器 IP 还是被封了，搞得本人现在家里、公司、云服务器三线作战啊
一、抓取详细的职位描述信息
1.1 前提数据
这里需要知道页面的 id 才能生成详细的链接，在 Python爬虫框架Scrapy实战 - 抓取BOSS直聘招聘信息 中，我们已经拿到招聘信息的大部分信息，里面有个 pid 字段就是用来唯一区分某条招聘，并用来拼凑详细链接的。
是吧，明眼人一眼就看出来了。
1.2 详情页分析
详情页如下图所示
P2
在详情页中，比较重要的就是职位描述和工作地址这两个
由于在页面代码中岗位职责和任职要求是在一个 div 中的，所以在抓的时候就不太好分，后续需要把这个连体婴儿，分开分析。
1.3 爬虫用到的库
使用的库有
requests
BeautifulSoup4
pymongo
对应的安装文档依次如下，就不细说了
安装 Requests - Requests 2.18.1 文档
安装 Beautiful Soup - Beautiful Soup 4.2.0 文档
PyMongo安装使用笔记
1.4 Python 代码
"""
@author: jtahstu
@contact: root@jtahstu.com
@site: http://www.jtahstu.com
@time: 2017/12/10 00:25
"""
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
from pymongo import MongoClient
headers = {
'x-devtools-emulate-network-conditions-client-id': "5f2fc4da-c727-43c0-aad4-37fce8e3ff39",
'upgrade-insecure-requests': "1",
'user-agent': "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.90 Safari/537.36",
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conn = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = conn.iApp # 连接mydb数据库，没有则自动创建
def init():
items = db.jobs_php.find().sort('pid')
for item in items:
if 'detail' in item.keys(): # 在爬虫挂掉再此爬取时，跳过已爬取的行
continue
detail_url = "https://www.zhipin.com/job_detail/%s.html?ka=search_list_1" % item['pid']
print(detail_url)
html = requests.get(detail_url, headers=headers)
if html.status_code != 200: # 爬的太快网站返回403，这时等待解封吧
print('status_code is %d' % html.status_code)
break
soup = BeautifulSoup(html.text, "html.parser")
job = soup.select(".job-sec .text")
if len(job) < 1:
continue
item['detail'] = job[0].text.strip() # 职位描述
location = soup.select(".job-sec .job-location")
item['location'] = location[0].text.strip() # 工作地点
item['updated_at'] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) # 实时爬取时间
res = save(item) # 保存数据
print(res)
time.sleep(40) # 停停停
# 保存数据到 MongoDB 中
def save(item):
return db.jobs_php.update_one({"_id": item['_id']}, {"$set": item})
if __name__ == "__main__":
init()
代码 easy，初学者都能看懂。
1.5 再啰嗦几句
在 上一篇文章 中只是爬了 上海-PHP 近300条数据，后续改了代码，把12个城市的 PHP 相关岗位的数据都抓下来了，有3500+条数据，慢慢爬吧，急不来。
像这样
P7
P8
二、数据清洗
2.1 校正发布日期
"time" : "发布于03月31日",
"time" : "发布于昨天",
"time" : "发布于11:31",
这里拿到的都是这种格式的，所以简单处理下
import datetime
from pymongo import MongoClient
db = MongoClient('127.0.0.1', 27017).iApp
def update(data):
return db.jobs_php.update_one({"_id": data['_id']}, {"$set": data})
# 把时间校正过来
def clear_time():
items = db.jobs_php.find({})
for item in items:
if not item['time'].find('布于'):
continue
item['time'] = item['time'www.xinbeiyule.cn].replace("发布于", "2017-")
item['time'] = item[www.078881.cn 'time'].replace("月", "-")
item['time'] = item['time'].replace("日", "")
if item['time'].find("昨天") > 0:
item['time'] = str(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1))
elif item['time'].find("www.yitiali.com :") > 0:
item['time'] = str(www.yinfenyule.com datetime.date.today())
update(item)
print('ok')
2.2 校正薪水以数字保存
"salary" : "5K-12K",
#处理成下面的格式
"salary" : {
"low" : 5000,
"high" : 12000,
"avg" : 8500.0
},
# 薪水处理成数字
def clear_salary():
items = db.jobs_php.find({})
for item in items:
if type(item['salary']) == type({}):
continue
salary_list = item['salary'].replace("K", "000").split("-")
salary_list = [int(x) for x in salary_list]
item['salary'] = {
'low': salary_list[0],
'high': salary_list[1],
'avg': (salary_list[0] + salary_list[1]) / 2
}
update(item)
print('ok')
2.3 根据 工作经验年限 划分招聘等级
# 设置招聘的水平
def set_level():
items = db.jobs_php.find({})
for item in items:
if item['workYear'] == '应届生':
item['level'] = 1
elif item['workYear'] == '1年以内':
item['level'] = 2
elif item['workYear'] == '1-3年':
item['level'] = 3
elif item['workYear'] == '3-5年':
item['level'] = 4
elif item['workYear'] == '5-10年':
item['level'] = 5
elif item['workYear'] == '10年以上':
item['level'] = 6
elif item['workYear'] == '经验不限':
item['level'] = 10
update(item)
print('ok')
这里有点坑的就是，一般要求经验不限的岗位，需求基本都写在任职要求里了，所以为了统计的准确性，这个等级的数据，后面会被舍弃掉。
2017-12-14 更新：
从后续的平均数据来看，这里的经验不限，一般要求的是1-3年左右，但是还是建议舍弃掉。
2.4 区分开<岗位职责>和<任职要求>
对于作者这个初学者来说，这里还没有什么好的方法，知道的同学，请务必联系作者，联系方式在个人博客里
so , i'm sorry.
为什么这两个不好划分出来呢？
因为这里填的并不统一，可以说各种花样，有的要求在前，职责在后，有的又换个名字区分。目前看到的关于要求的有['任职条件', '技术要求', '任职要求', '任职资格', '岗位要求']这么多说法。然后顺序还不一样，有的要求在前，职责在后，有的又反之。
举个栗子
会基本的php编程！能够修改简单的软件！对云服务器和数据库能够运用！懂得微信公众账号对接和开放平台对接！我们不是软件公司，是运营公司！想找好的公司学习的陕西基本没有，要到沿海城市去！但是我们是实用型公司，主要是软件应用和更适合大众！
啥也不说的，这里可以认为这是一条脏数据了。
不行，再举个栗子
PHP中级研发工程师（ERP/MES方向）
1、计算机或相关学科本科或本科以上学历；
2、php和Java script的开发经验。
3、Linux和MySQL数据库的开发经验；
5、有ERP、MES相关开发经验优先；
6、英语的读写能力；
7、文化的开放性；
我们提供
1、有趣的工作任务；
2、多元的工作领域；
3、与能力相关的收入；
4、年轻、开放并具有创造力的团队和工作氛围；
5、不断接触最新科技（尤其是工业4.0相关）；
6、可适应短期出差（提供差补）；
这个只有要求，没职责，还多了个提供，我乐个趣 ╮(╯▽╰)╭
所以，气的想骂人。
ok ，现在我们的数据基本成这样了
{
"_id" : ObjectId("5a30ad2068504386f47d9a4b"),
"city" : "苏州",
"companyShortName" : "蓝海彤翔",
"companySize" : "100-499人",
"education" : "本科",
"financeStage" : "B轮",
"industryField" : "互联网",
"level" : 3,
"pid" : "11889834",
"positionLables" : [
"PHP",
"ThinkPHP"
],
"positionName" : "php研发工程师",
"salary" : {
"avg" : 7500.0,
"low" : 7000,
"high" : 8000
},
"time" : "2017-06-06",
"updated_at" : "2017-12-13 18:31:15",
"workYear" : "1-3年",
"detail" : "1、处理landcloud云计算相关系统的各类开发和调研工作；2、处理coms高性能计算的各类开发和调研工作岗位要求：1、本科学历，两年以上工作经验，熟悉PHP开发，了解常用的php开发技巧和框架；2、了解C++，python及Java开发；3、有一定的研发能力和钻研精神；4、有主动沟通能力和吃苦耐劳的精神。",
"location" : "苏州市高新区科技城锦峰路158号101park8幢"
}
由于还没到数据展示的时候，所以现在能想到的就是先这样处理了
项目开源地址：http://git.jtahstu.com/jtahstu/Scrapy_zhipin
三、展望和设想
首先这个小玩意数据量并不够多，因为爬取时间短，站点唯一，再者广度局限在 PHP 这一个岗位上，以致存在一定的误差。
所以为了数据的丰富和多样性，这个爬虫是一定要持续跑着的，至少要抓几个月的数据才算可靠吧。
然后准备再去抓下拉勾网的招聘数据，这也是个相对优秀的专业 IT 招聘网站了，数据也相当多，想当初找实习找正式工作，都是在这两个 APP 上找的，其他的网站几乎都没看。
最后，对于科班出身的学弟学妹们，过来人说一句，编程相关的职业就不要去志连、钱尘乌
9960
有、five eight桐城了，好吗？那里面都发的啥呀，看那些介绍心里没点数吗？
四、help
这里完全就是作者本人依据个人微薄的见识，主观臆断做的一些事情，所以大家有什么点子和建议，都可以联系作者，多交流交流嘛。
后续会公开所有数据，大家自己可以弄着玩玩吧。
我们太年轻，以致都不知道以后的时光，竟然那么长，长得足够让我们把一门技术研究到顶峰，乱花渐欲迷人眼，请不要忘了根本好吗。
生活总是让我们遍体鳞伤，但到后来，那些受伤的地方一定会变成我们最强壮的地方。 —海明威 《永别了武器》
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