Python爬虫实战演练之如何实现采集拉钩网招聘信息数据
发表于:2026-11-01 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月01日,这篇文章主要讲解了"Python爬虫实战演练之如何实现采集拉钩网招聘信息数据",文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习"Python爬虫实战演练之如
千家信息网最后更新 2026年11月01日Python爬虫实战演练之如何实现采集拉钩网招聘信息数据
这篇文章主要讲解了"Python爬虫实战演练之如何实现采集拉钩网招聘信息数据",文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习"Python爬虫实战演练之如何实现采集拉钩网招聘信息数据"吧!
本文要点:
爬虫的基本流程
requests模块的使用
保存csv
可视化分析展示
环境介绍
python 3.8
pycharm 2021专业版 激活码
Jupyter Notebook
pycharm 是编辑器 >> 用来写代码的 (更方便写代码, 写代码更加舒适)
python 是解释器 >>> 运行解释python代码的
本次目标
爬虫块使用
内置模块:
import pprint >>> 格式化输入模块
import csv >>> 保存csv文件
import re >>> re 正则表达式
import time >>> 时间模块
第三方模块:
import requests >>> 数据请求模块 pip install requests
win + R 输入cmd,回车输入安装命令pip install 模块名。
如果出现爆红,可能是因为,网络连接超时,切换国内镜像源
代码实现步骤: (爬虫代码基本步骤)
发送请求
获取数据
解析数据
保存数据
开始代码
导入模块
import requests # 数据请求模块 第三方模块 pip install requestsimport pprint # 格式化输出模块import csv # csv保存数据import time
发送请求
url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'# headers 请求头 用来伪装python代码, 防止被识别出是爬虫程序, 然后被反爬# user-agent: 浏览器的基本标识headers = { 'cookie': 'privacyPolicyPopup=false; user_trace_token=20211016201224-ba4d90f0-3db5-4647-a86e-411ee3d5bfef; __lg_stoken__=08639898fbdd53a7ebf88fa16e895b59a51e47738f45faef6a32b9a88d6537bf9459b2c6d956a636a99ff599c6a260f04514df42cb77f83065d55f48a2549e60381e8da811b8; JSESSIONID=ABAAAECAAEBABIIE72FFC38A79322951663B5C7AF10CD12; WEBTJ-ID=20211016201225-17c89047f4293-0d7a7cd583dc83-b7a1438-2073600-17c89047f43a90; sajssdk_2015_cross_new_user=1; sensorsdata2015jssdkcross=%7B%22distinct_id%22%3A%2217c8904800d57b-04f17ed5193984-b7a1438-2073600-17c8904800e765%22%2C%22%24device_id%22%3A%2217c8904800d57b-04f17ed5193984-b7a1438-2073600-17c8904800e765%22%7D; PRE_UTM=; PRE_HOST=; PRE_LAND=https%3A%2F%2Fwww.lagou.com%2Fjobs%2Flist%5Fpython%3FlabelWords%3D%26fromSearch%3Dtrue%26suginput%3D; LGSID=20211016201225-7b8aa578-74ab-4b09-885c-ebbe57a6029a; PRE_SITE=; LGUID=20211016201225-fda15dbb-7823-4a2d-9d80-258caf018f02; _ga=GA1.2.903785807.1634386346; _gat=1; Hm_lvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1634386346; _gid=GA1.2.701447082.1634386346; X_HTTP_TOKEN=ba154973a88f2f64153683436141effc1d544fa2ed; Hm_lpvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1634386352; LGRID=20211016201232-8913a057-d37d-41c3-b094-a04cf36515a7; SEARCH_ID=ff32d1294b464305b4e0907f659ef2a7', 'referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36',}data = { 'first': 'false', 'pn': page, 'kd': 'python', 'sid': 'bf8ed05047294473875b2c8373df0357'}# response 自定义变量 可以自己定义 response = requests.post(url=url, data=data, headers=headers)解析数据
json数据最好解析 非常好解析, 就根据字典键值对取值
result = response.json()['content']['positionResult']['result']# 循环遍历 从 result 列表里面 把元素一个一个提取出来for index in result: # pprint.pprint(index) # href = index['positionId'] href = f'https://www.lagou.com/jobs/{index["positionId"]}.html' dit = { '标题': index['positionName'], '地区': index['city'], '公司名字': index['companyFullName'], '薪资': index['salary'], '学历': index['education'], '经验': index['workYear'], '公司标签': ','.join(index['companyLabelList']), '详情页': href, } # ''.join() 把列表转成字符串 '免费班车', csv_writer.writerow(dit) print(dit)加翻页
for page in range(1, 31): print(f'------------------------正在爬取第{page}页-------------------------') time.sleep(1)保存数据
f = open('招聘数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[ '标题', '地区', '公司名字', '薪资', '学历', '经验', '公司标签', '详情页',])csv_writer.writeheader() # 写入表头运行代码,得到数据

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