猎聘python数据爬取

### 使用Python进行猎聘网数据抓取的教程 #### 创建Scrapy项目 为了高效地爬取猎聘网的数据，可以使用Scrapy框架。首先，在命令行工具中创建一个新的Scrapy项目： ```bash scrapy startproject liepincom ``` 这会初始化一个名为`liepincom`的新目录，其中包含了项目的结构和必要的配置文件[^5]。 #### 编写Spider脚本 进入新创建的项目文件夹并编辑Spiders模块下的Python文件。定义一个继承自`scrapy.Spider`类的对象，并设置其名称、起始URL以及解析函数。下面是一个简单的例子： ```python import scrapy from ..items import LiepinItem # 假设有专门用于存储item的module class JobSpider(scrapy.Spider): name = "jobs" allowed_domains = ["www.liepin.com"] start_urls = ['https://www.liepin.com/zhaopin/'] def parse(self, response): items = [] for sel in response.xpath('//ul[@class="sojob-list"]/li'): item = LiepinItem() try: title = sel.css('h3::text').extract_first().strip() company = sel.css('.company-name a::attr(title)').extract_first().strip() salary = sel.css('.text-warning::text').extract_first().strip() item['title'] = title item['company'] = company item['salary'] = salary yield item except AttributeError as e: continue next_page_url = response.css(".pager li:last-child a::attr(href)").get() if next_page_url is not None and 'javascript' not in next_page_url: yield scrapy.Request(response.urljoin(next_page_url)) ``` 这段代码实现了对猎聘网上职位列表页面的基本遍历操作，提取了每条记录中的工作名、公司名及薪资范围等信息。 #### 数据处理与保存 对于获取到的信息，可以通过管道(Pipeline)机制将其存入SQLite数据库或其他形式持久化介质内。上述示例提到过一种方式是在完成一次完整的HTTP请求之后调用特定方法将结果集插入至本地SQLITE表单之中[^4]。 #### 构建Web应用展示成果 最后一步则是考虑如何更好地呈现这些收集来的资料给最终用户查看。借助Flask这样的轻量级web服务器库能够轻松构建出交互式的在线报表界面；同时配合HTML/CSS样式美化版面布局，使得整个过程更加友好美观。