yield scrapy.Request(self.start_urls[0],dont_filter=True)，此段代买有什么作用？self.start_url[0]代表什么意思

这段代码是一个 Scrapy 的 Spider 类中的 start_requests() 方法，它用于生成爬虫开始爬取的请求。其中，clazz 是一个包含要爬取的类别的列表。对于每个类别，通过循环构造了 1 到 10 页的 URL 地址，并通过 Scrapy 中的 Request 对象生成请求。最终通过 yield 关键字返回所有的请求。这里的 dont_filter 参数为 True 表示不进行 URL 去重。

### 实现Scrapy爬虫从前程无忧网站抓取职位信息 以下是一个完整的解决方案，使用Python的`Scrapy`框架从前程无忧（51job.com）网站爬取与指定关键词相关的职位信息，并按需求过滤和存储数据。 #### 1. 安装依赖 确保已安装所需的库： ```bash pip install scrapy pandas openpyxl ``` #### 2. 创建Scrapy项目 初始化一个新的Scrapy项目： ```bash scrapy startproject five_one_job_spider cd five_one_job_spider ``` #### 3. 编写Spider脚本 创建一个名为`five_one_job.py`的爬虫文件，具体内容如下： ##### (a) 导入必要模块 ```python import scrapy from datetime import datetime import re import pandas as pd ``` ##### (b) Spider类定义 ```python class FiveOneJobSpider(scrapy.Spider): name = 'five_one_job' allowed_domains = ['search.51job.com'] # 初始化起始URLs def __init__(self, *args, **kwargs): super(FiveOneJobSpider, self).__init__(*args, **kwargs) keywords = ['数据分析', '数据挖掘', '算法', '机器学习', '深度学习', '人工智能'] base_url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,{keyword},2,{page}.html' self.start_urls = [] for keyword in keywords: self.start_urls.append(base_url.format(keyword=keyword, page=1)) def parse(self, response): jobs = response.css('div.el') # 提取职位列表 for job in jobs: title = job.css('p.t1 span a::attr(title)').get() or '' # 职位名称 url = job.css('p.t1 span a::attr(href)').get() or '' # 详情页链接 company_name = job.css('span.t2 a::text').get() or '' # 公司名称 salary = job.css('span.t4::text').get() or '' # 薪资 location = job.css('span.t3::text').get() or '' # 地点 publish_date = job.css('span.t5::text').get() or '' # 发布日期 # 对于关键词“算法”，额外增加过滤条件 if '算法' in response.url and ('算法' not in title.lower()): continue yield { 'title': title.strip(), 'url': url.strip(), 'company_name': company_name.strip(), 'salary': salary.strip(), 'location': location.strip(), 'publish_date': publish_date.strip(), 'crawl_time': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), # 爬取时间 } # 查找下一页并继续爬取 current_page = int(response.css('.on::text').get(default='1')) total_pages = int(response.css('#jump_page::attr(value)').get(default='1')) if current_page < total_pages: next_page_url = response.url.replace(f'{current_page}.html', f'{current_page + 1}.html') yield scrapy.Request(next_page_url, callback=self.parse) ``` #### 4. 运行爬虫并将结果保存为CSV格式 执行以下命令启动爬虫并将结果保存到CSV文件中： ```bash scrapy crawl five_one_job -o jobs_data.csv ``` 此命令会将所有爬取的结果保存至`jobs_data.csv`文件。 --- ### 技术细节说明 - **Scrapy框架**：提供了一种高效的方式从前程无忧网站获取招聘信息[^1]。 - **CSS选择器**：通过精确的目标网页结构分析，定位所需字段的位置[^3]。 - **分页处理**：自动检测当前页码以及总页数，递归调用以遍历所有页面[^4]。 - **关键字过滤**：针对特定关键词实施严格的标题匹配逻辑，确保只收集符合条件的数据[^2]。 - **时间戳记录**：每次爬取均附加实时的时间戳，便于后续追踪数据更新情况[^2]。 ---