对于每个上班族来说，总要经历几次换工作，如何在网上挑到心仪的工作？如何提前为心仪工作的面试做准备？今天我们来抓取智联招聘的招聘信息，助你换工作成功！

运行平台： Windows
Python版本： Python3.6
IDE： Sublime Text
其他工具：  Chrome浏览器

1、网页分析

1.1 分析请求地址

以北京海淀区的python工程师为例进行网页分析。打开智联招聘首页，选择北京地区，在搜索框输入"python工程师"，点击"搜工作"：

1搜索职位

接下来跳转到搜索结果页面，按"F12"打开开发者工具，然后在"热门地区"栏选择"海淀"，我们看一下地址栏：

2选择地区

由地址栏后半部分searchresult.ashx?jl=北京&kw=python工程师&sm=0&isfilter=1&p=1&re=2005可以看出，我们要自己构造地址了。接下来要对开发者工具进行分析，按照如图所示步骤找到我们需要的数据：Request Headers和Query String Parameters ：

3开发者工具分析

构造请求地址：

paras = {    'jl': '北京',             # 搜索城市
    'kw': 'python工程师',      # 搜索关键词 
    'isadv': 0,                 # 是否打开更详细搜索选项
    'isfilter': 1,              # 是否对结果过滤
    'p': 1,                     # 页数
    're': 2005                  # region的缩写，地区，2005代表海淀}

url = 'https://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?' + urlencode(paras)

请求头：

headers = {    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',    'Host': 'sou.zhaopin.com',    'Referer': 'https://www.zhaopin.com/',    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'}

1.2 分析有用数据

接下来我们要分析有用数据，从搜索结果中我们需要的数据有：职位名称、公司名称、公司详情页地址、职位月薪：

4有用数据

通过网页元素定位找到这几项在HTML文件中的位置，如下图所示：

5找出有用数据

用正则表达式对这四项内容进行提取：

# 正则表达式进行解析pattern = re.compile('<a style=.*? target="_blank">(.*?)</a>.*?'        # 匹配职位信息
    '<td class="gsmc"><a href="(.*?)" target="_blank">(.*?)</a>.*?'     # 匹配公司网址和公司名称
    '<td class="zwyx">(.*?)</td>', re.S)                                # 匹配月薪      # 匹配所有符合条件的内容items = re.findall(pattern, html)

注意：解析出来的部分职位名称带有<b></b>标签，如下图所示：

6职位名称中带有标签

那么在解析之后要对该数据进行处理剔除标签，用如下代码实现：

for item in items:
    job_name = item[0]
    job_name = job_name.replace('<b>', '')
    job_name = job_name.replace('</b>', '')    yield {        'job': job_name,        'website': item[1],        'company': item[2],        'salary': item[3]
    }

2、写入文件

我们获取到的数据每个职位的信息项都相同，可以写到数据库中，但是本文选择了csv文件，以下为百度百科解释：

逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。

由于python内置了csv文件操作的库函数，所以很方便：

import csvdef write_csv_headers(path, headers):
    '''
    写入表头
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writeheader()def write_csv_rows(path, headers, rows):
    '''
    写入行
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writerows(rows)

3、进度显示

要想找到理想工作，一定要对更多的职位进行筛选，那么我们抓取的数据量一定很大，几十页、几百页甚至几千页，那么我们要掌握抓取进度心里才能更加踏实啊，所以要加入进度条显示功能。

本文选择tqdm 进行进度显示，来看一下酷炫结果（图片来源网络）：

7tqdm演示

执行以下命令进行安装：pip install tqdm。

简单示例：

from tqdm import tqdmfrom time import sleepfor i in tqdm(range(1000)):
    sleep(0.01)

4、完整代码

以上是所有功能的分析，如下为完整代码：

#-*- coding: utf-8 -*-import reimport csvimport requestsfrom tqdm import tqdmfrom urllib.parse import urlencodefrom requests.exceptions import RequestExceptiondef get_one_page(city, keyword, region, page):
    '''
    获取网页html内容并返回
    '''
    paras = {        'jl': city,         # 搜索城市
        'kw': keyword,      # 搜索关键词 
        'isadv': 0,         # 是否打开更详细搜索选项
        'isfilter': 1,      # 是否对结果过滤
        'p': page,          # 页数
        're': region        # region的缩写，地区，2005代表海淀
    }

    headers = {        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',        'Host': 'sou.zhaopin.com',        'Referer': 'https://www.zhaopin.com/',        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'
    }

    url = 'https://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?' + urlencode(paras)    try:        # 获取网页内容，返回html数据
        response = requests.get(url, headers=headers)        # 通过状态码判断是否获取成功
        if response.status_code == 200:            return response.text        return None
    except RequestException as e:        return Nonedef parse_one_page(html):
    '''
    解析HTML代码，提取有用信息并返回
    '''
    # 正则表达式进行解析
    pattern = re.compile('<a style=.*? target="_blank">(.*?)</a>.*?'        # 匹配职位信息
        '<td class="gsmc"><a href="(.*?)" target="_blank">(.*?)</a>.*?'     # 匹配公司网址和公司名称
        '<td class="zwyx">(.*?)</td>', re.S)                                # 匹配月薪      
        
    # 匹配所有符合条件的内容
    items = re.findall(pattern, html)   

    for item in items:
        job_name = item[0]
        job_name = job_name.replace('<b>', '')
        job_name = job_name.replace('</b>', '')        yield {            'job': job_name,            'website': item[1],            'company': item[2],            'salary': item[3]
        }def write_csv_file(path, headers, rows):
    '''
    将表头和行写入csv文件
    '''
    # 加入encoding防止中文写入报错
    # newline参数防止每写入一行都多一个空行
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writeheader()
        f_csv.writerows(rows)def write_csv_headers(path, headers):
    '''
    写入表头
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writeheader()def write_csv_rows(path, headers, rows):
    '''
    写入行
    '''
    with open(path, 'a', encoding='gb18030', newline='') as f:
        f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
        f_csv.writerows(rows)def main(city, keyword, region, pages):
    '''
    主函数
    '''
    filename = 'zl_' + city + '_' + keyword + '.csv'
    headers = ['job', 'website', 'company', 'salary']
    write_csv_headers(filename, headers)    for i in tqdm(range(pages)):        '''
        获取该页中所有职位信息，写入csv文件
        '''
        jobs = []
        html = get_one_page(city, keyword, region, i)
        items = parse_one_page(html)        for item in items:
            jobs.append(item)
        write_csv_rows(filename, headers, jobs)if __name__ == '__main__':
    main('北京', 'python工程师', 2005, 10)

上面代码执行效果如图所示：

8代码执行效果

执行完成后会在py同级文件夹下会生成名为：zl_北京_python工程师.csv的文件，打开之后效果如下：

9数据保存结果

本示例功能比较简单，只做到了数据抓取，并没有对数据分析，下次我会抓取更多信息，对薪水和职位对工作技能的要求等各项数据进行分析，敬请期待！

作者：瑶曳风尘
链接：https://www.jianshu.com/p/50d8640fcf1e