用Python自动化求职：一键抓取400多个LinkedIn职位信息

据领英数据显示，平均每位求职者每周花费11个小时寻找工作。对于技术职位来说，情况更为艰难，你需要在多个平台上浏览数百个职位信息。当我伴侣开始找工作时，她每天都在领英上花费数小时浏览职位。显然，一定有更好的办法。

对于 web 开发者来说，市场非常火爆。在伦敦搜索一次“前端开发者”就出现了 401 个结果。每个职位都需要：

• 5秒时间来快速浏览标题
• 只需3到4次点击即可查看详细信息
• 30到60秒扫描需求
• 手动复制粘贴以跟踪感兴趣的角色
• 频繁地切换标签页和返回导航

对于401个工作岗位来说，那可是好几个小时的纯粹机械性工作啊！

我建立了一个三步的自动化流程，将时间缩短到了10分钟：

1. 使用Python抓取工作信息
2. 执行批量过滤操作使用Google Sheets
3. 只审核最有希望的匹配项

第一步：智能抓取

我基于JobSpy，构建了JobsParser来实现以下内容：

• CLI（命令行接口）
• 限速（防止 LinkedIn 封号）
• 失败请求的重试机制

这样运行它吧

    pip install jobsparser

全屏显示 退出全屏

bonus: 在 LinkedIn 上手动查找你的关键词，这个数量在参数中使用。

    jobsparser \
        --search-term "前端开发者" \
        --location "伦敦" \
        --site linkedin \
        --结果数量 200 \
        --搜索半径 25 \
        --job-type 全职职位

全屏模式，退出。

如果 jobsparser 不在您的环境变量中，您可以直接像模块一样运行它。

    python -m jobsparser \
        --search-term "前端开发者" \
        --location "伦敦市" \
        --site linkedin \
        --results-wanted 200 \
        --distance 25 \
        --job-type 全职    

全屏，退出全屏

输出是一个内容丰富的CSV文件：

• 职位名称和公司
• 职位详情
• 职位类型和等级
• 发布时间
• 直接申请网址

JobsParser 的命令行界面如下所示:

JobSpy和JobsParser也兼容于其他求职网站，例如领英、Indeed、Glassdoor、Google和ZipRecruiter等.

第二步：批量筛选

在数据分析方面，我尝试了多种工具。然而，与熊猫库相比，Google 表单证明更加灵活。以下是我的筛选策略：

1. 时间筛选：过去7天

• 一周以上的职位回复率通常较低
• 新发布的职位意味着正在积极招聘

1. 经验筛选：与您的经验匹配的 job_level ：

为了帮她找第一个角色机会，我帮她筛选了。

• "实习",
• "初级",
• "不适用选项",

1. 技术栈筛选 ： "描述" 包含：

• 包含词 "React"：

可以创建更复杂的筛选条件来检查各种技术的应用。

从401个裁减到8个职位！

第 3 步：智能审查

对于筛选出的工作：

1. 快速扫描标题和公司名（十秒）
2. 在新标签页中打开有潜力的“job_url”
3. 仔细查看描述。

我希望这个工具能让你找工作的过程稍微好一点。

如果你有任何疑问或困惑，或者有任何意见，请随时告诉我。