吸毒越来越普遍吗?

小说:吸毒越来越普遍吗?作者:丁杜更新时间:2019-03-25字数:54810

Pyhton爬虫实战 - 抓取BOSS直聘职位描述 和 数据清洗

零、致谢

感谢BOSS直聘相对权威的招聘信息,使本人有了这次比较有意思的研究之旅。

由于爬虫持续爬取 www.zhipin.com 网站,以致产生的服务器压力,本人深感歉意,并没有 DDoS 和危害贵网站的意思。

2017-12-14 更新
在跑了一夜之后,服务器 IP 还是被封了,搞得本人现在家里、公司、云服务器三线作战啊

一、抓取详细的职位描述信息

1.1 前提数据

这里需要知道页面的 id 才能生成详细的链接,在 Python爬虫框架Scrapy实战 - 抓取BOSS直聘招聘信息 中,我们已经拿到招聘信息的大部分信息,里面有个 pid 字段就是用来唯一区分某条招聘,并用来拼凑详细链接的。

是吧,明眼人一眼就看出来了。


1.2 详情页分析

详情页如下图所示

P2

在详情页中,比较重要的就是职位描述工作地址这两个

由于在页面代码中岗位职责任职要求是在一个 div 中的,所以在抓的时候就不太好分,后续需要把这个连体婴儿,分开分析。


1.3 爬虫用到的库

使用的库有

  • requests
  • BeautifulSoup4
  • pymongo

对应的安装文档依次如下,就不细说了

  • 安装 Requests - Requests 2.18.1 文档
  • 安装 Beautiful Soup - Beautiful Soup 4.2.0 文档
  • PyMongo安装使用笔记

1.4 Python 代码

"""
@author: jtahstu
@contact: root@jtahstu.com
@site: http://www.jtahstu.com
@time: 2017/12/10 00:25
"""
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
from pymongo import MongoClient

headers = {
    "x-devtools-emulate-network-conditions-client-id": "5f2fc4da-c727-43c0-aad4-37fce8e3ff39",
    "upgrade-insecure-requests": "1",
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.90 Safari/537.36",
    "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
    "dnt": "1",
    "accept-encoding": "gzip, deflate",
    "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6",
    "cookie": "__c=1501326829; lastCity=101020100; __g=-; __l=r=https%3A%2F%2Fwww.google.com.hk%2F&l=%2F; __a=38940428.1501326829..1501326829.20.1.20.20; Hm_lvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1501326839; Hm_lpvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1502948718; __c=1501326829; lastCity=101020100; __g=-; Hm_lvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1501326839; Hm_lpvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1502954829; __l=r=https%3A%2F%2Fwww.google.com.hk%2F&l=%2F; __a=38940428.1501326829..1501326829.21.1.21.21",
    "cache-control": "no-cache",
    "postman-token": "76554687-c4df-0c17-7cc0-5bf3845c9831"
}
conn = MongoClient("127.0.0.1", 27017)
db = conn.iApp  # 连接mydb数据库,没有则自动创建


def init():
    items = db.jobs_php.find().sort("pid")
    for item in items:
        if "detail" in item.keys(): # 在爬虫挂掉再此爬取时,跳过已爬取的行
            continue
        detail_url = "https://www.zhipin.com/job_detail/%s.html?ka=search_list_1" % item["pid"]
        print(detail_url)
        html = requests.get(detail_url, headers=headers)
        if html.status_code != 200: # 爬的太快网站返回403,这时等待解封吧
            print("status_code is %d" % html.status_code)
            break
        soup = BeautifulSoup(html.text, "html.parser")
        job = soup.select(".job-sec .text")
        if len(job) < 1:
            continue
        item["detail"] = job[0].text.strip()  # 职位描述
        location = soup.select(".job-sec .job-location")
        item["location"] = location[0].text.strip()  # 工作地点
        item["updated_at"] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())  # 实时爬取时间
        res = save(item) # 保存数据
        print(res)
        time.sleep(40) # 停停停


# 保存数据到 MongoDB 中
def save(item):
    return db.jobs_php.update_one({"_id": item["_id"]}, {"$set": item})


if __name__ == "__main__":
    init()

代码 easy,初学者都能看懂。


1.5 再啰嗦几句

在 上一篇文章 中只是爬了 上海-PHP 近300条数据,后续改了代码,把12个城市的 PHP 相关岗位的数据都抓下来了,有3500+条数据,慢慢爬吧,急不来。

像这样
P7
P8

二、数据清洗

2.1 校正发布日期

"time" : "发布于03月31日",
"time" : "发布于昨天",
"time" : "发布于11:31",

这里拿到的都是这种格式的,所以简单处理下

import datetime

from pymongo import MongoClient

db = MongoClient("127.0.0.1", 27017).iApp

def update(data):
    return db.jobs_php.update_one({"_id": data["_id"]}, {"$set": data})
    
# 把时间校正过来
def clear_time():
    items = db.jobs_php.find({})
    for item in items:
        if not item["time"].find("布于"):
            continue
        item["time"] = item["time"].replace("发布于", "2017-")
        item["time"] = item["time"].replace("月", "-")
        item["time"] = item["time"].replace("日", "")
        if item["time"].find("昨天") > 0:
            item["time"] = str(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1))
        elif item["time"].find(":") > 0:
            item["time"] = str(datetime.date.today())
        update(item)
    print("ok")

2.2 校正薪水以数字保存

"salary" : "5K-12K",

#处理成下面的格式
"salary" : {
    "low" : 5000,
    "high" : 12000,
    "avg" : 8500.0
},
# 薪水处理成数字
def clear_salary():
    items = db.jobs_php.find({})
    for item in items:
        if type(item["salary"]) == type({}):
            continue
        salary_list = item["salary"].replace("K", "000").split("-")
        salary_list = [int(x) for x in salary_list]
        item["salary"] = {
            "low": salary_list[0],
            "high": salary_list[1],
            "avg": (salary_list[0] + salary_list[1]) / 2
        }
        update(item)
    print("ok")

2.3 根据 工作经验年限 划分招聘等级

# 设置招聘的水平
def set_level():
    items = db.jobs_php.find({})
    for item in items:
        if item["workYear"] == "应届生":
            item["level"] = 1
        elif item["workYear"] == "1年以内":
            item["level"] = 2
        elif item["workYear"] == "1-3年":
            item["level"] = 3
        elif item["workYear"] == "3-5年":
            item["level"] = 4
        elif item["workYear"] == "5-10年":
            item["level"] = 5
        elif item["workYear"] == "10年以上":
            item["level"] = 6
        elif item["workYear"] == "经验不限":
            item["level"] = 10
        update(item)
    print("ok")

这里有点坑的就是,一般要求经验不限的岗位,需求基本都写在任职要求里了,所以为了统计的准确性,这个等级的数据,后面会被舍弃掉。

2017-12-14 更新:
从后续的平均数据来看,这里的经验不限,一般要求的是1-3年左右,但是还是建议舍弃掉。


2.4 区分开<岗位职责>和<任职要求>

对于作者这个初学者来说,这里还没有什么好的方法,知道的同学,请务必联系作者,联系方式在个人博客里

so , i"m sorry.

为什么这两个不好划分出来呢?

因为这里填的并不统一,可以说各种花样,有的要求在前,职责在后,有的又换个名字区分。目前看到的关于要求的有["任职条件", "技术要求", "任职要求", "任职资格", "岗位要求"]这么多说法。然后顺序还不一样,有的要求在前,职责在后,有的又反之。

举个栗子

会基本的php编程!能够修改简单的软件!对云服务器和数据库能够运用!懂得微信公众账号对接和开放平台对接!我们不是软件公司,是运营公司!想找好的公司学习的陕西基本没有,要到沿海城市去!但是我们是实用型公司,主要是软件应用和更适合大众!

啥也不说的,这里可以认为这是一条脏数据了。

不行,再举个栗子

PHP中级研发工程师(ERP/MES方向)
1、计算机或相关学科本科或本科以上学历;
2、php和Java script的开发经验。
3、Linux和MySQL数据库的开发经验;
5、有ERP、MES相关开发经验优先;
6、英语的读写能力;
7、文化的开放性;
我们提供
1、有趣的工作任务;
2、多元的工作领域;
3、与能力相关的收入;
4、年轻、开放并具有创造力的团队和工作氛围;
5、不断接触最新科技(尤其是工业4.0相关);
6、可适应短期出差(提供差补);

这个只有要求,没职责,还多了个提供,我乐个趣 ╮(╯▽╰)╭

所以,气的想骂人。


ok ,现在我们的数据基本成这样了

{
    "_id" : ObjectId("5a30ad2068504386f47d9a4b"),
    "city" : "苏州",
    "companyShortName" : "蓝海彤翔",
    "companySize" : "100-499人",
    "education" : "本科",
    "financeStage" : "B轮",
    "industryField" : "互联网",
    "level" : 3,
    "pid" : "11889834",
    "positionLables" : [ 
        "PHP", 
        "ThinkPHP"
    ],
    "positionName" : "php研发工程师",
    "salary" : {
        "avg" : 7500.0,
        "low" : 7000,
        "high" : 8000
    },
    "time" : "2017-06-06",
    "updated_at" : "2017-12-13 18:31:15",
    "workYear" : "1-3年",
    "detail" : "1、处理landcloud云计算相关系统的各类开发和调研工作;2、处理coms高性能计算的各类开发和调研工作岗位要求:1、本科学历,两年以上工作经验,熟悉PHP开发,了解常用的php开发技巧和框架;2、了解C++,python及Java开发;3、有一定的研发能力和钻研精神;4、有主动沟通能力和吃苦耐劳的精神。",
    "location" : "苏州市高新区科技城锦峰路158号101park8幢"
}

由于还没到数据展示的时候,所以现在能想到的就是先这样处理了

项目开源地址:http://git.jtahstu.com/jtahstu/Scrapy_zhipin

三、展望和设想

首先这个小玩意数据量并不够多,因为爬取时间短,站点唯一,再者广度局限在 PHP 这一个岗位上,以致存在一定的误差。

所以为了数据的丰富和多样性,这个爬虫是一定要持续跑着的,至少要抓几个月的数据才算可靠吧。

然后准备再去抓下拉勾网的招聘数据,这也是个相对优秀的专业 IT 招聘网站了,数据也相当多,想当初找实习找正式工作,都是在这两个 APP 上找的,其他的网站几乎都没看。

最后,对于科班出身的学弟学妹们,过来人说一句,编程相关的职业就不要去志连、钱尘乌有、five eight桐城了,好吗?那里面都发的啥呀,看那些介绍心里没点数吗?

四、help

这里完全就是作者本人依据个人微薄的见识,主观臆断做的一些事情,所以大家有什么点子和建议,都可以联系作者,多交流交流嘛。

后续会公开所有数据,大家自己可以弄着玩玩吧。

我们太年轻,以致都不知道以后的时光,竟然那么长,长得足够让我们把一门技术研究到顶峰,乱花渐欲迷人眼,请不要忘了根本好吗。

生活总是让我们遍体鳞伤,但到后来,那些受伤的地方一定会变成我们最强壮的地方。 —海明威 《永别了武器》

当前文章:http://cnsdbtzg.com/ask/question_77418.html

发布时间:2019-03-25 07:53:13

我绝不会杀了我的父亲(也谈三峡大坝该不该建) 端午节,这几个问题你想想清楚没有? 婚姻是主宰一生幸福的关键 什么样的脸是“网红脸” 重觅旧恋--寻找早已消逝的情人 欧洲遭遇史上最严重难民危机,你怎么看? 护肤必备手册之(一)日护理 佛家禅语影响人生 一个人是怎样一步步变狭隘的 怎样聊天才能勾住妹子的心

54779 14812 23203 60646 13187 14693 57925 33904 23206 71875 95473 56494 29116 43874 59608 90618 11419 19354 27890 40181 63518 82029 45253

我要说两句: (0人参与)

发布