Python拉勾爬虫——以深圳地区数据分析师为例

拉勾因其结构化的数据比较多因此过去常常被爬，所以在其多次改版之下变得难爬。不过只要清楚它的原理，依然比较好爬。其机制主要就是AJAX异步加载JSON数据，所以至少在搜索页面里翻页url不会变化，而且数据也不会出现在源代码里。

数据解析

这是深圳地区的数据分析师页面，用Chrome检查打开。在XHR中可以看到一个以postionAjax.json开头的脚本，打开Preview看一下，可以看到：

可以发现这些数据与前端的数据一致，此时我们已经找到了数据入口，就可以开始爬了。

数据爬取

在Headers里可以查看请求方式：

Request Header:
Request URL:https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=%E6%B7%B1%E5%9C%B3&needAddtionalResult=false
Request Method:POST
Status Code:200 OK
Remote Address:106.75.72.62:443

从Request Header中可以看到，是用POST提交表单方式查询的（所以如果你直接点开Request URL你会发现数据不对，因为没有提交表单数据）。

那么我们就可以在Python中构造请求头以及提交表单数据来访问：

import requestsimport timefrom sqlalchemy import create_engineimport pandas as pdfrom random import choiceimport jsonimport numpyengine=create_engine(#这里填你自己数据库的参数#) # 连接数据库dl = pd.read_sql("proxys",engine)def get_proxy(dl):    n = choice(range(1, len(dl.index)))    proxy = {"http":"http://%s:%s" %(dl["ip"][n],dl["port"][n]),             "https": "http://%s:%s" % (dl["ip"][n], dl["port"][n])}    return(proxy)def get_header():    headers = {        "User-Agent": ""Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)"",        "Accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01",        "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",        "Referer": "https://www.lagou.com/jobs/list_%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%88?px=default&city=%E6%B7%B1%E5%9C%B3&district=%E5%8D%97%E5%B1%B1%E5%8C%BA",        "X-Requested-With": "XMLHttpRequest",        "Host": "www.lagou.com",        "Connection":"keep-alive",        "Cookie":"user_trace_token=20160214102121-0be42521e365477ba08bd330fd2c9c72; LGUID=20160214102122-a3b749ae-d2c1-11e5-8a48-525400f775ce; tencentSig=9579373568; pgv_pvi=3712577536; index_location_city=%E5%85%A8%E5%9B%BD; SEARCH_ID=c684c55390a84fe5bd7b62bf1754b900; JSESSIONID=8C779B1311176D4D6B74AF3CE40CE5F2; TG-TRACK-CODE=index_hotjob; Hm_lvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1485318435,1485338972,1485393674,1485423558; Hm_lpvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1485423598; _ga=GA1.2.1996921784.1455416480; LGRID=20170126174002-691cb0a5-e3ab-11e6-bdc0-525400f775ce",        "Origin": "https://www.lagou.com",        "Upgrade-Insecure-Requests":"1",        "X-Anit-Forge-Code": "0",        "X-Anit-Forge-Token": "None",        "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",        "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8"        }    return(headers)def get_form(i):    data={"first":"false","pn":i,"kd":"数据分析师"}    return(data)districts = ["南山区","福田区","宝安区","龙岗区","龙华新区","罗湖区","盐田区","大鹏新区"]pagenos = [22,10,1,4,1,2,1,1]url_lists = ["https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&city=深圳&district=%s&needAddtionalResult=false"%area for area in districts]s = requests.Session()s.keep_alive = Falses.adapters.DEFAULT_RETRIES = 10def get_jobinfo(i,j): # i表区号，j表页数    if i >= 8 or j > pagenos[i]:        return("索引超标！")    resp=s.post(url_lists[i], data=get_form(j), headers=get_header())    resp.encoding="utf-8"    max_num = len(json.loads(resp.text)["content"]["positionResult"]["result"])    for k in range(max_num):        try:            json_data=json.loads(resp.text)["content"]["positionResult"]["result"][k]            df = pd.DataFrame(dict(                approve=json_data["approve"],        #        businessZones=json_data["businessZones"],                companyId=json_data["companyId"],        #        companyLabelList=json_data["companyLabelList"],                companyShortName=json_data["companyShortName"],                companySize=json_data["companySize"],                createTime=json_data["createTime"],                education=json_data["education"],                financeStage=json_data["financeStage"],                firstType=json_data["firstType"],                industryField=json_data["industryField"],                jobNature=json_data["jobNature"],                positionAdvantage=json_data["positionAdvantage"],                positionId=json_data["positionId"],                positionName=json_data["positionName"],                salary=json_data["salary"],                secondType=json_data["secondType"],                workYear=json_data["workYear"],                scrapy_time=time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))),index=[0])            df.to_sql(con = engine, name = "job_info", if_exists = 'append', flavor = "mysql",index=False)        except:            print("第%d区，第%d页，第%d个出错了！"%(i,j,k))

以上这个函数就可以通过提交区和页数，返回当前页的职位数。

其实AJAX返回JSON数据的方式也有好处，数据都是规整的，不必花太多时间精力在数据清洗上。

不过注意要加延时，拉勾的反爬虫措施还是比较严的，不加延时爬一小会儿就会被封IP。