4. 点进去就能看到header信息
5. 可以发现是一个post。request_url, 就是请求 ajax 文件的 url。formdata中可以看到, 请求参数有 first 测试后发现保持默认即可，pn 是页码数，kd 是关键词，可以是城市，职位，公司。
6. 观察 Cookie
在 user_trace_token 中很容易看出 20200224125912 这部分是时间戳，后面的部分则是 UUID，所以拉勾的cookie 是不断变化的，不能直接复制浏览器中的 cookie。
我采用的方法是先请求这个URL：https://www.lagou.com/jobs/list_/p-city_0?px=new，携带返回的 cookie，再去请求请求 ajax 文件的 url
代码
def get_url(keyword,pn): # 浏览器地址栏显示的url web_url = "https://www.lagou.com/jobs/list_/p-city_0?px=new" # ajax 请求地址 headers_url = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=new&needAddtionalResult=false"
headers = {"Accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01", "Referer": web_url, "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36" } form_data = { "first": "true", "pn": "{}".format(pn), "kd": "{}".format(keyword) } # 创建 cookie 对象 session = requests.Session() # 发送请求,获得cookies session.get(url=web_url,headers=headers) # 传递 cookie response = session.post(url=headers_url, headers=headers, data=form_data)
return response到这里，爬拉勾的难点就已经没有了，接下来从 JSON 中提取我们需要的信息就ok了。
1. 导入相关库
import requestsimport jsonfrom tqdm import trange # pip install trange 进度条import pymysqlfrom pymysql import cursor2. 得到总页数
def total_Count(response): html = response.json() # print(page) total_count = html['content']['positionResult']['totalCount'] # totalCount为总个数 pn_count = int(total_count)//15 + 1 # 页数 print('职位总数{},共{}页'.format(total_count,pn_count)) return pn_count3. 提取数据，并存入MySQL数据库
dbparams = { 'host': '127.0.0.1', 'port': 3306, 'user': 'root', 'password': '1234', 'database': 'lagou', 'charset': 'utf8', 'cursorclass': cursors.DictCursor }def parse_url(response): # 创建连接 con= pymysql.connect(**dbparams) with con.cursor() as cursor: json_data = json.loads(response.text) results = json_data['content']['positionResult']['result'] for result in results: info = { "positionName" : result["positionName"], "companyFullName" : result["companyFullName"], "companySize" : result["companySize"], "industryField" : result["industryField"], "financeStage" : result["financeStage"], "firstType" : result["firstType"], "skillLables" :str(result["skillLables"]), "positionLables" : str(result["positionLables"]), "createTime" : result["createTime"], "city" : result["city"], "district" : result["district"], "salary" : result["salary"], "workYear" : result["workYear"], "jobNature" : result["jobNature"], "education" :result["education"], "positionAdvantage" : result["positionAdvantage"] } sql = """INSERT INTO info(Id, positionName, companyFullName,companySize, industryField,financeStage,firstType,skillLables,positionLables,createTime,city,district, salary,workYear,jobNature,education,positionAdvantage) VALUES (null,%s, %s, %s, %s, %s,%s, %s, %s, %s, %s,%s, %s, %s, %s, %s,%s)""" cursor.execute(sql, (info['positionName'],info['companyFullName'], info['companySize'],info['industryField'],info['financeStage'],info['firstType'],info['skillLables'], info['positionLables'],info['createTime'],info['city'],info['district'],info['salary'], info['workYear'],info['jobNature'],info['education'],info['positionAdvantage'])) con.commit() con.close() # 返回结果 return results3. 实现翻页
def main(): # keyword = input('输入城市, 职位或公司, 如果为空，则代表全国各城市职位 \n') #输入搜索内容 # 我将拉勾网包含的城市抓取下来，存在了city.txt文件中 file = open("city.txt",encoding='utf8') for city in file.readlines(): # 读取城市, 也可以注释掉这行代码，用关键词输入
keyword=city.strip('\n') print(keyword) response = get_url(keyword,pn=1) num = total_Count(response) # 获得数据总个数和页数 for i in trange(1,int(num)+1): # 实现翻页效果 response = get_url(keyword, pn=i) results = parse_url(response) # 测试的时候发现可以得到的总页数，但是最多只能抓取到200页 # 所以判断如果结果为空就结束循环 # print(results) if results == []: break网上说有封 IP 的现象，但是我没遇到，爬取的时候也没有设置延迟，只是一个关键词下的职位最多只能爬取200页。整个过程相对容易，我爬了拉钩网中所有城市，一共6w+数据。速度是有点慢，有兴趣的可以自己改成多线程，或者用 scrapy 实现。
项目总体介绍和结果展示在今天的第 1 条推送文章中。
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