基于Python的51-job数据抓取程序设计

崔玉娇,孙结冰,祁晓波,凌 强,朱 勇

(黑龙江大学 电子工程学院，黑龙江 哈尔滨 150080)

0 引言

随着互联网时代的高速发展，大量的数据可以通过互联网来获得，可以足不出户就能获知世界上的千变万化[1]。我们可以在互联网上获取招聘信息，而不再局限于报纸、杂志等纸质媒介，这使得求职者可以快速有效地获得心仪的招聘信息。每年的9月和4月都是毕业生找工作的高峰时期，快速有效地获得招聘信息成为求职过程中关键一步。为此，本文设计了一款基于python的爬虫程序，目前国内比较著名的求职软件有“智联招聘”“前程无忧”“58同城”等，本文主要对“前程无忧”的招聘信息进行抓取并分析。现有的数据抓取程序抓取方式单一，用户不能选择最快的抓取方法，该程序针对此问题进行了进一步的优化，设计3种数据抓取的方法，用户可自行选择，并且可以输入关键字，匹配招聘信息的地点。设计更合理，则用户使用体验效果会更好[2]。

本文提出的程序通过爬虫获取职位信息，包括：工作名称、标题、地点、公司名称、待遇范围、工作内容、招聘网址以及发布日期。并将获得的信息保存在本地，以供后续的数据挖掘及分析。本文的爬虫程序包含3种爬虫的方法，包括Re、XPath、BeatuifulSoup，用户可以自行选择想要的爬虫方法，并且输入职位的关键词，通过关键词匹配，获得相应的职位信息。

1相关概念

1.1 Python语言

Python语言语法简单清晰、功能强大，容易理解。可以在Windows、Linux等操作系统上运行；Python是一种面向对象的语言，具有效率高、可简单地实现面向对象的编程等优点[3-4]。Python是一种脚本语言，语法简洁且支持动态输入，使得Python在很多操作系统平台上都是一个比较理想的脚本语言，尤其适用于快速的应用程序开发[5]。Python 包括针对网络协议的各个层次进行抽象封装的网络协议标准库，这使得使用者可以对程序逻辑进行进一步的优化。其次，Python 非常擅长处理字节流的各种模式，具有很快的开发速度[6-7]。

1.2 网络爬虫

网络爬虫[8](Web Crawler)，是一种按照一定的规则，自动提取Web网页的应用程序或者脚本，它是在搜索引擎上完成数据抓取的关键一步，可以在Internet上下载网站页面。爬虫是为了将Internet上的网页保存到本地，以供参考[9-10]。爬虫是从一个或多个初始页面的URL，通过分析页面源文件的URL，抓取新的网页链接，通过这些网页链接，再继续寻找新的网页链接[11]，反复循环，直到抓取和分析所有页面。当然这是理想情况下的执行情况，根据现在公布的数据，最好的搜索引擎也只爬取整个互联网不到一半的网页[12]。

2 程序设计

本文的爬虫程序主要分为5个模块，首先根据Request URL获取需要爬取数据的页面，通过Re、XPath、BeautifulSoup三种方法，利用关键词筛选符合条件的职位信息，其中包括工作名称、标题、地点、公司名称、待遇范围、工作内容、招聘网址以及发布日期，并保存在本地，以便后续的数据挖掘及分析。

2.1 获取网页信息

爬取网页信息之前需要获取网页的信息，并从中找出需要的信息进行抓取。首先打开Chrome浏览器，进入前程无忧的网页，打开开发者选项，找到其中的network，获取URL以及请求头中的headers[13]。在preview中可以看到当前网页的源代码，可以从源代码中找到需要爬取的信息，即工作名称、标题、地点、公司名称、待遇范围、工作内容、招聘网址以及发布日期，并找出当前页与下一页的offset值，以便在以下的爬虫设计中使用。

2.2 主程序设计

将BeautifulSoup、XPath、Regex三种方法的文件名打包成字典，并标上序号，设计进入程序的页面，在页面上显示提示信息，请用户选择一种爬虫方法，根据用户的选择，进入对应的程序，待用户输入需要查询的职位关键词之后启动爬虫程序，开始抓取数据[14]。在抓取完毕之后，提示用户数据抓取完毕，以保存至本地文件，以供用户的使用及分析。

2.3 Re程序设计

正则表达式(Re)是对字符串(包括普通字符(例如，a～z 之间的字母)和特殊字符(称为“元字符”))操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”[15]，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。正则表达式是一种文本模式，模式描述在搜索文本时要匹配的一个或多个字符串。

根据上文获取的网页信息，可以将所需信息的字符串用Re表示出来，其中：

‘.*?/.*?(d+)’ #获取当前页数

‘.*?

‘'.*?

‘.*?

‘ ’#获取工作地点

‘’#获取工资

‘’#获取工作发布的日期

‘

(.*?)

通过获取的日期，用户可以了解最新的职位信息。根据职位的详细信息，求职者可以快速地了解到公司的要求以及职位的相关工作信息。通过上述的正则表达式获取的信息，存入本地的Excel文件，方便求职者查看。

2.4 XPath程序设计

XPath即为XML路径语言，它是一种用来确定XML(标准通用标记语言的子集)文档中某部分位置的语言[16]。XPath基于XML的树状结构，有不同类型的节点，包括元素节点、属性节点和文本节点，提供在数据结构树中找寻节点的能力。起初XPath的提出的初衷是将其作为一个通用的、介于XPointer与XSLT间的语法模型。但是XPath很快地被开发者采用来当作小型查询语言。

XPath相对于Re简单一些，Re语言容易出错，导致无法正确地获得需要的信息，通常可以在Chrome中添加XPath Helper插件，可以在查看网页源代码是直接复制成XPath的格式，方便且通常不容易出错。

在XPath程序中，其中：

‘div[@class="rt"]/span[@class="dw_c_orange"]’#获取当前页数

‘∥div[@id='resultList']/div[@class='el']’#获取工作列表

‘./p[@class='t1 ']/span/a’#获取工作名称

‘./p[@class='t1 ']/span/a/attribute::href’#获取职位链接

‘./span[@class='t2']/a/text()’#获取公司名称

‘./span[@class='t3']/text()’#获取工作地点

‘./span[@class='t4']/text()’#获取工资

‘./span[@class='t5']/text()’#获取职位发布的日期

‘∥div[@class='bmsg job_msg inbox']/text()’ #获取职位详细信息

通过XPath和Re的代码对比，可以明显发现，XPath的代码比Re的代码要简洁。

2.5 BeautifulSoup程序设计

BeautifulSoup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能[16]。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。BeautifulSoup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。不需要考虑编码方式，除非文档没有指定一个编码方式，这时，BeautifulSoup就不能自动识别编码方式了。然后，仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。

2.5.1 解析库

本文介绍几种python解析库，并作比较，如表1所示，本文所用到的解析器是python标准解析器。

表1 解析库

解析器使用方法优势劣势Python标准解析器BeautifulSoup(makeup,″html.parser″)Python的内置标准库、执行速度适中、文档容错能力强Python2.7.3或3.2.2前的版本中文容错能力差lxml HTML解析器BeautifulSoup(makeup,″lxml″)速度快、文档容错能力强需要安装C语言库lxml XML解析器BeautifulSoup(makeup,″XML″)速度快、唯一支持XML的解析器需要安装C语言库html5libBeautifulSoup(makeup,″html5lib″)最好的容错性、以浏览器的方式解析文档、生成HTML5格式的文档速度慢、不依赖外部扩展

2.5.2 标签选择器

标签选择器可以选择元素，获取名称、属性、内容，可进行嵌套的选择，能够获取子节点、子孙节点、父节点、祖先节点等。标签选择器可分为标准选择器和CSS选择器，标签选择器可以根据标签名、属性、内容查找文档，有两个常用的函数，其中，find_all(name,attrs,recursive,text,**kwargs)用来返回所有符合条件的元素；find(name,attrs,recursive,text,**kwargs)用来返回第一个符合条件的元素。CSS选择器通过select()直接传入CSS选择器即可完成元素的选择。

在本文设计的程序中，选择了CSS选择器，使用select()函数完成数据的选择，其中：‘int(str(soup.select('div.rt span.dw_c_orange')[0].nextSibling))’#获取当前页数

‘div.dw_table > div.el’ #获取工作列表；

‘.p.t1 span a’ #获取工作名称;

‘p.t1 span a’ #获取职位链接；

‘span.t2 a’ #获取公司名称；

‘span.t3’ #获取工作地点；

‘span.t4’ #获取工资；

‘.span.t5’ #获取职位发布的日期；

‘div.job_msg’ #获取职位详细信息

3 实验结果

利用本文设计的爬虫程序，进行了如下实验：首先进入主程序，点击运行程序，程序返回如图1的界面。

接着，如图2所示，输入数字“2”选择BeautifulSoup解析方式，并输入关键词python启动爬虫，程序正常运行。

图2 选择解析方式并输入关键词

程序运行完毕后，在本地文件夹中可以找到以“python职位”命名的Excel文件，打开文件可看到如图3所示的信息。

图3 保存到本地的文件

4 结束语

本文根据Python语言简洁易读的特性设计了3种方法的爬虫程序，用户可以自行选择数据解析的方法，并输入需要查询的关键词，即可从庞大的职位数据中提取出需要的数据，方便快捷。本程序通过职位的关键词、工作地点等信息的匹配，在一定程度上为使用者提供了便利。提取出的详细的职业信息描述，可进行进一步的分词，并统计词频，观察单词出现的频率，可更加快速地了解公司及相应职位的要求，找到符合求职者的招聘信息。

[1] 房瑾堂.基于网络爬虫的在线教育平台设计与实现[D].北京：北京交通大学,2016.

[2] 王碧瑶.基于Python的网络爬虫技术研究[J].数字技术与应用,2017(5):76-76.

[3] 周中华，张惠然，谢江.基于Python的新浪微博数据爬虫[J].计算机应用,2014,34(11):3131-3134.

[4] 涂小琴.基于Python爬虫的电影评论情感倾向性分析[J].现代计算机,2017(35):52-55.

[5] 郭丽蓉.基于Python的网络爬虫程序设计[J].电子技术与软件工程,2017(23):248-249.

[6] Lutz M.Learning Python[M].北 京:机械工业出版社,2009.

[7] 刘志凯,张太红,刘磊.基于Web的Python3编程环境[J].计算机系统应用,2015,24(7):236-239.

[8] 王大伟.基于 Python的Web API自动化测试方法研究[J].电子科学技术,2015,2(5):573-581.

[9] Hetland M L.Python基础教程[M].北京:人民邮电出版社,2014:243-245.

[10] 涂辉,王锋,商庆伟.Python3编程实现网络图片爬虫[J].电脑编程技巧与维护,2017(23):21-22.

[11] 高森.Python网络编程基础[M].北京:电子工业出版社,2007.

[12] 周立柱,林玲.聚焦爬虫技术研究综述[J].计算机应用,2005,25(9):1965-1969.

[13] 姜杉彪,黄凯林,卢昱江,等.基于Python的专业网络爬虫的设计与实现[J].企业科技与发展,2016(8):17-19.

[14] 陈琳,任芳.基于Python的新浪微博数据爬虫程序设计[J].信息系统工程,2016(9):97-99.

[15] 刘娜.Python 正则表达式高级特性研究[J].电脑编程技巧与维护,2015(22):12-13.

[16] 齐鹏,李隐峰,宋玉伟.基于Python的Web数据采集技术[J].电子科技,2012,25(11):118-120.