Python爬虫流程&实战

Python爬虫内容简介:

环境搭建
爬虫实例简介
Requests使用
Python常见的库翻译成中文网址:http://python.usyiyi.cn/

爬虫的一般思路：

抓取网页、分析请求
解析网页、寻找数据
存储数据、多页处理

环境搭建

Python下载(windows)：https://www.python.org/downloads/release/python-362/

安装：默认安装点击下一步

PyCharm工具：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

chrome浏览器：下载地址：https://www.google.cn/chrome/browser/desktop/index.html

爬虫实例

获取数据

1、urllib包

urllib是python自带的库，直接导入即可使用

urllib官方文档：https://docs.python.org/3/library/urllib.html

用urllib包获取百度首页信息：

import urllib.request
url = http://www.baidu.com/
f    = urllib.request.urlopen(url)#打开网址，返回一个类文件对象
content=f.read(100).decode('utf-8') #获取前100个字符修改编码为utf-8
print(content)

2、Requests包

requests是python的第三方库，因此需要先安装使用：pip3 install requests

安装详细介绍：http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/install.html#install

快速上手Requests：http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html

使用Requests库获取百度首页信息

import requests
url = "http://cn.bing.com/"
r = requests.get(url).text  #获取网页信息
print(r)

爬虫三步走

爬虫第一步：使用requests抓取网页，分析请求。

1.导入requests

2.使用requests.get获取网页源码

import requests
r  = requests.get('https://book.douban.com/subject/27117553/?icn=index-editionrecommend').text

爬虫第二步：使用BeautifulSoup或者（lxml）解析数据和寻找数据

1.导入：from bs4 import BeautifulSoup

2.解析网页数据

3.寻找数据

4.for循环打印

from bs4 import BeautifulSoup
soup     = BeautifulSoup(r,'lxml')  #lxml参数,用来解析返回来的html数据
pattern = soup.find_all('p','comment-content') #获取所有p标签中class名字为comment-content
for item in pattern:
    print(item.string) #只打印字符串，不打印标签

爬虫第三步：使用第三方pandas库保存数据和多页处理安装pandas ： pip3 install pandas

1.导入pandas

2.新建list对象

3.使用data_csv写入

import pandas
comments = []
for item in pattern:
    comments.append(item.string)
df = pandas.DataFrame(comments)
df.to_csv('data.csv')

完整爬虫

import pandas
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url         = "https://book.douban.com/subject/27117553/?icn=index-editionrecommend"
r            =  requests.get(url).text
soup      = BeautifulSoup(r,'lxml')
pattern  = soup.find_all('p','comment-content')
for item in pattern:
    print(item.string)
comments = []
for item in pattern:
    comments.append(item.string)
df = pandas.DataFrame(comments)
df.to_csv('data.csv')  #生成data.csv

Requests库详解

Requests库是python最好的一个HTTP库，人类可以安全享用。

官方文档介绍：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/

安装Requests

这里介绍两种常用python安装第三方库的方法，建议使用第一种方法，如果第一种安装出现错误时再使用第二种方法。

第一种方法：pip安装

1、打开cmd命令,输入pip install requests 尾行出现：Successfully installed，表示安装成功

2、导入 import requests 没有报错也表示安装成功

python之pip常用命令：http://blog.csdn.net/ouyanggengcheng/article/details/72821092

第二种方法：下载包再安装

1、手动下载第三方包网址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ （注意对应python版本是32位还是64位）

2、pip install 下载下来的文件全名，即可完成安装；

Requests的简单用法

Requests库的七个主要方法

PS：常用requests.get()方法和 requests.post()方法；

Response对象的属性：

r.status_code：http请求的返回状态，200表示连接成功(阅读HTTP状态码，了解各状态码含义)
r.text：返回对象的文本内容
r.content：猜测返回对象的二进制形式
r.encoding：分析返回对象的编码方式
r.apparent_encoding：响应内容编码方式（备选编码方式）
r.raise_for_status() #抛出异常

import requests

url = "http://cn.bing.com/"
r   = requests.get(url)
print(r.status_code) #输出200
print(r.encoding)#utf-8
print(r.apparent_encoding)#输出utf-8

爬取网页通用框架

定义函数
设置超时
异常处理
调用函数

import requests

#定义函数
def get_html_test(url):
    try:
        r   = requests.get(url,timeout=20) #设置超时时间
        r.raise_for_status() #抛出异常
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return "产生异常"

if __name__ == '__main__':
   url = "https://book.douban.com/subject/1084336/comments/"
   print(get_html_test(url)) #调用函数

爬虫协议

什么是爬虫协议：爬虫协议，也被叫做robots协议，是为了告诉网络蜘蛛哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取

如何查看爬虫协议：在访问网站域名后加上robots.txt即可，例如查看百度网站的爬虫协议：https://www.baidu.com/robots.txt

爬虫协议属性：
拦截所有的机器人：
User-agent: *
Disallow: /

允许所有的机器人：
User-agent: *
Disallow:

阅读robots协议

爬虫建议

爬取互联网公开数据
尽量放慢你的速度
尽量遵循robots协议
不要用于商业用途
不要公布爬虫程序与数据

解析神器Xpath

1.什么是Xpath

XPath即为XML路径语言（XML Path Language），它是一种用来确定XML文档中某部分位置的语言。XPath基于XML的树状结构，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XSL间的语法模型。但是XPath很快的被开发者采用来当作小型查询语言。

猛点这里了解更多关于Xpath的知识

2.Xpath解析网页的流程

首先通过Requests库获取网页数据
通过网页解析，得到想要的数据或者新的链接
网页解析可以通过Xpath或者其它解析工具进行，Xpath是一个非常好用的网页解析工具

3.常用的网页解析

PS：正则表达式使用比较困难，学习成本较高

BeautifulSoup性能比较慢，相对于Xpath较难，在某些特定场景下有用

Xpath使用简单，速度快（Xpath是lxml里面的一种），是抓取数据最好的选择

4.Xpath的安装

第一种方法：直接使用pip安装

在命令行输入：pip install lxml

第二种方法：手动安装

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 手动下载第三方包（注意python版本是32位还是64位）

下载完成后：命令行输入 pip install +下载文件路径和文件名

检查安装：

import lxml导入，没有返回错误说明安装成功

Xpath的使用

1.使用Xpath解析网页数据的步骤

从lxml导入etree -->解析数据，返回xml结构 --> 使用.xpath()寻找和定位数据

from  lxml import etree
import requests
url   = "https://book.douban.com/subject/1084336/comments"
html  = requests.get(url).text
x     = etree.HTML(html) #解析html数据
print(x.xpath())#使用.xpath()

2.获取Xpath的方法

第一种方法：从浏览器直接复制

from  lxml import etree
import requests
url     = "https://book.douban.com/subject/1084336/comments"
html  = requests.get(url).text
x        = etree.HTML(html) #解析html数据
print(x.xpath('//*[@id="comments"]/ul/li[1]/div[2]/p/text()'))  ##浏览器复制xpath,输出第1个短评,# 类型list中嵌套str

第二种方法：手写Xpath

text()获取文本内容
comment()获取注释
获取其它任何属性@xx ：例如：@href ， @src ，@value
获取某个标签下所有的文本（包括子标签下的文本），使用string
starts-with 匹配字符串前面相等
contains匹配任何位置

例子：https://book.douban.com/subject/26829016/comments/

手写获取第一条评论文本类型

from lxml import etree
import requests
url  = "https://book.douban.com/subject/26829016/comments/"
html = requests.get(url).text
x    = etree.HTML(html)
ret   =x.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()')[0]
print(ret)  #获取第一条评论，输出为字符串

使用Xpath爬取豆瓣评书

from lxml import etree
import requests
url  = "https://book.douban.com/subject/26829016/comments/"
html = requests.get(url).text
x    = etree.HTML(html)
#从浏览器复制第一条评论的Xpath
print(x.xpath('//*[@id="comments"]/ul/li[1]/div[2]/p/text()'))
#从浏览器复制第二条评论的Xpath
print(x.xpath('//*[@id="comments"]/ul/li[2]/div[2]/p/text()'))
#从浏览器复制第三条评论Xpath
print(x.xpath('//*[@id="comments"]/ul/li[3]/div[2]/p/text()'))
#获取全部评论,删除li[]的括号，获取全部短评
print(x.xpath('//*[@id="comments"]/ul/li/div[2]/p/text()'))

#手写Xpath获取全部短评,全部评论list
print(x.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()'))
#手写Xpath获取第一条短评,字符串
print(x.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()')[0])

PS：浏览器复制的Xpath中，li[]括号中的数值代表对应的第几条评论，直接删除括号既可获取全部评论；

对于结构清晰的html网页，可以直接手写Xpath，更加简洁高效；

对于结构复杂的html网页，可以直接通过浏览器复制的方式获取Xpath；

例二

爬取小猪短租页面中的每条短租信息的标题、价格、经纬度、a标签中的url

from lxml import etree
import requests

url    = 'http://gz.xiaozhu.com/'
html = requests.get(url).text
x       = etree.HTML(html)

#打印短租标题
print(x.xpath('//*[@id="page_list"]/ul/li/div[2]/div/a/span/text()'))

#打印价格
print(x.xpath('//*[@id="page_list"]/ul/li/div[2]/span[1]/i/text()'))

#打印经纬度
print(x.xpath('//*[@id="page_list"]/ul/li/@latlng')) #@latlng获取属性为latlng的value

print(x.xpath('//*[@id="page_list"]/ul/li/a/@href'))#获取a标签-->href中的url

补充知识：

Xpath教程 :Xpath详细教程，掌握Xpath的基本知识

Xpath的基本使用：

阅读爬虫入门到精通-网页的解析(xpath），参考Xpath的使用方法

阅读Python爬虫利器三之Xpath语法与lxml库的用法，了解更多Xpath的使用方法示例

正则表达式

爬虫入门到精通-网页解析（正则），学习使用正则表达式匹配

BeautifulSoup

BeautifulSoup中文教程，了解使用BeautifulSoup解析网页的方法

BeautifulSoup官网文档

pandas保存数据

安装：pip install pandas

numpy ：（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包

pandas ：基于Numpy创建的Python包，使数据分析工作变的更加简单的高级数据结构和操作工具；

matplotlib：创建出版质量图表的绘图包

常见的导入方法：

PS：pandas、numpy和matplotlib都需要先安装通过pip 或者下载安装的方式

pandas保存数据到Excel

先安装openpyxl第三方库：pip insatll openpyxl

import requests
from lxml import etree
import pandas   as pd
url  ="https://book.douban.com/subject/26829016/comments/hot?p=3"
html = requests.get(url).text
x    = etree.HTML(html)
file = x.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()')
df   = pd.DataFrame(file)#DataFrame对象
df.to_excel('test1.xlsx',sheet_name='Shee1')#sheet_name='Sheet1'表示数据保存在Excel表的第一张中

pandas保存数据csv 已豆瓣短评为例

import requests
import pandas as pd
from lxml import etree
url  = "https://book.douban.com/subject/26829016/comments/"
html = requests.get(url).text

x    = etree.HTML(html)#
# print(x.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()')[0])
file = x.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()')
print(file)
df   = pd.DataFrame(file) #创建DataFrame对象
df.to_csv("pandan.csv")

综合练习：

使用csv保存数据，了解更多操作
Python爬虫中翻页数据爬取
翻页抓取评论

import requests
from lxml import etree
import pandas as pd

urls =['https://book.douban.com/subject/1084336/comments/hot?p={}'.format(str(i)) for i in range(1,6)]
#通过观察url翻页规律，使用for循环得到5个链接,保存到urls列表中
print("urls等于",urls)
pinglun = [] #初始化保存短评的列表
for url in urls:
    html = requests.get(url).text
    x    = etree.HTML(html)
    file = x.xpath('//div[@class="comment"]/p/text()')
    # pinglun.append(file)#append()添加数据会查询列表嵌套列表[['ttttt',...]]
    pinglun = pinglun+file#这样添加数据只有列表

df = pd.DataFrame(pinglun)#把pinglun列表转换为pandas DataFrame
df.to_excel('pinglun.xlsx')

友情知识补充

阅读csv模块官方文档，了解使用csv模块保存数据的方法。

pandas中文文档可以查看pandas全面用法。

10分钟了解pandas基本操作。

阅读pandas读取和存储数据，学习使用pandas读取和存储数据详细操作。

浏览器抓包及headers设置

分析具体网页请求：

分析：使用谷歌浏览器开发者工具分析网页的请求
测试：测试URL请求中每个参数的作用，找出控制翻页等功能的参数
重复：多次重复寻找符合爬虫需要的真实请求

实战爬取知乎

import requests
import pandas as pd

url  = '''
       https://www.zhihu.com/api/v4/members/excited-vczh/followees?include
       data%5B*%5D.answer_count%2Carticles_count%2Cgender%2Cfollower_count%2Cis_followed%
       2Cis_following%2Cbadge%5B%3F(type%3Dbest_answerer)%5D.topics&offset=20&limit=20
      '''
html = requests.get(url).text
print(html)

PS：返回500 Server Error由于反爬虫的原因，服务器返回了500错误；

该问题可以通过添加hearders请求信息解决

添加headers请求信息模拟浏览器访问

请求头信息承载了关于客户端浏览器、请求页面、服务器等相关的信息，用来告知服务器发起请求的客户端的具体信息
知乎的反爬虫机制是通过核对请求头信息实现的，所以需要在使用requests请求数据的时候加上所需的请求头
对比知乎的请求头信息和常见的请求头信息，发现知乎请求头多了authorization和X-UDID的信息

在爬虫在添加请求头信息且保存

import requests
import pandas as pd

headers = {
    'authorization':'Bearer Mi4xZjQtVkJnQUFBQUFBWUlJYjR0MVZEQmNBQUFCaEFsVk5zdUQtV2dBM3JFNmhFMmZxWVlKMktzVU5XYndRTzhHNUlB|1511101106|fd93cf60565ecdcb3dc2b830cf51cc7db4857770',
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36',
}
url  = '''
      https://www.zhihu.com/api/v4/members/excited-vczh/followees?
      include=data%5B*%5D.answer_count%2Carticles_count%2Cgender%
      2Cfollower_count%2Cis_followed%2Cis_following%2Cbadge%5B%3F
      (type%3Dbest_answerer)%5D.topics&offset=20&limit=20
      '''
html = requests.get(url,headers=headers).json()['data'] #关注人的信息保存在data下面，只需要这部分的数据;
print(html)
df  = pd.DataFrame.from_dict(html)
df.to_excel('user22.xlsx')

定义函数实现翻页爬取

定义一个get_user_data()函数，实现翻页爬取功能，并添加上爬取时间间隔以免爬取太频繁给服务器造成负担

import requests
import pandas as pd
import time

headers = {
    'authorization':'Bearer Mi4xZjQtVkJnQUFBQUFBWUlJYjR0MVZEQmNBQUFCaEFsVk5zdUQtV2dBM3JFNmhFMmZxWVlKMktzVU5XYndRTzhHNUlB|1511101106|fd93cf60565ecdcb3dc2b830cf51cc7db4857770',
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36',
}

user_data =[]
def get_user_data(page):
    for i in range(page):
         url  = '''
            https://www.zhihu.com/api/v4/members/excited-vczh/followees?
            include=data%5B*%5D.answer_count%2Carticles_count%2Cgender%
             2Cfollower_count%2Cis_followed%2Cis_following%2Cbadge%5B%3F
            (type%3Dbest_answerer)%5D.topics&offset={}&limit=20
             '''.format(i*20)

         html = requests.get(url,headers=headers).json()['data'] #关注人的信息保存在data下面，只需要这部分的数据;
         user_data.extend(html) #爬取的数据添加到user_data中,extend将数据添加到已存在的列表中
         print("正在爬取第{}页".format(str(i+1)))
         time.sleep(1) #设置爬取网页的时间间隔

if __name__ == '__main__':
    get_user_data(10)
    df = pd.DataFrame.from_dict(user_data)
    df.to_excel("user_20.xlsx")

补充知识

HTTP请求方法：HTTP请求方法，学习HTTP的GET和POST请求方法；

　　HTTP Headers：阅读HTTP响应头和请求头的信息对照表，了解请求头和响应头的概念以及美国Header所代表的具体含义

　　更大关于requests headers的用法，可以查阅requests的官方文档

数据入库之MongoDB

MongoDB

什么是MongoDB?

MongoDB是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构由键值（key==>value）组成

MongoDB相关安装

Windows的安装方法：

详细安装：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29986675

伪造http请求头

fake-useragent第三方库，用来伪造http请求头；

详细介绍：https://pypi.python.org/pypi/fake-useragent/

安装：pip install fake-useragent

使用

from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()

ua.ie
# Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US);
ua.msie
# Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3; Trident/6.0)'
ua['Internet Explorer']
# Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; Trident/4.0; GTB7.4; InfoPath.2; SV1; .NET CLR 3.3.69573; WOW64; en-US)
ua.opera
# Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; ru) Presto/2.8.131 Version/11.11
ua.chrome
# Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.2 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1216.0 Safari/537.2'
ua.google
# Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_4) AppleWebKit/537.13 (KHTML, like Gecko) Chrome/24.0.1290.1 Safari/537.13
ua['google chrome']
# Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11
ua.firefox
# Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; Win64; x64; rv:16.0.1) Gecko/20121011 Firefox/16.0.1
ua.ff
# Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux i686; rv:15.0) Gecko/20100101 Firefox/15.0.1
ua.safari
# Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 6_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) Version/6.0 Mobile/10A5355d Safari/8536.25

# and the best one, random via real world browser usage statistic
ua.random

使用综合例子

import  requests
import  time
from fake_useragent import UserAgent

headers = {
            'Cookie' :'user_trace_token=20171125183158-6ea3b7cc-d24a-4d5a-aa5e-262a0b94cbdc; PRE_UTM=; PRE_HOST=; PRE_SITE=; PRE_LAND=https%3A%2F%2Fwww.lagou.com%2Fjobs%2Flist_%25E7%2588%25AC%25E8%2599%25AB%3FlabelWords%3D%26fromSearch%3Dtrue%26suginput%3D; LGUID=20171125183212-e5ef5b57-d1cb-11e7-9a46-5254005c3644; X_HTTP_TOKEN=540aba6fddd8b2c7373889e8161bf460; showExpriedIndex=1; showExpriedCompanyHome=1; showExpriedMyPublish=1; hasDeliver=0; _gat=1; TG-TRACK-CODE=index_search; index_location_city=%E5%85%A8%E5%9B%BD; login=false; unick=""; _putrc=""; JSESSIONID=ABAAABAACDBAAIAE08F8614A5F0F46E99228DC06EF84A66; _gid=GA1.2.706555222.1511605972; _ga=GA1.2.541083241.1511605972; LGSID=20171125183212-e5ef592a-d1cb-11e7-9a46-5254005c3644; LGRID=20171125184810-2112c059-d1ce-11e7-9a46-5254005c3644; Hm_lvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1511605971; Hm_lpvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1511606931; SEARCH_ID=c75c1a068d6746c593be8420aee31444',
            'Referer':'https://www.lagou.com/jobs/list_%E7%88%AC%E8%99%AB?labelWords=&fromSearch=true&suginput=',
            # 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36'
            }

def  get_job_info(page,kb):
    for i in range(page):
        i+=1
        url     = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false&isSchoolJob=0"
        payload ={
            'first':'true',
            'pn':i,
            'kd':kb
        }
        ua = UserAgent()
        headers['User-Agent'] = ua.random
        res = requests.post(url,data=payload,headers=headers)
        if res.status_code == 200:
        # print(res.json()) 返回是json格式的字典
            print(res.json()['content']['positionResult']['result'])
        else:
            print("数据获取错误")
        print("正在获取:{0}行的数据".format(i))
        time.sleep(3)
if __name__ == '__main__':
    get_job_info(3,'PHP') #自定义搜索关键字

爬取数据保存到数据库中

import  requests
import  time
from  pymongo import MongoClient
from fake_useragent import UserAgent

client = MongoClient()
db      = client.lagou  #连接test数据库,没有则自动创建
my_test = db.job        #使用job集合，没有则自动创建
headers = {
            'Cookie' :'user_trace_token=20171125183158-6ea3b7cc-d24a-4d5a-aa5e-262a0b94cbdc; PRE_UTM=; PRE_HOST=; PRE_SITE=; PRE_LAND=https%3A%2F%2Fwww.lagou.com%2Fjobs%2Flist_%25E7%2588%25AC%25E8%2599%25AB%3FlabelWords%3D%26fromSearch%3Dtrue%26suginput%3D; LGUID=20171125183212-e5ef5b57-d1cb-11e7-9a46-5254005c3644; X_HTTP_TOKEN=540aba6fddd8b2c7373889e8161bf460; showExpriedIndex=1; showExpriedCompanyHome=1; showExpriedMyPublish=1; hasDeliver=0; _gat=1; TG-TRACK-CODE=index_search; index_location_city=%E5%85%A8%E5%9B%BD; login=false; unick=""; _putrc=""; JSESSIONID=ABAAABAACDBAAIAE08F8614A5F0F46E99228DC06EF84A66; _gid=GA1.2.706555222.1511605972; _ga=GA1.2.541083241.1511605972; LGSID=20171125183212-e5ef592a-d1cb-11e7-9a46-5254005c3644; LGRID=20171125184810-2112c059-d1ce-11e7-9a46-5254005c3644; Hm_lvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1511605971; Hm_lpvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1511606931; SEARCH_ID=c75c1a068d6746c593be8420aee31444',
            'Referer':'https://www.lagou.com/jobs/list_%E7%88%AC%E8%99%AB?labelWords=&fromSearch=true&suginput=',
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36'
            }

def  get_job_info(page,kb):
    for i in range(page):
        i+=1
        url     = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false&isSchoolJob=0"
        payload ={
            'first':'true',
            'pn':i,
            'kd':kb
        }
        # ua = UserAgent()
        # headers['User-Agent'] = ua.random
        res = requests.post(url,data=payload,headers=headers)
        if res.status_code == 200:
        # print(res.json()) 返回是json格式的字典
            job_json = res.json()['content']['positionResult']['result']
            my_test.insert(job_json)
        else:
            print("数据获取错误")
        print("正在获取:{0}行的数据".format(i))
        time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':
    get_job_info(3,'PHP') #自定义搜索关键字

posted on 2017-11-12 21:30 赛兔子阅读(1612) 评论(0) 编辑收藏举报

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