使用scrapy爬取腾讯社招，获取所有分页的职位名称及chaolia、类型、人数、工作地点、发布日期超链接

目的：把腾讯社招的每个分页的职位名称及链接、类型、人数、工作地点、发布日期爬取下来，然后存储到json文件里面

思路：

1. 新建爬虫项目
2. 在items.py文件里面设置存储的字段名称及类型
3. 在spiders文件夹里面设置爬虫文件
4. 设置管道文件
5. 设置settings.py文件
6. 测试运行

实际操作流程如下：

1. 新建爬虫项目tencent
   

2. 在items.py文件里面设置存储的字段名称及类型
   

3. 在spiders文件夹里面设置爬虫文件 tencent_job.py
   

4. 设置管道文件pipelines.py
   

5. 设置settings.py文件
   

6. 测试运行
   

7. 爬取的数据结果tencent.json内容，共373页，3733条数据。
   
   

备注：博客园的图片，不支持像csdn那样可以放大缩小，所以爬虫文件和管道文件的代码如下。

items.py文件如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy

# 要存储的字段名称及类型
class TencentItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # pass

    # 职位名称
    job_Title = scrapy.Field()

    # 详细链接
    job_Link = scrapy.Field()

    # 职位类型
    job_Type = scrapy.Field()

    # 职位人数
    job_Number = scrapy.Field()

    # 工作位置
    job_Location = scrapy.Field()

    # 发布日期
    job_PublicDate = scrapy.Field()

爬虫文件tencent_job.py代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from tencent.items import TencentItem


class TencentJobSpider(scrapy.Spider):
	# 爬虫名字
    name = 'tencent'

    # 爬取的域范围
    allowed_domains = ['tencent.com']
    url = 'https://hr.tencent.com/position.php?&start='
    offset = 0

    # 爬取的url列表
    start_urls = [url + str( offset)]
    # start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php?&start=0']

    # 解析生成器，由于含有yield关键字，所以不是普通函数，而是生成器。根据返回的类型，如果是返回的数据，则把爬取的请求队列里面所有请求都执行完，才交给管道文件存储；如果是请求，则发送请求，放入请求队列，再下载调用parse
    def parse(self, response):
        
        # 使用xpath获取类名为odd和even的tr标签
        job_list = response.xpath('//tr[@class="odd"] | //tr[@class="even"]')
        # print(job_list)
        
        for each in job_list:

        	# 实例化一个模型对象
        	item = TencentItem()

        	# 把匹配到的内容分别存储到模型对象的字段
        	# 注意：xpath匹配后的结果为列表，在进行xpath语法匹配时，下标是从1开始计数，python列表下标从0开始，extract是把xpath匹配的对象转换为unicode字符串
        	item['job_Title'] = each.xpath('./td[1]/a/text()')[0].extract()
        	item['job_Link'] = each.xpath('./td[1]/a/@href')[0].extract()
        	item['job_Type'] = each.xpath('./td[2]/text()').extract()
        	item['job_Number'] = each.xpath('./td[3]/text()')[0].extract()
        	item['job_Location'] = each.xpath('./td[4]/text()')[0].extract()
        	item['job_PublicDate'] = each.xpath('./td[5]/text()')[0].extract()
        	# print(item)
        	# 把数据返回给piplines.py管道文件
        	yield item

        if self.offset <= 3730:
        	self.offset += 10
        # 发送请求，把请求返回给调度器，如果请求有响应，则调用回调函数parse来解析处理
        yield scrapy.Request(self.url + str(self.offset), callback = self.parse)

管道文件pipelines.py文件如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import json

class TencentPipeline(object):

	# 该方法名字固定不可修改，参数名字可修改。该方法必须有
    def process_item(self, item, spider):
    	self.filename = open('tencent.json','a')
    	jsontext = json.dumps(dict(item),ensure_ascii = False).encode('utf-8') + '\n'
    	self.filename.write(jsontext)
    	self.filename.close()
        return item