簡單好用的Boss崗位爬蟲庫(附github連接)

昨天一個朋友說最近想換工做。想讓我幫看下Boss如今的招聘狀況如何。正好想到上個月寫了個開源爬蟲框架kcrawler，最後添加了一個Boss類支持，能夠實現快速根據關鍵詞查詢不一樣崗位，不一樣行業的的招聘狀況。有現成可用的庫，幫助朋友也是舉手之勞。html

1. 安裝

kcrawler是開源的。開發同窗能夠選擇clone源碼。可是若是想省事，就直接pip install，而後導入項目使用便可。python

pip install kcrawler
複製代碼

2. 使用

提供兩個類。git

Crawler: 簡單配置爬取任意網站
Boss: Boss專用(本文推薦)

2.1 爬蟲基類 Crawler

kcrawler 提供了一個爬蟲基類 Crawler , 它封裝了一個通用型爬蟲的基礎功能。經過傳入配置字典來實例化一個網站的crawler對象，而後調用對象的crawl方法，便可實現指定目標數據的爬取。支持html,json,圖像的爬取。如下爲Boss的配置示例。github

from kcrawler.core.Crawler import Crawler

def queryjobpage_url(x):
    p = list()
    if x[0]:
        p.append('i' + str(x[0]))
    if x[1]:
        p.append('c' + str(x[1]))
    if x[2]:
        p.append('p' + str(x[2]))
    return 'https://www.zhipin.com/{}/'.format('-'.join(p))

config = {
    'targets': {
        'city': {
            'url': 'https://www.zhipin.com/wapi/zpCommon/data/city.json',
            'method': 'get',
            'type': 'json'
        },
        'position': {
            'url': 'https://www.zhipin.com/wapi/zpCommon/data/position.json',
            'method': 'get',
            'type': 'json'
        },
        'industry': {
            'url': 'https://www.zhipin.com/wapi/zpCommon/data/oldindustry.json',
            'method': 'get',
            'type': 'json'
        },
        'conditions': {
            'url': 'https://www.zhipin.com/wapi/zpgeek/recommend/conditions.json',
            'method': 'get',
            'type': 'json'
        },
        'job': {
            'url': 'https://www.zhipin.com/wapi/zpgeek/recommend/job/list.json',
            'method': 'get',
            'type': 'json'
        },
        'queryjob': {
            'url': 'https://www.zhipin.com/job_detail/',
            'method': 'get',
            'type': 'html'
        },
        'queryjobpage': {
            'url': queryjobpage_url,
            'method': 'get',
            'type': 'html'
        },
        'jobcard': {
            'url': 'https://www.zhipin.com/wapi/zpgeek/view/job/card.json',
            'method': 'get',
            'type': 'json'
        }
    }
}

crawler = Crawler(config)
複製代碼

如今完成了爬蟲對象的建立。有過爬蟲經驗的同窗可能已經注意到了，怎麼沒有headers？事實上，有兩種方法傳入headers。一種是直接在配置字典config增長headers鍵值。例如：算法

在瀏覽器裏整個複製Request Headers，以文檔字符串的形式賦值給變量headers。json

headers = ''' :authority: www.zhipin.com :method: GET :path: / .... cookie: xxx .... user-agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.70 Safari/537.36 '''
config = {'headers': headers, 'targets': { ... }}
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第二種推薦的方式是在當前目前下新建一個文件名爲headers的文件。以一樣的方法在瀏覽器複製整個headers字符串覆蓋這個文件，直接覆蓋，不用加文檔字符變量。當config字典沒有提供headers字段時，Crawler會自動從headers文件讀取headers字符串。api

完成以上步驟，便可調用crawler.crawl(target)方法爬取數據了。其中target是配置字典config中targets定義的鍵。瀏覽器

data = crawler.crawl('job')
複製代碼

2.2 Boss 類

使用Crawler爬取的數據是網站的原始數據的，雖然已經轉換成字典或者列表，可是要進一步獲得感興趣的字段，還須要本身提取。可是kcrawler已經提供了一個Boss類能夠直接使用。bash

固然仍是建議你先按照前文的方法先在瀏覽器中複製Request Headers，保存到當前目錄下的headers文件中。而後就能夠愉快地使用Boss類實例化一個對象，爬取感興趣的數據。markdown

from kcrawler import Boss

boss = Boss()
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看到以下輸出，表示成功讀取到headers文件的內容。

read heades from file.
parse headers
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2.2.1 招聘城市

cities = boss.city()
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[{'id': 101010000,
  'name': '北京',
  'pinyin': None,
  'firstChar': 'b',
  'rank': 1,
  'children': [{'id': 101010100,
    'name': '北京',
    'pinyin': 'beijing',
    'firstChar': 'b',
    'rank': 1}]},
 {'id': 101020000,
  'name': '上海',
...
]
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2.2.2 熱門城市

hotcities = boss.hotcity()
複製代碼

[{'id': 100010000, 'name': '全國'},
 {'id': 101010100, 'name': '北京'},
 {'id': 101020100, 'name': '上海'},
 {'id': 101280100, 'name': '廣州'},
 {'id': 101280600, 'name': '深圳'},
 {'id': 101210100, 'name': '杭州'},
...]
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2.2.3 當前登錄用戶所在城市

user_city = boss.userCity()
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嘿嘿，就不告訴你。。。
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2.2.4 行業

industries = boss.industry()
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[{'id': 100001, 'name': '電子商務'},
 {'id': 100002, 'name': '遊戲'},
 {'id': 100003, 'name': '媒體'},
 {'id': 100004, 'name': '廣告營銷'},
 {'id': 100005, 'name': '數據服務'},
 {'id': 100006, 'name': '醫療健康'},
 {'id': 100007, 'name': '生活服務'},
 {'id': 100008, 'name': 'O2O'},
 {'id': 100009, 'name': '旅遊'},
 {'id': 100010, 'name': '分類信息'},
 {'id': 100011, 'name': '音樂/視頻/閱讀'},
 {'id': 100012, 'name': '在線教育'},
 {'id': 100013, 'name': '社交網絡'},
...]
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2.2.5 當前登錄用戶指望崗位（三個）

expects = boss.expect()
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[{'id': xxx, 'positionName': 'xxx'},
 {'id': xxx, 'positionName': 'xxx'},
 {'id': xxx, 'positionName': 'xxx'}]
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2.4.6 給當前登錄用戶推薦的崗位列表

boss.job(i, page) 方法須要提供兩個參數，第一個是boss.expect()返回列表的索引，例如0表明第一個指望崗位的推薦崗位；第二個參數page用於指定數據分頁，例如1是第一頁。

jobs = boss.job(0, 1)
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[{'id': 'be8bfdcdf7e99df90XV-0t-8FVo~',
  'jobName': '深度學習平臺經理/技術中級',
  'salaryDesc': '30-50K',
  'jobLabels': ['深圳 福田區 購物公園', '5-10年', '本科'],
  'brandName': '中國平安',
  'brandIndustry': '互聯網金融',
  'lid': '411f6b88-8a83-437a-aa5f-5de0fc4da2b7.190-GroupC,194-GroupB.1'},
 {'id': 'f649c225a1b9038f0nZ609W5E1o~',
  'jobName': '推薦系統評測工程師',
  'salaryDesc': '20-35K',
  'jobLabels': ['深圳 南山區 科技園', '1-3年', '本科'],
  'brandName': '騰訊',
  'brandIndustry': '互聯網',
 {'id': '94cfec046b98b9671H150tS8E1M~',
  'jobName': '用戶數據挖掘工程師',
  'salaryDesc': '20-40K·15薪',
  'jobLabels': ['深圳 南山區 南山中心', '經驗不限', '本科'],
  'brandName': '今日頭條',
  'brandIndustry': '移動互聯網',
  'lid': '411f6b88-8a83-437a-aa5f-5de0fc4da2b7.190-GroupC,194-GroupB.4'},
...]
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2.4.7 經過關鍵詞搜索崗位

city, industry, position 是上文已經爬取的數據對應ID字段；query 不用說就是查詢關鍵詞；這裏之因此使用兩個不一樣的方法，由於Boss搜索崗位第一頁和第二頁及以後的頁面的URL組成結構不一樣，前者固定不變，後者是變化的。這也是爲何前文傳入配置字典的URL使用了函數形式。

所以，若是你只對查詢第一頁數據感興趣就使用queryjob方法；若是你想繼續查看第二頁及之後的數據，就必須使用queryjobpage方法。固然，事實上queryjobpage的方法也能夠爬第一頁的數據，可是建議分開使用，這樣較不容易觸發反爬蟲機制。畢竟這是用戶正常訪問時行爲。

tencent_jobs1 = boss.queryjob(query='騰訊', city=101280600, industry=None, position=101301)
tencent_jobs2 = boss.queryjobpage(query='騰訊', city=101280600, industry=None, position=101301, page=2)
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[{'jobName': '天衍實驗室-大數據及人工智能高級研究員',
  'salaryDesc': '30-60K',
  'jobLabels': ['深圳 南山區 科技園', '3-5年', '碩士'],
  'brandName': '騰訊',
  'brandIndustry': '互聯網',
  'id': 'ce6f957a5e4cb3100nZ43dm6ElU~',
  'lid': '22Uetj173Sz.search.1'},
 {'jobName': 'QQ信息流推薦算法工程師/研究員',
  'salaryDesc': '20-40K·14薪',
  'jobLabels': ['深圳 南山區 科技園', '經驗不限', '本科'],
  'brandName': '騰訊',
  'brandIndustry': '互聯網',
  'id': 'a280e0b17a2aeded03Fz3dq_GFQ~',
  'lid': '22Uetj173Sz.search.2'},
...
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github

github.com/kenblikylee…

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