python爬取智联招聘职位信息(多进程)

本文将介绍如何使用Python爬取智联招聘职位信息，并使用多进程进行优化，以加快爬取速度。本文的技术要点包括：BeautifulSoup库、requests库、multiprocessing库等。

一、BeautifulSoup库

BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够解析HTML/XML文件并提供一些简单的API来访问其中的元素和标签。在本文中，我们将使用BeautifulSoup库来解析智联招聘网站的HTML文件，从而提取我们需要的职位信息。

二、requests库

requests库是一个常用的Python库，用于处理网络请求。在本文中，我们将使用requests库来获取智联招聘网站HTML文件的内容。

三、multiprocessing库

multiprocessing库是Python中的多进程模块，可以使用它来创建多个进程来同时进行任务。在本文中，我们将使用multiprocessing库来优化爬取智联招聘职位信息的速度。

四、爬取智联招聘职位信息的代码实现

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入必要的python库，包括requests、BeautifulSoup和multiprocessing：

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

from multiprocessing import Pool

```

2. 获取网页内容

接下来，我们可以使用requests库来获取需要爬取的网页内容。在本文中，我们将使用requests库来获取智联招聘网站HTML文件的内容。下面的代码中，我们使用requests.get()函数获取指定URL的网页。然后，我们将网页内容赋给变量html：

```python

def get_html_text(url):

try:

r = requests.get(url, timeout=30)

r.raise_for_status()

r.encoding = r.apparent_encoding

return r.text

except:

return ""

```

3. 解析网页内容

接下来，我们需要使用BeautifulSoup库来解析从网页中获取的HTML文本。在下面的代码中，我们将获取的HTML文本作为参数传递给BeautifulSoup()函数，并指定解析器类型为"html.parser"。此外，我们使用find_all()函数来查找特定的标签，并获取标签中包含的数据。

```python

def parse_html(html):

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

items = []

for item in soup.find_all('li', attrs={"class": "clearfix job-search-list"}):

job = {}

job['name'] = item.find_all('div', attrs={"class": "job-title"})[0].text.strip()

job['salary'] = item.find_all('span', attrs={"class": "red"})[0].text.strip()

job['company'] = item.find_all('div', attrs={"class": "company-text"})[0].a.text.strip()

job['location'] = item.find_all('span', attrs={"class": "job-area"})[0].text.strip()

items.append(job)

return items

```

4. 多进程优化

我们可以使用multiprocessing库来创建多个进程来同时处理我们需要爬取的网页。在下面的代码中，我们创建了一个大小为4的进程池，然后使用imap()函数来为每个网站调用相应的函数。最后，我们将所有爬取到的数据保存在results列表中：

```python

if __name__ == '__main__':

urls = ['https://sou.zhaopin.com/?jl=530&kw=python&kt=3&pageSize=60&start=' + str(page) for page in range(0, 3000, 60)]

with Pool(4) as p:

results = p.imap(get_and_parse, urls)

for result in results:

items += result

```

五、完整代码

下面是爬取智联招聘职位信息的完整代码，其中包括了多进程的优化：

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

from multiprocessing import Pool

def get_and_parse(url):

html = get_html_text(url)

items = parse_html(html)

return items

def get_html_text(url):

try:

r = requests.get(url, timeout=30)

r.raise_for_status()

r.encoding = r.apparent_encoding

return r.text

except:

return ""

def parse_html(html):

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

items = []

for item in soup.find_all('li', attrs={"class": "clearfix job-search-list"}):

job = {}

job['name'] = item.find_all('div', attrs={"class": "job-title"})[0].text.strip()

job['salary'] = item.find_all('span', attrs={"class": "red"})[0].text.strip()

job['company'] = item.find_all('div', attrs={"class": "company-text"})[0].a.text.strip()

job['location'] = item.find_all('span', attrs={"class": "job-area"})[0].text.strip()

items.append(job)

return items

if __name__ == '__main__':

urls = ['https://sou.zhaopin.com/?jl=530&kw=python&kt=3&pageSize=60&start=' + str(page) for page in range(0, 3000, 60)]

items = []

with Pool(4) as p:

results = p.imap(get_and_parse, urls)

for result in results:

items += result

print(items)

```

六、总结

本文介绍了如何使用Python爬取智联招聘职位信息，并使用多进程进行优化，提高了爬取速度。此外，本文也介绍了一些常用的Python库，如requests、BeautifulSoup和multiprocessing。对于需要频繁爬取网页数据的开发者来说，本文所介绍的技术和知识是非常有用的。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.37seo.cn/