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  • lagou reptile

    2018-04-05 23:11:38
    import requests # 网络请求 import re import time import random ...url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false&isSchoolJob=0' # 反爬措施 header =

    ajax 异步 F12 network F5  filter json或 xhr English name composition lyrics comment

    接下就是反爬了!!!

    1 请求头

    2 代理池

    3 ajax selenium+phantomjs





    import requests  # 网络请求


    import re

    import time

    import random

    # post的网址

    url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false&isSchoolJob=0'

    # 反爬措施

    header = {'Host': 'www.lagou.com',

              'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Safari/537.36',

              'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',

              'Accept-Language': 'zh-CN,en-US;q=0.7,en;q=0.3',

              'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',

              'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_Python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=',

              'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',

              'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',

              'X-Anit-Forge-Token': 'None',

              'X-Anit-Forge-Code': '0',

              'Content-Length': '26',

              'Cookie': 'user_trace_token=20171103191801-9206e24f-9ca2-40ab-95a3-23947c0b972a; _ga=GA1.2.545192972.1509707889; LGUID=20171103191805-a9838dac-c088-11e7-9704-5254005c3644; JSESSIONID=ABAAABAACDBABJB2EE720304E451B2CEFA1723CE83F19CC; _gat=1; LGSID=20171228225143-9edb51dd-ebde-11e7-b670-525400f775ce; PRE_UTM=; PRE_HOST=www.baidu.com; PRE_SITE=https%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Flink%3Furl%3DKkJPgBHAnny1nUKaLpx2oDfUXv9ItIF3kBAWM2-fDNu%26ck%3D3065.1.126.376.140.374.139.129%26shh%3Dwww.baidu.com%26sht%3Dmonline_3_dg%26wd%3D%26eqid%3Db0ec59d100013c7f000000055a4504f6; PRE_LAND=https%3A%2F%2Fwww.lagou.com%2F; LGRID=20171228225224-b6cc7abd-ebde-11e7-9f67-5254005c3644; index_location_city=%E5%85%A8%E5%9B%BD; TG-TRACK-CODE=index_search; SEARCH_ID=3ec21cea985a4a5fa2ab279d868560c8',

              'Connection': 'keep-alive',

              'Pragma': 'no-cache',

              'Cache-Control': 'no-cache'}

    for n in range(30):
        # 要提交的数据

        form = {'first': 'false',

                'kd': 'Python',

                'pn': str(n)}

        time.sleep(random.randint(1, 3))

        # 提交数据

        html = requests.post(url, data=form, headers=header)
        # 提取数据

        data = re.findall(
            '{"companyId":.*?,"positionName":"(.*?)","workYear":"(.*?)","education":"(.*?)","jobNature":"(.*?)","financeStage":"(.*?)","companyLogo":".*?","industryField":".*?","city":"(.*?)","salary":"(.*?)","positionId":.*?,"positionAdvantage":"(.*?)","companyShortName":"(.*?)","district"',
            html.text)

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  • selenium爬取lagou职位

    2020-12-22 13:59:16
    selenium爬取拉勾网 ** 因为是用selenium爬取的,我就不多说了 想说的都是代码里面的注释。 新手上路,不懂的还希望各位大佬多多给建议。 from selenium import webdriver import time from lxml import etree ...
  • 爬取一下lagou的职位数据,并用饼图展示出来 整体的思路是采用 selenium 模拟浏览器的行为,具体的步骤如下: 1.爬取拉勾网求职信息 (1)requests 请求,获取单页面 (2)分析页面加载,找到数据 (3)添加headers 信息,...

    爬取一下lagou的职位数据,并用饼图展示出来
    整体的思路如下:
    1.爬取拉勾网求职信息
    (1)requests 请求,获取单页面
    (2)分析页面加载,找到数据
    (3)添加headers 信息,模仿浏览器请求
    (4)解析页面,实现翻页爬取
    (5)爬取数据存入json文件
    2.数据分析与可视化
    (1)分析数据
    ​ (2)清晰数据,matplotlib.pyplot绘制饼图

    爬取拉勾网求职信息

    (1)requests 请求,获取单页面

    # 1.获取拉钩网url
    req_url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'
    # 2.发送post请求
    req_result = requests.post(req_url)
    # 3.打印请求结果
    print(req_result.text)
    

    由上面的流程,打印输出结果如下:

    {"status":false,"msg":"您操作太频繁,请稍后再访问","clientIp":"223.75.51.17","state":2408}
    

    原因是我们直接post访问url,服务器会把我们误认为‘机器人’,这也是一种反爬,解决方法是加一个请求头即可完全模拟浏览器请求
    2)分析页面加载
    1.请求分析
    在拉钩网首页,按F12进入开发者模式,然后在查询框中输入python,点击搜索
    在这里插入图片描述
    (3)添加headers 信息,模仿浏览器请求
    (4)解析页面,实现翻页爬取

    import requests
    #特别注意:Cookie一定要带上
     headers = {
            'Host': 'www.lagou.com',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.7 Safari/537.36',
            'Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_python/p-city_0?&cl=false&fromSearch=true&labelWords=&suginput=',
            'X-Anit-Forge-Code': '0',
            'X-Anit-Forge-Token': None,
            'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
            'Cookie':'xxxxxxx'
        }
    
        positions = []
        for x in range(1, 16):
            data = {
                'first': 'true',
                'pn': x,
                'kd': 'python'
            }
            res = requests.post(
                "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false",
                headers=headers, data=data)
    
    

    (5)爬取数据存入json文件
    这里可以直接存入cvs文件中

    import time
    import json
    json_result = res.json()
            print(json_result)
        page_positions = json_result['content']['positionResult']['result']
        positions.extend(page_positions)
        for position in positions:
            # 打印测试
            print("-" * 40)
            print(position)
        # 转化为Json字符串
        line = json.dumps(positions, ensure_ascii=False)
        # 保存
        with open('lagou.json', 'wb+') as fp:
            fp.write(line.encode('utf-8'))
        time.sleep(3)
    

    简单展示一下爬取到的数据:
    在这里插入图片描述

    数据分析与可视化

    (1)分析数据,将json数据根据需要转换为csv

    import csv
    import json
        def load_json(jsonpath):
            lines = []     #  第一步:定义一个列表, 打开文件
            with open(jsonpath,'r', encoding='utf8') as f:
                for row in f.readlines(): # 第二步:读取文件内容
                    if row.strip().startswith("//"):   # 第三步:对每一行进行过滤
                        continue
                    lines.append(row)                   # 第四步:将过滤后的行添加到列表中.
            f.close()
            return json.loads("\n".join(lines))
        def trans(jsonpath,csvpath):
           # json_file = codecs.open(jsonpath, 'r', encoding='utf8')
            json_file = JsonToCvs.load_json(jsonpath)
            csv_file = open(csvpath,'w',newline='')
            f_csv = csv.writer(csv_file)
            flag = True
            for k , v in enumerate(json_file) 
                if flag:
                    # 获取属性列表
                    f_keys = list(v.keys()
                    f_csv.writerow(f_keys)  # 将属性列表写入csv中
                    flag = False
                else:
                    f_values = list(v.values())
                    # 读取json数据的每一行,将values数据一次一行的写入csv中
                    f_csv.writerow(f_values)
            csv_file.close()
    

    在这里插入图片描述
    ​ (2)清晰数据,matplotlib.pyplot绘制"职位学历"要求饼图

    import  pandas as pd
    import  matplotlib.pyplot as plt
    # 读取文件内容jobs.csv
        csvpath = "E:/workspace/TestPython/test_data/jobs.csv"
        df = pd.read_csv(r'E:\workspace\TestPython\test_data\jobs.csv',encoding='utf-8')
        print(df)
    
        #删除以下列['companyShortName', 'companyLogo', 'financeStage', 'companyLabelList', 'thirdType', 'skillLables', 'industryLables', 'createTime', 'formatCreateTime', ,'district',  'salaryMonth', 'jobNature',  'imState', 'lastLogin', 'publisherId', 'approve', 'subwayline', 'stationname', 'linestaion', 'latitude', 'longitude', 'distance', 'hitags', 'resumeProcessRate', 'resumeProcessDay', 'score', 'newScore', 'matchScore', 'matchScoreExplain', 'query', 'explain', 'isSchoolJob', 'adWord', 'plus', 'pcShow', 'appShow', 'deliver', 'gradeDescription', 'promotionScoreExplain', 'isHotHire', 'count', 'aggregatePositionIds', 'promotionType', 'is51Job', 'famousCompany', 'detailRecall','hunterJob']
        #df.drop(axis = 1,inplace=True) //按列删除  axis = 0按行删除,inplace=True不保留副本
        df.drop(['companyShortName','companyLogo','financeStage','companyLabelList','thirdType','skillLables','industryLables','createTime','formatCreateTime','district','salaryMonth','jobNature','imState','lastLogin','publisherId','approve','subwayline','stationname','linestaion', 'latitude','longitude','distance','hitags','resumeProcessRate','resumeProcessDay','score', 'newScore', 'matchScore', 'matchScoreExplain','query','explain','isSchoolJob','adWord','plus','pcShow','appShow','deliver','gradeDescription','promotionScoreExplain','isHotHire','count','aggregatePositionIds','promotionType','is51Job','famousCompany','detailRecall','hunterJob'],axis = 1,inplace=True)
        print(df)
    
        #查看是否有重复的值,positionId重复认定为重复
        #查看数据的行数和列数
        df.shape
        #positionId有多少个不重复的值
        print(df['positionId'].nunique())
        #drop_duplicates不带参数按照默认方式判重,所有列都重复才认为是重复,keep参数默认保留第一条
        df.drop_duplicates(subset=['positionId'],inplace=True)
    
        #统计学历,分组不做排序
        edu = df.groupby(['education'],sort=False)['positionId'].count()
        print(edu)
    
        #设置可以显示中文
        plt.rcParams['font.family']=['sans-serif']
        plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
    
        #画饼图
        size = edu.values
        #print(size)
        lable = df.education.unique()
        #print(lable)
        plt.pie(size,labels=lable,autopct='%1.1f%%')
        plt.axis('equal')   #该行代码使饼图长宽相等
        plt.title("数据分析")
        plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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  • import jieba import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud from scipy.misc import imread ...with open('lagou.txt',encoding='utf-8') as f: tmp_line=f.read() jieba_cut=j...
    import jieba
    import matplotlib.pyplot as plt
    from wordcloud import WordCloud
    from scipy.misc import imread
    
    with open('lagou.txt',encoding='utf-8') as f:
        tmp_line=f.read()
        jieba_cut=jieba.cut(tmp_line)
        ans=' '.join(jieba_cut)
        my_wordcloud = WordCloud().generate(ans)
        plt.imshow(my_wordcloud)
        plt.axis("off")
        plt.show()

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/realmonkeykingsun/p/7994267.html

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  • lagou_crawler.py

    2020-03-30 23:27:15
    用requests库爬取拉勾网上爬取岗位,城市,工资,工作经验等信息并保存到csv文件,简单易操作,可根据自身需求修改要爬取的信息,其余框架完整。
  • 爬虫-----lagou2.py

    2018-11-10 15:20:04
    import re import requests all_cookie_dict = {} # ##################################### 第一步:访问登录页面 ##################################### ... url='https://passport.lagou.com/login...
    import re
    import requests
    all_cookie_dict = {}
    
    
    # ##################################### 第一步:访问登录页面 #####################################
    
    
    r1 = requests.get(
        url='https://passport.lagou.com/login/login.html',
        headers={
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
        }
    )
    
    token =  re.findall("X_Anti_Forge_Token = '(.*)';",r1.text)[0]
    code =  re.findall("X_Anti_Forge_Code = '(.*)';",r1.text)[0]
    r1_cookie_dict = r1.cookies.get_dict()
    all_cookie_dict.update(r1_cookie_dict)
    
    # ##################################### 第二步:去登陆 #####################################
    
    r2 = requests.post(
        url='https://passport.lagou.com/login/login.json',
        data={
            'isValidate':'true',
            'username':'15131255089',
            'password':'4565465',
            'request_form_verifyCode':'',
            'submit':''
        },
        headers={
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36',
            'X-Requested-With':'XMLHttpRequest',
            'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
            'Host':'passport.lagou.com',
            'Origin':'https://passport.lagou.com',
            'Referer':'https://passport.lagou.com/login/login.html',
            'X-Anit-Forge-Code':code,
            'X-Anit-Forge-Token':token
        },
        cookies=all_cookie_dict
    
    )
    r2_response_json = r2.json()
    r2_cookie_dict = r2.cookies.get_dict()
    all_cookie_dict.update(r2_cookie_dict)
    # ##################################### 第三步:grant #####################################
    r3 = requests.get(
        url='https://passport.lagou.com/grantServiceTicket/grant.html',
        headers={
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36',
            'Referer':'https://passport.lagou.com/login/login.html',
            'Host':'passport.lagou.com',
        },
        cookies=all_cookie_dict,
        allow_redirects=False
    
    )
    r3_cookie_dict = r3.cookies.get_dict()
    all_cookie_dict.update(r3_cookie_dict)
    
    # ##################################### 第四步:action #####################################
    
    r4 = requests.get(
        url=r3.headers['Location'],
        headers={
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36',
            'Referer':'https://passport.lagou.com/login/login.html',
            'Host':'www.lagou.com',
            'Upgrade-Insecure-Requests':'1',
        },
        cookies=all_cookie_dict,
        allow_redirects=False
    
    )
    r4_cookie_dict = r4.cookies.get_dict()
    all_cookie_dict.update(r4_cookie_dict)
    
    # ##################################### 第五步:获取认证信息 #####################################
    
    r5 = requests.get(
        url=r4.headers['Location'],
        headers={
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36',
            'Referer':'https://passport.lagou.com/login/login.html',
            'Host':'www.lagou.com',
            'Upgrade-Insecure-Requests':'1',
        },
        cookies=all_cookie_dict,
        allow_redirects=False
    
    )
    r5_cookie_dict = r5.cookies.get_dict()
    all_cookie_dict.update(r5_cookie_dict)
    
    print(r5.headers['Location'])
    
    # ##################################### 第六步 #####################################
    
    r6 = requests.get(
        url=r5.headers['Location'],
        headers={
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36',
            'Referer':'https://passport.lagou.com/login/login.html',
            'Host':'www.lagou.com',
            'Upgrade-Insecure-Requests':'1',
        },
        cookies=all_cookie_dict,
        allow_redirects=False
    
    )
    r6_cookie_dict = r6.cookies.get_dict()
    all_cookie_dict.update(r6_cookie_dict)
    
    print(r6.headers['Location'])
    
    
    # ##################################### 第七步 #####################################
    
    r7 = requests.get(
        url=r6.headers['Location'],
        headers={
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36',
            'Referer':'https://passport.lagou.com/login/login.html',
            'Host':'www.lagou.com',
            'Upgrade-Insecure-Requests':'1',
        },
        cookies=all_cookie_dict,
        allow_redirects=False
    
    )
    r7_cookie_dict = r7.cookies.get_dict()
    all_cookie_dict.update(r7_cookie_dict)
    
    
    
    
    # ##################################### 第八步:查看个人信息 #####################################
    
    r8 = requests.get(
        url='https://gate.lagou.com/v1/neirong/account/users/0/',
        headers={
            'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36',
            'Host':'gate.lagou.com',
            'Pragma':'no-cache',
            'Referer':'https://account.lagou.com/v2/account/userinfo.html',
            'X-L-REQ-HEADER':'{deviceType:1}'
        },
        cookies=all_cookie_dict
    )
    r8_response_json = r8.json()
    # print(r8_response_json)
    all_cookie_dict.update(r8.cookies.get_dict())
    
    
    # ##################################### 第九步:查看个人信息 #####################################
    
    
    r9 = requests.put(
        url='https://gate.lagou.com/v1/neirong/account/users/0/',
        headers={
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    print(r9.text)
    

    lagou2

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  • 目标:抓取LaGou网爬虫职位,下载于数据库MongoDB,并可视化于pycharm。我们采用:requests(获取)——MongoDB——PyCharm可视化废话不多说,先上结果与代码:前言:①:安装PyMongo(pip install pymongo),这是...
  • selenium爬取lagou

    2019-09-30 21:52:09
    from selenium import webdriver import time from lxml import etree import re class LagouSpider(object): def __init__(self): self.driver = webdriver.Chrome() se...
  • lagou数据爬取

    2019-05-01 17:10:00
    1. 使用的工具 selenium+xpath+ 手动输入登录 2. 实现的功能:  1.手动登录后,按终端提示,就能下载所需要的内容   import requests import json ...from concurrent.futures import Thre...
  • 爬虫-------lagou1.py

    2018-11-10 15:17:56
    import re import requests all_cookie_dict = {} # 第一步:访问登录页面 #################################### ... url='https://passport.lagou.com/login/login.html', headers={ 'User...
  • 网址:https://www.lagou.com/在Mysql里面建立一个要爬取数据的表:数据库建表语句: create database if not ...CREATE TABLE `lagou` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `t_job` varchar(255) DEFAULT N...
  • handle_crawl_lagou.py

    2020-08-21 17:41:40
    Python 在近几年越来越火爆,很多学生开始学习 Python,社会人士也蠢蠢欲动准备转行,对这个新兴职业充满期待。在感性背后,本文我们来理性看待下目前的 Python 岗位需求。
  • lagou_Spider_mysql.rar

    2020-03-31 15:04:21
    根据关键词爬取拉勾职位数据,并存入mysql,采用多线程,且加上去重处理 根据关键词爬取拉勾职位数据,并存入mysql,采用多线程,且加上去重处理 根据关键词爬取拉勾职位数据,并存入mysql,采用多线程,且加上...
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    2020-07-25 17:50:00
    1 XML基本介绍 1.1 概述 XML即可扩展标记语言(Extensible Markup Language) 特点: 可扩展的,标签都是自定义的 语法十分严格 1.2 XML的作用 XML能做什么? ...通常,我们在数据库中存储数据,不过,如果希望数据的...
  • lagou高薪训练营

    2020-07-09 18:02:15
    感兴趣私我
  • lagou大前端课程

    2020-07-09 18:20:28
    前端工程化实战核心框架原理与进阶Node.js全栈开发客户端开发 高级技术专题大厂面试指导
  • LAGOU任务五 JDBC

    2020-07-09 15:39:37
    1 JDBC概述 1.1 客户端操作数据库的方式 (1)方式1:使用第三方客户端来访问MySQL:SQLyog (2)方式2:使用命令行 (3)我们今天要学习的是通过java程序来访问MySQL数据库 1.2 什么是JDBC JDBC(Java Data Base ...
  • LAGOU19 网络编程

    2020-05-31 16:14:12
    19.1 网络编程的常识 目前主流的网络通讯软件有:微信、QQ、飞信、阿里旺旺、陌陌、探探… 19.1.1 七层网络模型 OSI(Open System Interconnect),即开放式系统互联,是ISO(国际标准化组织)组织在1985年研究的...
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    2020-06-14 17:07:37
    22.1 Java8的新特性 22.1.1 Java8的概述 Java8是Java语言的一个重要版本,该版本于2014年3月发布,是自Java5以来最具革命性的版本,这个版本包含语言、编译器、库、工具和JVM等方面的十多个新特性。...
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    2020-06-07 19:52:03
    20.1 基本概念 通常情况下编写代码都是固定的,无论运行多少次执行的结果也是固定的,在某些特殊场合中编写代码是不确定要创建什么类型的对象,也不确定要调用什么样的方法,这些都希望通过运行时传递的参数来决定,...
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    2020-05-28 15:45:14
    18.1.1 程序和进程的概念 程序: 数据结构+算法,主要是指存放在硬盘上的可执行文件; 进程: 主要是指运行在内存中的可执行文件; 可执行文件放着叫程序,在内存中运行起来了就叫进程; 目前主流的操作系统都支持多...
  • 项目大概简介就是使用scrapy爬取所有拉勾网上技术类职位的信息,并存储到mysql,然后都...D:\lagou\venv\Scripts\python.exe D:/lagou/lagou/run.py Traceback (most recent call last): File "E:\Python36\lib\site-p
  • LAGOU任务八 综合案例

    2020-07-29 22:13:04
    1 商城案例表设计 通过对商城项目的部分表关系进行分析,完成数据库表的设计 1.1 表关系分析 1.2 建库,建表 (1)创建名为store的数据库,对应商城项目 CREATE DATABASE db6 CHARACTER SET utf8;...
  • lagou100博客——有心为之,无心对之。博客地址http://lagou100.spaces.live.com RRS订阅http://lagou100.spaces.live.com/feed.rss 手机博客http://lagou100.mobile.spaces.live.com 转向域名...
  • react-native-lagou

    2017-02-13 15:51:54
    春节期间学习react native的第一个demo,基于es6语法,仿拉勾,目前暂时只支持ios,后期会再做一个Android版本 依赖组件 "dependencies": { "react-native": "^0.19.0", "react-native-swiper": "^1.4.3", ...

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