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@jtahstu 2017-12-19T09:53:55.000000Z 字数 7132 阅读 1594

Pyhton爬虫实战 - 抓取BOSS直聘职位描述 和 数据清洗

python


零、致谢

感谢BOSS直聘相对权威的招聘信息,使本人有了这次比较有意思的研究之旅。

由于爬虫持续爬取 www.zhipin.com 网站,以致产生的服务器压力,本人深感歉意,并没有 DDoS 和危害贵网站的意思。

[2017-12-14更新] 在跑了一夜之后,服务器 IP 还是被封了,搞得本人现在家里、公司、云服务器三线作战啊
[2017-12-19更新] 后续把拉勾网的数据也爬到,加了进来

一、抓取详细的职位描述信息

1.1 前提数据

这里需要知道页面的 id 才能生成详细的链接,在 Python爬虫框架Scrapy实战 - 抓取BOSS直聘招聘信息 中,我们已经拿到招聘信息的大部分信息,里面有个 pid 字段就是用来唯一区分某条招聘,并用来拼凑详细链接的。

是吧,明眼人一眼就看出来了。


1.2 详情页分析

详情页如下图所示

P2

在详情页中,比较重要的就是职位描述工作地址这两个

由于在页面代码中岗位职责任职要求是在一个 div 中的,所以在抓的时候就不太好分,后续需要把这个连体婴儿,分开分析。


1.3 爬虫用到的库

使用的库有

对应的安装文档依次如下,就不细说了


1.4 Python 代码

  1. """
  2. @author: jtahstu
  3. @contact: root@jtahstu.com
  4. @site: http://www.jtahstu.com
  5. @time: 2017/12/10 00:25
  6. """
  7. # -*- coding: utf-8 -*-
  8. import requests
  9. from bs4 import BeautifulSoup
  10. import time
  11. from pymongo import MongoClient
  12. headers = {
  13. 'x-devtools-emulate-network-conditions-client-id': "5f2fc4da-c727-43c0-aad4-37fce8e3ff39",
  14. 'upgrade-insecure-requests': "1",
  15. 'user-agent': "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.90 Safari/537.36",
  16. 'accept': "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
  17. 'dnt': "1",
  18. 'accept-encoding': "gzip, deflate",
  19. 'accept-language': "zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6",
  20. 'cookie': "__c=1501326829; lastCity=101020100; __g=-; __l=r=https%3A%2F%2Fwww.google.com.hk%2F&l=%2F; __a=38940428.1501326829..1501326829.20.1.20.20; Hm_lvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1501326839; Hm_lpvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1502948718; __c=1501326829; lastCity=101020100; __g=-; Hm_lvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1501326839; Hm_lpvt_194df3105ad7148dcf2b98a91b5e727a=1502954829; __l=r=https%3A%2F%2Fwww.google.com.hk%2F&l=%2F; __a=38940428.1501326829..1501326829.21.1.21.21",
  21. 'cache-control': "no-cache",
  22. 'postman-token': "76554687-c4df-0c17-7cc0-5bf3845c9831"
  23. }
  24. conn = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
  25. db = conn.iApp # 连接mydb数据库,没有则自动创建
  26. def init():
  27. items = db.jobs_php.find().sort('pid')
  28. for item in items:
  29. if 'detail' in item.keys(): # 在爬虫挂掉再此爬取时,跳过已爬取的行
  30. continue
  31. detail_url = "https://www.zhipin.com/job_detail/%s.html?ka=search_list_1" % item['pid']
  32. print(detail_url)
  33. html = requests.get(detail_url, headers=headers)
  34. if html.status_code != 200: # 爬的太快网站返回403,这时等待解封吧
  35. print('status_code is %d' % html.status_code)
  36. break
  37. soup = BeautifulSoup(html.text, "html.parser")
  38. job = soup.select(".job-sec .text")
  39. if len(job) < 1:
  40. continue
  41. item['detail'] = job[0].text.strip() # 职位描述
  42. location = soup.select(".job-sec .job-location")
  43. item['location'] = location[0].text.strip() # 工作地点
  44. item['updated_at'] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) # 实时爬取时间
  45. res = save(item) # 保存数据
  46. print(res)
  47. time.sleep(40) # 停停停
  48. # 保存数据到 MongoDB 中
  49. def save(item):
  50. return db.jobs_php.update_one({"_id": item['_id']}, {"$set": item})
  51. if __name__ == "__main__":
  52. init()

代码 easy,初学者都能看懂。


1.5 再啰嗦几句

上一篇文章 中只是爬了 上海-PHP 近300条数据,后续改了代码,把12个城市的 PHP 相关岗位的数据都抓下来了,有3500+条数据,慢慢爬吧,急不来。

像这样
P7
P8

二、数据清洗

2.1 校正发布日期

  1. "time" : "发布于03月31日",
  2. "time" : "发布于昨天",
  3. "time" : "发布于11:31",

这里拿到的都是这种格式的,所以简单处理下

  1. import datetime
  2. from pymongo import MongoClient
  3. db = MongoClient('127.0.0.1', 27017).iApp
  4. def update(data):
  5. return db.jobs_php.update_one({"_id": data['_id']}, {"$set": data})
  6. # 把时间校正过来
  7. def clear_time():
  8. items = db.jobs_php.find({})
  9. for item in items:
  10. if not item['time'].find('布于'):
  11. continue
  12. item['time'] = item['time'].replace("发布于", "2017-")
  13. item['time'] = item['time'].replace("月", "-")
  14. item['time'] = item['time'].replace("日", "")
  15. if item['time'].find("昨天") > 0:
  16. item['time'] = str(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1))
  17. elif item['time'].find(":") > 0:
  18. item['time'] = str(datetime.date.today())
  19. update(item)
  20. print('ok')

2.2 校正薪水以数字保存

  1. "salary" : "5K-12K",
  2. #处理成下面的格式
  3. "salary" : {
  4. "low" : 5000,
  5. "high" : 12000,
  6. "avg" : 8500.0
  7. },
  1. # 薪水处理成数字,符合 xk-yk 的数据处理,不符合的跳过
  2. def clear_salary():
  3. items = db.jobs_lagou_php.find({})
  4. for item in items:
  5. if type(item['salary']) == type({}):
  6. continue
  7. salary_list = item['salary'].lower().replace("k", "000").split("-")
  8. if len(salary_list) != 2:
  9. print(salary_list)
  10. continue
  11. try:
  12. salary_list = [int(x) for x in salary_list]
  13. except:
  14. print(salary_list)
  15. continue
  16. item['salary'] = {
  17. 'low': salary_list[0],
  18. 'high': salary_list[1],
  19. 'avg': (salary_list[0] + salary_list[1]) / 2
  20. }
  21. update(item)
  22. print('ok')

[2017-12-19更新] 这里在处理 Boss 直聘的数据时,比较简单正常,但是后续抓到拉勾网的数据,拉勾网的数据有些不太规范。比如有‘20k以上’这种描述


2.3 根据 工作经验年限 划分招聘等级

  1. # 校正拉勾网工作年限描述,以 Boss直聘描述为准
  2. def update_lagou_workyear():
  3. items = db.jobs_lagou_php.find({})
  4. for item in items:
  5. if item['workYear'] == '应届毕业生':
  6. item['workYear'] = '应届生'
  7. elif item['workYear'] == '1年以下':
  8. item['workYear'] = '1年以内'
  9. elif item['workYear'] == '不限':
  10. item['workYear'] = '经验不限'
  11. update_lagou(item)
  12. print('ok')
  13. # 设置招聘的水平,分两次执行
  14. def set_level():
  15. items = db.jobs_zhipin_php.find({})
  16. # items = db.jobs_lagou_php.find({})
  17. for item in items:
  18. if item['workYear'] == '应届生':
  19. item['level'] = 1
  20. elif item['workYear'] == '1年以内':
  21. item['level'] = 2
  22. elif item['workYear'] == '1-3年':
  23. item['level'] = 3
  24. elif item['workYear'] == '3-5年':
  25. item['level'] = 4
  26. elif item['workYear'] == '5-10年':
  27. item['level'] = 5
  28. elif item['workYear'] == '10年以上':
  29. item['level'] = 6
  30. elif item['workYear'] == '经验不限':
  31. item['level'] = 10
  32. update(item)
  33. print('ok')

这里有点坑的就是,一般要求经验不限的岗位,需求基本都写在任职要求里了,所以为了统计的准确性,这个等级的数据,后面会被舍弃掉。

[2017-12-14更新] 从后续的平均数据来看,这里的经验不限,一般要求的是1-3年左右,但是还是建议舍弃掉。
[2017-12-19更新] 拉勾网的职位描述和 Boss直聘稍有不同,需要先校正,然后再设置等级


2.4 区分开<岗位职责>和<任职要求>

对于作者这个初学者来说,这里还没有什么好的方法,知道的同学,请务必联系作者,联系方式在个人博客

so , i'm sorry.

为什么这两个不好划分出来呢?

因为这里填的并不统一,可以说各种花样,有的要求在前,职责在后,有的又换个名字区分。目前看到的关于要求的有['任职条件', '技术要求', '任职要求', '任职资格', '岗位要求']这么多说法。然后顺序还不一样,有的要求在前,职责在后,有的又反之。

举个栗子

会基本的php编程!能够修改简单的软件!对云服务器和数据库能够运用!懂得微信公众账号对接和开放平台对接!我们不是软件公司,是运营公司!想找好的公司学习的陕西基本没有,要到沿海城市去!但是我们是实用型公司,主要是软件应用和更适合大众!

啥也不说的,这里可以认为这是一条脏数据了。

再举个栗子

PHP中级研发工程师(ERP/MES方向)
1、计算机或相关学科本科或本科以上学历;
2、php和Java script的开发经验。
3、Linux和MySQL数据库的开发经验;
5、有ERP、MES相关开发经验优先;
6、英语的读写能力;
7、文化的开放性;
我们提供
1、有趣的工作任务;
2、多元的工作领域;
3、与能力相关的收入;
4、年轻、开放并具有创造力的团队和工作氛围;
5、不断接触最新科技(尤其是工业4.0相关);
6、可适应短期出差(提供差补);

这个只有要求,没职责,还多了个提供,我乐个趣 ╮(╯▽╰)╭

所以,气的想骂人。

2.5 缺失值分析 [2017-12-19]更新

Boss直聘这里有部分招聘没有industryField、financeStage和companySize值,这个可以看前一篇的爬虫代码,拉勾网的数据基本没问题。

2.6 异常值分析 [2017-12-19] 更新

  1. 岗位要求工作年限和职位描述里的要求不一致,比如岗位列表里要求的是1年以内,但是职位描述里却是2年以上工作经验,这是由于 HR 填写不规范引起的误差。
  2. 由第1点引起的另一个问题,就是与工作年限要求不对应的薪水,使计算的平均薪水偏高。比如一条记录,年限要求是一年以内,所以等级为2,但是薪水却是20k-30k,实际上这是等级为3的薪水,这里就得校正 level 字段,目前只是手动的把几个较高的记录手动改了,都校正过来很困难,得文本分析招聘要求。

2.7 失效值排除 [2017-12-19] 更新

首先这里需要一个判断某条招聘是否还挂在网站上的方法,这个暂时想到了还没弄

然后对于发布时间在两个月之前的数据,就不进行统计计算


ok ,现在我们的数据基本成这样了

  1. {
  2. "_id" : ObjectId("5a30ad2068504386f47d9a4b"),
  3. "city" : "苏州",
  4. "companyShortName" : "蓝海彤翔",
  5. "companySize" : "100-499人",
  6. "education" : "本科",
  7. "financeStage" : "B轮",
  8. "industryField" : "互联网",
  9. "level" : 3,
  10. "pid" : "11889834",
  11. "positionLables" : [
  12. "PHP",
  13. "ThinkPHP"
  14. ],
  15. "positionName" : "php研发工程师",
  16. "salary" : {
  17. "avg" : 7500.0,
  18. "low" : 7000,
  19. "high" : 8000
  20. },
  21. "time" : "2017-06-06",
  22. "updated_at" : "2017-12-13 18:31:15",
  23. "workYear" : "1-3年",
  24. "detail" : "1、处理landcloud云计算相关系统的各类开发和调研工作;2、处理coms高性能计算的各类开发和调研工作岗位要求:1、本科学历,两年以上工作经验,熟悉PHP开发,了解常用的php开发技巧和框架;2、了解C++,python及Java开发;3、有一定的研发能力和钻研精神;4、有主动沟通能力和吃苦耐劳的精神。",
  25. "location" : "苏州市高新区科技城锦峰路158号101park8幢"
  26. }

由于还没到数据展示的时候,所以现在能想到的就是先这样处理了

项目开源地址:http://git.jtahstu.com/jtahstu/Scrapy_zhipin

三、展望和设想

首先这个小玩意数据量并不够多,因为爬取时间短,站点唯一,再者广度局限在 PHP 这一个岗位上,以致存在一定的误差。

所以为了数据的丰富和多样性,这个爬虫是一定要持续跑着的,至少要抓几个月的数据才算可靠吧。

然后准备再去抓下拉勾网的招聘数据,这也是个相对优秀的专业 IT 招聘网站了,数据也相当多,想当初找实习找正式工作,都是在这两个 APP 上找的,其他的网站几乎都没看。

最后,对于科班出身的学弟学妹们,过来人说一句,编程相关的职业就不要去志连、钱尘乌有、five eight桐城了,好吗?那里面都发的啥呀,看那些介绍心里没点数吗?

四、help

这里完全就是作者本人依据个人微薄的见识,主观臆断做的一些事情,所以大家有什么点子和建议,都可以评论一下,多交流交流嘛。

后续会公开所有数据,大家自己可以自己分析分析。

我们太年轻,以致都不知道以后的时光,竟然那么长,长得足够让我们把一门技术研究到顶峰,乱花渐欲迷人眼,请不要忘了根本好吗。

生活总是让我们遍体鳞伤,但到后来,那些受伤的地方一定会变成我们最强壮的地方。 —海明威 《永别了武器》

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