【含源码+过程】深入剖析拉勾网，小白也来玩数据（二）
作者：韦艳莹
知乎专栏：Python爬虫实战日记
https://zhuanlan.zhihu.com/Waking-up
前文传送门：
拉钩网爬虫的源码分析、爬虫策略、问题解决
拉钩网因其json格式的结构化数据，
成为几乎所有“爬者”必经的练手场。
网上许多高手也分享了他们的经验和代码。
上一篇我们简单分析和展示了数据。
今天分几块来深入剖析拉钩网爬虫。
一、一般爬取策略
多说无益，以图为例，简要分析~
已经尽量解析的详细了，一般爬取思路大概就是这样。
二 、爬虫新思路
上面我们谈了一般思路，相信很多爬友早就发现了。然而拉勾网的爬虫实在太多了，其反爬机制经常变动，爬取难度逐渐增加。
这一回我用上面的方法，结果返回这样:
懵了。
最初以为是user_agent等问题，又设随机数还是不见好。估计是拉钩修改了反爬机制。
试着模拟登录，然而，Form采用复杂的
暗文密码，成功吓退小白。
最后重新构造URL，get方式解决
那我是怎么做到的呢？
最初是盯着network发呆，后面留意到URL后面的needAddtionalResult=false
'needAdditionalResult'，额外添加?好吧，那就随便加点东西。加什么好呢？
那就随便这个好咯，然后返回这样
直接构造URL，哈哈我简直聪明~ (^_^)!
纯属瞎撞，第二天想到onenote中一笔记：
我们用form提交的表单，其实最终会变成上面那样的格式。（用不用post基本差不多）
get方式获取数据，加个cookies即可。（后面才知道这个叫 用Cookies模拟登录）
代码如下，还是放个完整版：
#!/usr/bin/env python
#-*-coding:utf-8 -*-
__author__='WYY'
__date__='2017.03.29'
#实战小项目：爬取拉钩网并作小型数据分析
import requests
import json
import xlwt
import time
import random
class Spider():
def __init__(self):
self.keyword=raw_input(u'请输入职位：')
#获取数据
def getData(self,url):
user_agents=['Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20130406 Firefox/23.0',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:18.0) Gecko/20100101 Firefox/18.0',
'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/533+ \(KHTML, like Gecko) Element Browser 5.0',
'IBM WebExplorer /v0.94', 'Galaxy/1.0 [en] (Mac OS X 10.5.6; U; en)',
'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/6.0)',
'Opera/9.80 (Windows NT 6.0) Presto/2.12.388 Version/12.14',
'Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 6_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) \Version/6.0 Mobile/10A5355d Safari/8536.25',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) \Chrome/28.0.1468.0 Safari/537.36',
'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.0; Trident/5.0; TheWorld)']
index=random.randint(0, 9)
user_agent=user_agents[index]
headers={'User_agent':user_agent,
'cookie':'your cookies'} #cookie要自己抓
html=requests.get(url,headers=headers)
data=json.loads(html.text)
return data
#获取职位信息并存入列表
def getPosition(self,url):
data=self.getData(url)
position=data['content']['positionResult']['result']
po_list=[]
if position is not None:
for i in position:
main=[]
main.append(i['companyFullName'])
main.append(i['financeStage'])
main.append(i['positionName'])
main.append(i['positionLables'])
main.append(i['salary'])
main.append(i['city'])
main.append(i['education'])
main.append(i['workYear'])
main.append(i['jobNature'])
main.append(i['createTime'])
po_list.append(main)
return po_list
#获取数据,存入一个大的list
def saveDetail(self):
self.New=int(raw_input(u'请输入要爬取的页数:'))
self.time=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
print u'\n本地时间：',self.time
print u'\n开始采集数据...'
container=[]
for page in range(1,self.New+1):
self.url='https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=new&first=true&pn='+str(page)+'&kd='+str(self.keyword)
po_list=self.getPosition(self.url)
time.sleep(3)
print u'第',page,u'项完毕'
container=container+po_list
return container
#将数据存入excel
def saveAll(self):
book=xlwt.Workbook()
sheet =book.add_sheet(str(self.keyword), cell_overwrite_ok=True)
container=self.saveDetail()
print u'\n采集完毕'
print u'\n准备将数据存入表格...'
heads=[u'公司全名', u'融资状况', u'工作名称', u'标签', u'薪酬', u'城市', u'学历要求',u'经验要求',u'工作类型',u'数据创建时间']
ii=0
for head in heads:
sheet.write(0,ii,head)
ii+=1
i=1
for list in container:
j=0
for one in list:
sheet.write(i, j, one)
j+=1
i+=1
book.save(str(self.keyword)+'.xls')
print u'\n录入成功！'
spider=Spider()
spider.saveAll()有盆友可能会问了：随便设个New简单,
可怎么获得最大页数呀？
好吧，我坦白：手动试出来的
（先大概定个范围，每次取中间数，试个5、6次就出来了，也简单）
其实我也想过用个if position==[]或者if position=None就break结束循环，可却不知道为什么行不通，真是怪了。可是如果先遍历获取最大页数，后面又得遍历一次，抓取次数多了，难保不被网站发现被封IP。
只好这样了（这里有待改进）。
可以看到，整个爬取过程仅用request、json、xlwt等几个关键库。
总结爬虫新思路：
直接pn构造URL实现翻页，加上cookies伪装浏览器，用get方式获取
是不是hin简单^_^
三、突破IP限制
爬虫爬到一半时，又出了幺蛾子
再上去一看
原来IP被封 了，难怪。
（这样的情况还是第一次）
查了一下，网上有说可以用代理池。
可又得设计爬虫抓代理，不免麻烦。
后面想到之前爬图片网站时，注册的vpn。
vpn不就是代理么，还可各种线路随便切换，哈哈哈我简直聪明~ (^_^)！
查了一点资料，有关反反爬及突破IP限制，
总结几个方法：
1、设置代理池（可以网上抓代理，不过稳定性是问题）
2、使用vpn（原理同上）
3、分布式抓取（这个我也没学到>_<）
4、设置等待时间，放慢抓取速度
5、修改请求头（ user_agent、cookies）
6、模拟登录
当然，最有效当属123
四、数据分析 — 一些感悟
工具用的BDP（奇妙的分析软件）。
词云用的标签一栏，直接丢BDP自动生成。
后面发现有欠妥当，因为有些数据标签那一块什么都没有。
对几个维度进行了粗略分析，效果还不错，比如这样
细心的盆友可能又发现了，怎么没有C# ？
其实，我也想的。。。
如图所示搜C#时，会搜出许多C\C++的内容，乱而麻烦，只好舍弃。
第一次亲自参与3万多数据的分析，新鲜。后面一想，其实爬虫程序不过只是个采集数据的手段（或者说工具）。
关键还是 具体的数据分析以及应用转化 单单抓个几十万烂在excel表里，没有任何意义。
五、源码剖析 — 新发现
爬过拉钩的朋友肯定会发现一个现象：打开一个页面，过一阵子再重新打开
发现不再是原来页面了，变成了别的。
可是真的是这样么？
放几个图
get到了么？
只是顺序变了下，内容是不变的。
换汤不换药，特么全是 障眼法 啊！！！
难为了拉钩的前端工程师 [摊手]
看来也只有我这种 既无聊又聪明又有耐心的人才会发现了
这个小项目我也放到了github上了：
https://github.com/LUCY78765580/Python-web-scraping/blob/master/LaGou/LaGou.py
（如果您觉得不错,可顺便在Github上给个star哦~）
最后总结本篇 几个要点：
1、拉钩爬虫一般方法：Post模拟浏览器
2、新思路：get方式+cookies伪装，
直接pn构建URL实现翻页和遍历
3、突破IP限制（各种方法）
4、程序不过工具，关键策略、数据分析
5、源码剖析新发现：页面原来障眼法
对得起这个"深入剖析"的标题，小白已经尽她最大的努力啦~
（学习爬虫才一月左右，文章可能有不足之处，个中出入还请各位大神多多指正）
本篇就是这样啦~
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