【图文详解】scrapy爬虫与动态页面——爬取拉勾网职位信息（1）

看这篇文章前，我强烈建议你先把右侧分类下面python爬虫下面的其他文章看一下，至少看一下爬虫基础和scrapy的，不然可能有些东西不能理解

5-14更新

注意：目前拉勾网换了json结构，之前是`content` - `result` 现在改成了`content`- `positionResult` - `result`,所以大家写代码的时候要特别注意加上一层`positionResult`的解析。

现在很多网站都用了一种叫做Ajax（异步加载）的技术，就是说，网页打开了，先给你看上面一部分东西，然后剩下的东西再慢慢加载。
所以你可以看到很多网页，都是慢慢的刷出来的，或者有些网站随着你的移动，很多信息才慢慢加载出来。这样的网页有个好处，就是网页加载速度特别快（因为不用一次加载全部内容）。

但是这对我们写爬虫就不方便了，因为你总是爬不到你想要的东西！

我们举个例子，我因为最近想分析拉勾网有关职位情况的数据，所以我上了他们网站：(注意！爬取的内容仅限于学术交流！请勿用于商业用途！)
http://www.lagou.com/zhaopin/

可以看到，这里有很多职位信息。注意，这里当我们点下一页

我们可以发现，网页地址没有更新就直接加载出来了！！

这明显就是一个动态页面，我们写个爬虫来爬一下网页，看看能得到什么内容，现在应该能很快写出（搭出）一个这样的爬虫吧？（其实啥也没有）

可以看到输出，你可以把所有源代码浏览一遍，里面没有任何有关职位的信息！

如果你觉得不直观，我教你一招，我们简单的把它输出到一个html看看

就是这么个情况。。关键部分呢！空的！！！

寻找可以网页

这时候要怎么办呢？难道信息就爬不了吗？？

当然不是，你要想，它只要是显示到网页上了，就肯定在某个地方，只是我们没找到而已。

只不过，这个时候，我们就要费点功夫了。我们还是回到刚才的网页上去点F12，这时候，我们用network功能

这时候你可能看到里面没东西，这是因为它只记录打开后的网络资源的信息。
我们按F5刷新一下。

你可以看到开始唰唰的刷出东西来了……太快了，我眼睛有点跟不上了，我们等它停下来，我们随便点个资源，会出现右边的框，我们切换到response

然后我们就开始找可疑的网页资源。首先，图片，css什么之类的可以跳过，这里有个诀窍，就是一般来说，这类数据都会用json存，所以我们尝试在过滤器中输入json

我们发现了2个资源感觉特别像，其中有个名字直接有position，我们点击右键，在新标签页打开看看

虽然看上去很乱（密集恐惧症估计忍不了）但是实际上很有条理，全是键值对应的，这就是json格式，特别适合网页数据交换。

这里我们发现就是这个了！所有职位信息都在里面，我们赶紧记录下它的网址

网页构造

通过观察网页地址可以发现推测出：
http://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?这一段是固定的，剩下的我们发现上面有个北京

我们把这里改成上海看看，可以看见又出来一个网页内容，刚好和之前网页把工作地改成上海，对应的内容一致

所以我们可以得出结论，这里city标签就代表着你选的工作地点，那我们要是把工作经验，学历要求，什么都选上呢？？可以直接看到，网址就变了很多

import time
time.time()

编写爬虫

因为这个网页的格式是用的json，那么我们可以用json格式很好的读出内容。
这里我们切换成到preview下，然后点content——result，可以发现出先一个列表，再点开就可以看到每个职位的内容。为什么要从这里看？有个好处就是知道这个json文件的层级结构，方便等下编码。

整个处理的代码就那么几句话，可以可出，这里完全和刚才的层级结构是一致的。先content然后result然后是每个职位的信息。

        jdict = json.loads(response.body)
        jcontent = jdict["content"]
        jresult = jcontent["result"]
        for each in jresult:
            print each['city']
            print each['companyName']
            print each['companySize']
            print each['positionName']
            print each['positionType']
            print each['salary']
            print ''