前程无忧爬虫源码及分析（一）

一、网页分析

1.1 关键字页面(url入口)

首先在前程无忧网站上检索关键词"大数据"：

跳转到如下url: https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E5%25A4%25A7%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE,2,1.html?lang=c&stype=&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99&degreefrom=99&jobterm=99&companysize=99&providesalary=99&lonlat=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&confirmdate=9&fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare=

在这个url中，'%25E5%25A4%25A7%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE'很明显为某种编码格式，我们知道'大数据'的UTF-8为'E5A4A7 E695B0 E68DAE'，加上'%'变为16进制编码，即'%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE'，这'25'又是什么鬼？百度得到到关键词'二次编码'，%25的url编码即为符号'%'，所以'%25E5'即为'%E5'。不过我好奇的是，既然'%'已经是URI中的特殊转义字符，为啥还要多此一举地进行二次编码呢。再查，发现'%'在URI中可能会引起程序解析的歧义，百分号本身就用作对不安全字符进行编码时使用的特殊字符，因此本身需要编码。

做一个实验，我们将该url截取下来，用'销售'中文的utf-8编码代替其中的编码，看看发生了什么。

再回过头去看在网站入口搜索框进去的'大数据'页面：

这是二次编码过的，再在url里改成中文名：

好吧，二次编码与否并不影响效果。

接下来来比较不同页数URL之间的联系。提取'大数据'关键词前三页url:

将前两页进行对比：

只有一个符号不同，再比较二、三页：

也是一个数字的差异，改数字即为页码。所以对于页数url我们可以得出如下结论：

'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,关键词 ,2,页数.html?lang=c&stype=1&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99&degreefrom=99&jobterm=99&companysize=99&lonlat=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&confirmdate=9&fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare='

因此入口url模块代码如下：

if __name__ == '__main__':
key = '销售'
urls = ['https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,'+ key + ',2,{}.html?lang=c&stype=1&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99°reefrom=99&jobterm=99&companysize=99&lonlat=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&confirmdate=9&fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare='.format(i) for i in range(1,50)]
for url in urls:
getUrl(url)

1.2 岗位详情url

由于我们需要的是岗位详情页面的信息，所以我们要找出页面所有岗位的url。

打开开发者工具，找到岗位名称所在标签，在属性里发现了该页面的url：

又发现每一条招聘信息都在<div class="el">…</div>里：

所以通过如下xpath将url提取出来：

//*[@id="resultList"]/div/p/span/a/@href

1.3 岗位信息提取

进入某一岗位具体信息url，打开开发者选项，在信息所在标签上右击，提取所需信息的xpath。

title = selector.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/h1/text()')
salary = selector.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/strong/text()')
company = selector.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/p[1]/a[1]/text()')
place = selector.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/p[2]/text()[1]')
exp = selector.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/p[2]/text()[2]')
edu = selector.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/p[2]/text()[3]')
num = selector.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/p[2]/text()[4]')
time = selector.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/p[2]/text()[5]')
comment = selector.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[3]/div[1]/div/p/text()')
url = res.url

跑一遍看看，

咦，怎么岗位要求这么多null？点一个进去看看

嗯，<div>标签下咋又出现了<div>，真是乱来(笑)。看来得换个法子了，把这个父<div>标签下的中文全部带走。这儿需要用到xpath的steing()函数。将上述方法改造，得到新的xpath:

string(/html/body/div[3]/div[2]/div[3]/div[1]/div)

又能跑起来了，不过把该<div>里一些其他信息也带进来了，比如岗位分类等。

二、一些细节

2.1 编码问题

虽然没有系统的学过编码，但是在与不同网页、不同的操作系统打交道的过程中也略知一二了。与前些天爬过的智联招聘不同，前程无忧网页用的是GBK编码，所以需要注意编码格式。而且还有一个小问题：

对，报错了，'\ufffd'无法被转码。从网上找来的解释称：

在通过GBK从字符串获取字节数组时，由于一个Unicode转换成两个byte，如果此时用ISO-8859-1或用UTF-8构造字符串就会出现两个问号。

若是通过ISO-8859-1构造可以再通过上面所说的错上加错恢复（即再通过从ISO-8859-1解析，用GBK构造）；

若是通过UTF-8构造则会产生Unicode字符＂\uFFFD＂，不能恢复，若再通过String－UTF-8〉ByteArray－GBK〉String，则会出现杂码，如a锟斤拷锟斤拷

而在Unicode中，\uFFFD为占位符，当从某语言向Unicode转化时，如果在某语言中没有该字符，得到的将是Unicode的代码"\uffffd"。

针对这种情况，在打开文件时可设置一个参数——errors：设置不同错误的处理方案，默认为 'strict',意为编码错误引起一个UnicodeError。所以我们需要为该参数换一个值：ignore，当遇到编码问题市直接无视。

fp = open('51job.csv','wt',newline='',encoding='GBK',errors='ignore')
writer = csv.writer(fp)
'''''title,salary,company,place,exp,edu,num,time,comment,url'''
writer.writerow(('职位','薪水','公司','地区','经验','学历','数量','时间','要求','url'))

2.2 网页结构问题

电脑端的结构太多了…数据抓取率也低，代码还得改改，还是移动适配又好看又好爬。

三、源代码

因为在写这篇博客的时候，发现了一些之前没发现的问题，并且有了优化的想法，所以就不把代码贴过来了，就留github 吧，这些天再把这个项目改进一下。

源代码地址：51job源代码地址

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