前面已经进行了爬虫基础部分的学习，于是自己也尝试爬了一些网站数据，用的策略都是比较简单，可能有些因素没有考虑到，但是也爬取到了一定的数据，下面介绍两个爬过的案例。
爬虫实战
链家网站爬取实习僧网站爬取链家网站爬取
链家网站的爬取不难，我爬取的主要是租房数据，看一下页面：
我需要爬取的字段有房子的名称，小区，面积，朝向，户型，以及房租。
代码比较简单，主要使用了requests和xpath进行爬取，爬取了100页得数据。
import requestsimport pandas as pdimport refrom lxml import etreeurl = '/zufang/pg'resp = requests.get(url)time.sleep(0.5)resp_text = resp.texttree = etree.HTML(resp.text)info_list = tree.xpath('//div[@class="content__list"]/div')for info in info_list:name = info.xpath('./a/@title')#detail_1 = info.xpath('.//div[@class="content__list--item--main"]/p[2]//text()')location = info.xpath('.//div[@class="content__list--item--main"]/p[2]/a/text()')detail_list = info.xpath('.//div[@class="content__list--item--main"]/p[2]/text()')detail_string = ''.join(detail_list)detail_text = re.sub('[\r\n\t\s//\-]', '', detail_string)price = tree.xpath('//*[@id="content"]/div[1]/div[1]/div[1]/div/span//text()')price = ''.join(price)#detail_1 = info.xpath('.//div[@class="content__list--item--main"]/p/a/text()')#detail_2 = info.xpath('.//div[@class="content__list--item--main"]/p/i/text()')print(name,location,detail_text,price)f.write("{},{},{},{}\n".format(name,location,detail_text,price))
上面给的代码是爬取一个页面的，如果要爬取多个页面写个循环就好了。爬取保存后得数据如下图：
保存格式可以自行调整成自己想要的格式。
难点分析：基本上没有什么难点，主要是一些字符串的处理。第二个就是后面我由于爬取网站次数过多被检测到了，爬取的时候可以设置一下time sleep()
未解决的问题：我只能爬取到100页数据，共3000个房源左右，但是页面却显示共有5万多套租房，我还不知道怎么爬取到其他的数据。
实习僧网站爬取
最近在找实习嘛，所以页爬取了一下实习僧网站。实习僧网站有个问题就是字体反爬。
字体反爬，就是一些关键数据你在网页上观看时他是正常的，但是在使用浏览器的网页检查时却显示的是一个个的方块，这样我们就没有办法从网页中将数据正确的爬取下来。看下实习僧网站的例子：
实习僧网站就是使用了自己的一套规则。那怎么获取到这个对应的编码规则，我采取的方式就是把目标数据先经过utf-8编码后，输出对应的十六进制字符，每个字符（包括数字和汉字）都应对\分割的三个字符组成的三块内容，分割如下：
这种对应的编码会更新，获取编码用下面的代码形式就可以，以获取工资数据为例：
这个公司是200-400/天的，获取到的编码就如上图所示，这个代码是我之后跑的，可以看到编码已经更新了。
爬取实习僧网站使用的requests和bs4，先给下完整的代码：
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdimport re def decode_font(data):data = data.replace(b'\xee\xa8\x92', b'0')data = data.replace(b'\xee\xa2\x9f', b'1')data = data.replace(b'\xee\x9f\xab', b'2')data = data.replace(b'\xef\x99\x95', b'3')data = data.replace(b'\xef\x80\x90', b'4')data = data.replace(b'\xef\x8f\xb4', b'5')data = data.replace(b'\xef\x89\x90', b'6')data = data.replace(b'\xee\x92\x99', b'7')data = data.replace(b'\xef\xa3\x9c', b'8')data = data.replace(b'\xee\x9b\xa5', b'9')data = data.decode('utf-8')return dataheaders={'Connection':'close',"User-Agent": 'Mozilla/5.0'}sess = requests.Session()detail_urls=[]for j in range(1,23):url=f'/interns?keyword=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%AE%9E%E4%B9%A0&page={j}&city=%E5%85%A8%E5%9B%BD'page_text = sess.get(url=url,headers=headers).textsoup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') for i in range(len(soup.findAll('div',class_='intern-wrap intern-item'))):detail_url = soup.select('.f-l.intern-detail__job a')[i]['href']title = soup.select('.f-r.intern-detail__company>p>a')[i]['title']#获取到各个详情链接# print(title,detail_url)detail_urls.append(detail_url)print(len(detail_urls))
上面的代码中先是定义了一个解码函数，然后先获取到各个详情链接，下面再获取详情链接中我需要的各个字段。我需要的字段有公司名称，招聘岗位名称，工资，所在地区，学历，工作天数，实习时长以及截止日期。
job_names=[]comps=[]salaries=[]locates=[]degrees=[]weekdays=[]lasts=[]deadlines=[]for url in detail_urls:page_text = sess.get(url=url,headers=headers).textsoup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') #1.找到div class=new_job_name,提取岗位名称job_name = soup.select('.new_job_name')[0]['title']#2.找到公司名称comp = soup.select('_intro > -name')[0].text.strip()#3.找到工资salary = decode_font(soup.select('.job_msg>span')[0].text.encode('utf-8'))#4.找到地区locate = soup.select('.job_msg>span')[1]['title']#5.找到学位要求degree = soup.select('.job_msg>span')[2].text#6.每星期上班天数weekday = decode_font(soup.select('.job_msg>span')[3].text.encode('utf-8'))#7.实习时长last = decode_font(soup.select('.job_msg>span')[4].text.encode('utf-8'))#8.截止日期deadline = decode_font(soup.select('.cutom_font')[-1].text.encode('utf-8'))job_names.append(job_name)comps.append(comp)salaries.append(salary)locates.append(locate)degrees.append(degree)weekdays.append(weekday)lasts.append(last)deadlines.append(deadline)dataframe = pd.DataFrame({'岗位名称':job_names,'公司名称':comps,'工资':salaries,'工作地点':locates,'学位要求':degrees,'工作日':weekdays,'实习时长':lasts,'截止日期':deadlines, '岗位链接':url})dataframe.to_csv(r"./shixiseng_all.csv",sep=',')
获取到这些字段数据后，把它们存入到csv文件中，如下图。
因为我想找数据分析实习岗位相关，所以我爬取的是这方面的实习，实习僧网站上面数据分析实习岗位数据我爬的时候只有290条。对其他职位感兴趣的改一下初始的url就好了。
难点分析：字体反爬，编码规则，访问的时候需要携带cookie。
未解决的问题：对于编码持续更新这一块还没有较好的解决办法。
本来还想爬拉勾的，但是因为我爬取的次数太多了，技术也有些不到家，拉勾不让我爬了😢，用了ip代理也没有用，然后header里面也放了很多东西也没有用，不知道现在解封了没有，😔还是技术不到家。
还爬取了一个51job的，51job网站是用scrapy和xpath进行爬取的，但是还有些小问题，之后再整理好了。
这段时间真的是因为找实习愁到头大，前两天实在烦闷，家里人提议去庐山玩，便想着出去散散心透透气回好点就去了。庐山还是值得一玩的，就是回来之后我的腿已经废了…
