Snoopy轻松抓取前程数据，助力职场招聘与求职

　　无论是企业招聘还是求职者寻找工作，前程无忧都是一个非常重要的平台。那么，如何通过抓取前程无忧的数据来帮助我们更好地进行招聘或求职呢？本文将介绍一种基于Snoopy的抓取前程无忧数据的方法。

　　一、Snoopy简介

　　Snoopy是一个Python库，可以模拟浏览器发送HTTP请求。它可以自动处理Cookie和Session等信息，并且可以伪装请求头，模拟不同类型的浏览器。因此，我们可以使用Snoopy来模拟浏览器访问前程无忧，并抓取相关数据。

　　二、获取前程无忧搜索页面

　　首先，我们需要获取前程无忧的搜索页面。我们可以通过以下代码来实现：

　　python

import urllib.parse

import urllib.request

import urllib.error

import http.cookiejar

import snoopy

#设置请求头信息

headers ={

'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

#设置搜索关键字和页码数

keyword ='Python'

page = 1

#构造URL链接

url ='https://search.51job.com/list/030200,000000,0000,00,9,99,'+ urllib.parse.quote(keyword)+',2,'+ str(

page)+'.html'

#使用Snoopy发送请求，获取页面内容

snoopy.browser.setheaders(headers)

html = snoopy.browser.5374034a40c8d6800cb4f449c2ea00a0(url).content.decode('gbk')

print(html)

　　三、解析搜索页面

　　我们成功获取了前程无忧的搜索页面，接下来需要解析页面内容，提取出我们需要的数据。我们可以使用Python的BeautifulSoup库来实现：

　　python

from bs4 import BeautifulSoup

#解析HTML

soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')

#获取职位列表

job_list = soup.find_all('div', class_='el')

for job in job_list:

#获取职位名称

name =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('a').get_text()

#获取公司名称

company =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('span', class_='t2').get_text()

#获取工作地点

location =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('span', class_='t3').get_text()

#获取薪资范围

salary =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('span', class_='t4').get_text()

#获取发布日期7706285c98bfa11160611eb54f745aa6=f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('span', class_='t5').get_text()

print(name, company, location, salary, date)

　　这样，我们就可以获取到搜索结果中每个职位的名称、公司名称、工作地点、薪资范围和发布日期等信息。

　　四、翻页抓取数据

　　如果我们只需要第一页的搜索结果，上述代码已经足够。但是，如果我们需要抓取多页数据，就需要实现翻页功能。我们可以通过构造URL链接的方式来实现翻页：

　　python

#获取搜索结果总页数

total_page = int(98a5f537c46e6a2bcd1066ec72b9a612.find('span', class_='td').get_text().split('/')[1])

#循环抓取每一页数据

for page in range(1, total_page +1):

#构造URL链接

url ='https://search.51job.com/list/030200,000000,0000,00,9,99,'+ urllib.parse.quote(

keyword)+',2,'+ str(71860c77c6745379b0d44304d66b6a13)+'.html'

#使用Snoopy发送请求，获取页面内容

snoopy.browser.setheaders(headers)

html = snoopy.browser.5374034a40c8d6800cb4f449c2ea00a0(url).content.decode('gbk')

#解析HTML

soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')

#获取职位列表

job_list = soup.find_all('div', class_='el')

for job in job_list:

#获取职位名称

name =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('a').get_text()

#获取公司名称

company =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('span', class_='t2').get_text()

#获取工作地点

location =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('span', class_='t3').get_text()

#获取薪资范围

salary =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('span', class_='t4').get_text()

#获取发布日期

date =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('span', class_='t5').get_text()

print(name, company, location, salary, date)

　　五、保存数据到数据库

　　如果我们只是简单地输出结果，可能无法满足我们的需求。因此，我们可以将结果保存到数据库中，以便进一步分析和处理。我们可以使用Python的pymysql库来实现：

　　

　　python

import pymysql

#连接数据库

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='test', charset='utf8')

#获取游标

cursor = conn.cursor()

#创建表格

cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS `jobs`(`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` VARCHAR(255),`company` VARCHAR(255),`location` VARCHAR(255),`salary` VARCHAR(255),`date` VARCHAR(255), PRIMARY KEY (`id`))')

#插入数据

for job in job_list:

name =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('a').get_text()

company =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('span', class_='t2').get_text()

location =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('span', class_='t3').get_text()

salary =f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('span', class_='t4').get_text()7706285c98bfa11160611eb54f745aa6=f45189a31d11a1c82e03ed218c255979.find('span', class_='t5').get_text()

sql ='INSERT INTO jobs (name, company, location, salary, date) VALUES ("%s","%s","%s","%s","%s")'%(90ec6f5798925c016a87f2185376fbac, company, location, salary, date)

cursor.execute(sql)

#提交事务

conn.commit()

#关闭连接

cursor.close()

conn.close()

　　六、数据分析

　　通过以上步骤，我们已经成功抓取了前程无忧的数据，并保存到了数据库中。接下来，我们可以使用SQL语句对数据进行分析：

　　sql

--统计Python职位数量

SELECT COUNT(*) FROM jobs WHERE name LIKE '%Python%';

--统计不同城市Python职位数量537a405709964515bd462da88acf9abf, COUNT(*) FROM jobs WHERE name LIKE '%Python%' GROUP BY location;

　　七、SEO优化

　　在将文章发布到网上时，我们需要考虑SEO优化。以下是一些SEO优化的建议：

　　-标题：标题应该包含关键字，并且不要超过25个字符；

　　-描述：描述应该简短明了，包含关键字，并且不要超过160个字符；

　　- URL：URL应该简洁明了，包含关键字，并且使用短横线分隔单词；

　　-关键字：关键字应该包含文章中的主要关键字，但不要过度使用；

　　-内容：内容应该充实详尽丰富，包含具体案例和细节。

　　八、总结

　　本文介绍了如何使用Snoopy抓取前程无忧的数据，并将结果保存到数据库中。通过对数据进行分析，我们可以更好地了解招聘市场的情况。同时，我们还介绍了一些SEO优化的建议，以便将文章推广到更多人群中。希望这篇文章对大家有所帮助。

　　九、优采云

　　如果您需要更好地管理和分析数据，请考虑使用优采云（www.ucaiyun.com）。优采云是一款功能强大的数据管理和分析平台，可以帮助您更好地理解和利用数据。