自动化爬虫：requests定时爬取前程无忧最新职位 原创

引言

在互联网招聘行业，前程无忧（51job）作为国内领先的招聘平台之一，汇聚了大量企业招聘信息。对于求职者、猎头或数据分析师来说，实时获取最新的招聘信息至关重要。

手动收集数据效率低下，而通过Python编写自动化爬虫，可以定时爬取前程无忧的最新职位，并存储到数据库或本地文件中，便于后续分析。本文将介绍如何使用Python requests库结合定时任务，实现自动化爬取前程无忧招聘数据。

技术方案概述

1. requests库：发送HTTP请求，获取网页数据。

2. BeautifulSoup：解析HTML，提取关键信息。

3. pandas：数据清洗与存储（CSV/Excel）。

4. APScheduler：定时任务调度，实现自动化爬取。

5. 代理IP与User-Agent：应对反爬机制。

实现步骤

1. 分析前程无忧网页结构

前程无忧的招聘列表页URL通常为：

其中关键参数：

• python：搜索关键词

• 2,1.html：第2页，每页50条数据

目标数据字段

• 职位名称

• 公司名称

• 工作地点

• 薪资范围

• 发布时间

• 职位详情链接

2. 安装依赖库

3. 编写爬虫代码

(1) 发送请求并解析HTML

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import time

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}

def fetch_jobs(keyword="python", pages=1):
    base_url = "https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,{},2,{}.html"
    job_list = []
    
    for page in range(1, pages + 1):
        url = base_url.format(keyword, page)
        response = requests.get(url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        jobs = soup.find_all('div', class_='j_joblist')  # 根据实际HTML结构调整
        
        for job in jobs:
            title = job.find('span', class_='jname').text.strip()
            company = job.find('a', class_='cname').text.strip()
            location = job.find('span', class_='d at').text.strip()
            salary = job.find('span', class_='sal').text.strip()
            pub_date = job.find('span', class_='time').text.strip()
            link = job.find('a', class_='el')['href'].strip()
            
            job_list.append({
                "职位名称": title,
                "公司名称": company,
                "工作地点": location,
                "薪资范围": salary,
                "发布时间": pub_date,
                "详情链接": link
            })
        
        time.sleep(2)  # 避免请求过快被封
    
    return job_list

(2) 存储数据到CSV

def save_to_csv(jobs, filename="51job_jobs.csv"):
    df = pd.DataFrame(jobs)
    df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf_8_sig')  # 防止中文乱码
    print(f"数据已保存至 {filename}")

(3) 设置定时任务（每天爬取一次）

def scheduled_job():
    print("开始爬取前程无忧最新职位...")
    jobs = fetch_jobs(keyword="python", pages=3)  # 爬取3页数据
    save_to_csv(jobs)
    print("爬取完成！")

if __name__ == "__main__":
    scheduler = BlockingScheduler()
    scheduler.add_job(scheduled_job, 'interval', days=1)  # 每天执行一次
    print("定时爬虫已启动，按 Ctrl+C 退出")
    try:
        scheduler.start()
    except KeyboardInterrupt:
        scheduler.shutdown()

4. 应对反爬策略

前程无忧可能会检测频繁请求，因此需要：

1. 设置随机User-Agent（使用fake_useragent库）。

2. 使用代理IP（如requests+proxies）。

3. 控制请求间隔（time.sleep）。

优化后的请求代码

from fake_useragent import UserAgent
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import time

# 代理配置
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"

proxyMeta = f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
proxies = {
    "http": proxyMeta,
    "https": proxyMeta,
}

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}

def get_random_ua():
    ua = UserAgent()
    return ua.random

def fetch_jobs(keyword="python", pages=1):
    base_url = "https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,{},2,{}.html"
    job_list = []
    
    for page in range(1, pages + 1):
        url = base_url.format(keyword, page)
        try:
            # 使用随机User-Agent和代理
            headers["User-Agent"] = get_random_ua()
            response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
            response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
            
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            jobs = soup.find_all('div', class_='j_joblist')  # 根据实际HTML结构调整
            
            for job in jobs:
                title = job.find('span', class_='jname').text.strip()
                company = job.find('a', class_='cname').text.strip()
                location = job.find('span', class_='d at').text.strip()
                salary = job.find('span', class_='sal').text.strip()
                pub_date = job.find('span', class_='time').text.strip()
                link = job.find('a', class_='el')['href'].strip()
                
                job_list.append({
                    "职位名称": title,
                    "公司名称": company,
                    "工作地点": location,
                    "薪资范围": salary,
                    "发布时间": pub_date,
                    "详情链接": link
                })
            
            time.sleep(2)  # 避免请求过快被封
            
        except Exception as e:
            print(f"第{page}页请求失败: {e}")
            continue
    
    return job_list

def save_to_csv(jobs, filename="51job_jobs.csv"):
    df = pd.DataFrame(jobs)
    df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf_8_sig')  # 防止中文乱码
    print(f"数据已保存至 {filename}")

def scheduled_job():
    print("开始爬取前程无忧最新职位...")
    jobs = fetch_jobs(keyword="python", pages=3)  # 爬取3页数据
    save_to_csv(jobs)
    print("爬取完成！")

if __name__ == "__main__":
    scheduler = BlockingScheduler()
    scheduler.add_job(scheduled_job, 'interval', days=1)  # 每天执行一次
    print("定时爬虫已启动，按 Ctrl+C 退出")
    try:
        scheduler.start()
    except KeyboardInterrupt:
        scheduler.shutdown()

总结

本文介绍了如何使用Python requests + BeautifulSoup + APScheduler构建自动化爬虫，定时爬取前程无忧的最新招聘数据，并存储到CSV文件。

扩展优化方向

1. 数据存储到数据库（MySQL/MongoDB）。

2. 邮件通知（爬取完成后发送最新职位信息）。

3. 多关键词爬取（如Java、数据分析等）。

4. 结合Scrapy框架提高爬取效率。

通过自动化爬虫，可以高效获取招聘市场动态，适用于求职分析、竞品调研、行业趋势研究等场景。