Python多线程爬虫，腾讯招聘网职位爬取程序，Ajax异步数据爬取模板

本是古典何须时尚 2023-07-06 13:21 192阅读 0赞

**目录**

腾讯招聘网职位爬取程序

1.需求分析

2.URL分析

3.程序设计思路

4.设置多线程

5.程序代码

--------------------

## 腾讯招聘网职位爬取程序 ##

### 1.需求分析 ###

腾讯招聘网首页URL：[https://careers.tencent.com/search.html][https_careers.tencent.com_search.html]

首页与大部分求职网并无太大差别，我们的目的是爬取某个岗位（如运维，设计爬虫程序时会提示输入工作名称）的所有工作岗位信息。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

这些信息包括：岗位名称、发起时间、工作地点，工作职责、工作要求。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

### 2.URL分析 ###

**1）分析首页URL**

首先看到腾讯招聘网的首页：[https://careers.tencent.com/search.html][https_careers.tencent.com_search.html]，查看源码：

啥也没有，说明所有的招聘信息都是JS嵌进去的，或者说是异步（AJax）获取的。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

进入控制台，点击Network，点击XHR，找到两个文件，我们在Query开头的文件中获取到了岗位信息。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

URL一长串，提取出来之后是：[https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1582098990287&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex=1&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn][https_careers.tencent.com_tencentcareer_api_post_Query_timestamp_1582098990287_countryId_cityId_bgIds_productId_categoryId_parentCategoryId_attrId_keyword_pageIndex_1_pageSize_10_language_zh-cn_area_cn]

下面来分析这一段URL。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

在地址栏中输入这一串URL，我的格式之所以这么清晰是以为装了一个叫JSONView的插件（谷歌浏览器插件，安装教程：[https://blog.csdn.net/ck784101777/article/details/104291634][https_blog.csdn.net_ck784101777_article_details_104291634]）

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

下面来分析这一段URL，此URL有很多参数，我们的目的是尽量的缩短这个URL的长度（不缩短也可以），进过缩短，发现必须保留的参数有[timestamp][]、[keyword、pageIndex、pageSize][timestamp]

timestamp：好理解，时间桩，进过我的测试这个时间桩写什么都无所谓，但是必须有，所以我们下面让他为1就可以了。

keyword：搜索的职位名称，为空时代表搜索全部职位，当搜索java工程师时keyword=java工程师

pageIndex：代表页数，一个URL下只有10条职位信息，页数从1开始，我们接下来也要计算某职位的页数，只有这样才能将数据抓全

pageSize：固定值，职位数量，这里是10

经过缩短，这条URL变为（其中[k][]eyword和pageIndex是变化的）：

[https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1&keyword=&pageIndex=1&pageSize=10][k]

**2）分析岗位详情URL**

这是岗位详细的URL：[https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=1229978126717554688][https_careers.tencent.com_jobdesc.html_postId_1229978126717554688]

很明显的可以看出[postId][https_careers.tencent.com_jobdesc.html_postId_1229978126717554688]决定这一页面显示什么信息，所以我们的目的就是提取[postId][https_careers.tencent.com_jobdesc.html_postId_1229978126717554688]。而恰好，刚才我们分析首页URL时，页面里面正好有PostId的信息。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

### 3.程序设计思路 ###

**1）URL分级**

根据刚才对URL的分级，我们可以将首页URL称为1级URL，将工作详情URL称为2级URL，我们要先抓取1级URL，再抓取2级URL。

根据这个思路，我们可以设置两个队列，一个队列用于存放1级URL，一个队列存放2级URL。

**2）功能函数：网页请求函数**

这个函数用于请求网页内容，使用requests模块的get()方法即可，该函数还需要传入一个参数url。如下

>     #功能函数：调用requests请求页面
>     def get_html(self,url):
>         html=requests.get(url=url,headers=self.headers).text
>         return html

**3）功能函数：一级URL入队**

根据上面所述，我们需要一个函数来把一级页面的URL添加到队列里，但是我们不知道有多少个一级页面，我们需要计算出pageIndex的值。

[https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1&keyword=&pageIndex=1&pageSize=10][k]

>     #功能函数：将url放入队列（一级url）
>     def url_inQueue(self,keyword):
>         count=self.get_pageCount(keyword)
>         for i in range(1,count+1):
>             url=self.index_url.format(keyword,i)
>             self.q1.put(url)

**4）功能函数：计算pageIndex**

在看到一级URL所展示的内容，我们可以看到有个叫Count的值，这个值就是工作的总数，根据工作的总数，除以每个页面的职位数量（10个），就可以计算出总的页数。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

>     #功能函数：获取工作总页数
>     def get_pageCount(self,keyword):
>         #keyword是工作的关键字，1代表仅请求第一页（第一页就有总的个数）
>         url=self.index_url.format(keyword,1)
>         html=self.get_html(url)
>         html=json.loads(html)
>         count=html["Data"]['Count']
>         pagecount=0
>         #pageSize=10 每页有10条工作信息，除以10获取到总的页数
>         if count % 10 == 0:
>             pagecount=count // 10
>         else:
>             pagecount=count // 10 + 1
>         return pagecount

**5）核心函数：解析一级URL**

此时我们已经拿到所有的一级URL，下面就要提取PostID，组成二级URL，在把URL插入到二级URL的队列

>     #核心函数：解析一级url，获取二级url并放入队列
>     def parse_indexurl(self):
>         #死循环用于阻止线程阻塞
>         while True:
>             if not self.q1.empty():
>                 url = self.q1.get()
>                 html=self.get_html(url)
>                 jsonlists=json.loads(html)
>                 for i in jsonlists["Data"]["Posts"]:
>                     postsid=i['PostId']
>                     #格式化二级url
>                     url=self.second_url.format(postsid)
>                     #将二级url放入二级url的队列
>                     self.q2.put(url)
>             else:
>                 break

**6）核心函数：解析二级URL**

直接调用get\_html()方法拿到页面内容，再将其json化，就可以输出职位的信息。

>     # 核心函数：解析二级url，获取职位信息
>     def parse_secondurl(self):
>         # 死循环用于阻止线程阻塞
>         while True:
>             if not self.q2.empty():
>                 url=self.q2.get()
>                 html=self.get_html(url)
>                 jsonlist=json.loads(html)
>                 items={}
>                 # 封装数据
>                 items["RecruitPostName"] = jsonlist['Data']['RecruitPostName']
>                 items["LocationName"] = jsonlist['Data']['LocationName']
>                 items["Responsibility"] = jsonlist['Data']['Responsibility']
>                 items['LastUpdateTime'] = jsonlist['Data']['LastUpdateTime']
>                 print(items)
>                 #加锁（防止线程争抢资源），找到一个工作总数加1
>                 self.lock.acquire()
>                 self.jobcount+=1
>                 self.lock.release()
>             else:
>                 break

### 4.设置多线程 ###

按照程序执行的步骤：

1）拿到1级URL并放到队列

2）从队列中提取并解析1级URL

3）将解析出的2级URL放入队列

4）解析2级URL并输出信息

这样的执行步骤是单线程的，也就是按顺序执行，程序要等到提取完所有的1级URL再进行2级URL的解析，并且2级URL的解析也是单线程进行解析，如果遇到一个页面需要较长的等待时间，程序会一直等待。

所以我们要将程序做成多线程的，一旦爬到1级URL，就有线程去解析2级URL，整个过程是并行进行的。

多线程代码如下：

>     # 执行函数：程序执行的入口
>     def run(self):
>         #获取职位关键词
>         keyword=input("请输入搜索的职位：")
>         keyword=parse.quote(keyword)
>         #调用入队函数，把一级页面都放入队列
>         self.url_inQueue(keyword)
>         t1_lists=[]
>         t2_lists=[]
>     
>         # 开启1个线程用于抓取一级页面的url
>         for i in range(1):
>             t=Thread(target=self.parse_indexurl())
>             t1_lists.append(t)
>             t.start()
>     
>         # 开启大于1个线程用于抓取二级页面的url，缩短抓取时间
>         for i in range(2):
>             t=Thread(target=self.parse_secondurl())
>             t2_lists.append(t)
>             t.start()
>     
>         # 阻塞线程
>         for t in t1_lists:
>             t.join()
>     
>         for t in t2_lists:
>             t.join()

### 5.程序代码  ###

import requests
    import time
    import json
    from UserAgent import get_UserAgent
    from urllib import parse
    from queue import Queue
    from threading import Thread,Lock
    
    class TecentJobs_spider(object):
        #初始化函数
        #定义一二级页面URL格式
        #定义headers
        #定义url队列
        #定义一个整数用于记录工作的个数，并赋予锁
        def __init__(self):
            self.index_url="https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1582079472895&keyword={}&pageIndex={}&pageSize=10"
            self.second_url="https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/ByPostId?timestamp=1582086419823&postId={}&language=zh-cn"
            self.headers={
                'User-Agent':get_UserAgent(),
            }
            self.q1=Queue()
            self.q2=Queue()
            self.jobcount=0
            self.lock=Lock()
    
        #功能函数：调用requests请求页面
        def get_html(self,url):
            html=requests.get(url=url,headers=self.headers).text
            return html
    
        #功能函数：获取工作总页数
        def get_pageCount(self,keyword):
            #keyword是工作的关键字，1代表仅请求第一页（第一页就有总的个数）
            url=self.index_url.format(keyword,1)
            html=self.get_html(url)
            html=json.loads(html)
            count=html["Data"]['Count']
            pagecount=0
            #pageSize=10 每页有10条工作信息，除以10获取到总的页数
            if count % 10 == 0:
                pagecount=count // 10
            else:
                pagecount=count // 10 + 1
            return pagecount
    
        #功能函数：将url放入队列（一级url）
        def url_inQueue(self,keyword):
            count=self.get_pageCount(keyword)
            for i in range(1,count+1):
                url=self.index_url.format(keyword,i)
                self.q1.put(url)
    
        #核心函数：解析一级url，获取二级url并放入队列
        def parse_indexurl(self):
            #死循环用于阻止线程阻塞
            while True:
                if not self.q1.empty():
                    url = self.q1.get()
                    html=self.get_html(url)
                    jsonlists=json.loads(html)
                    for i in jsonlists["Data"]["Posts"]:
                        postsid=i['PostId']
                        #格式化二级url
                        url=self.second_url.format(postsid)
                        #将二级url放入二级url的队列
                        self.q2.put(url)
                else:
                    break
    
        # 核心函数：解析二级url，获取职位信息
        def parse_secondurl(self):
            # 死循环用于阻止线程阻塞
            while True:
                if not self.q2.empty():
                    url=self.q2.get()
                    html=self.get_html(url)
                    jsonlist=json.loads(html)
                    items={}
                    # 封装数据
                    items["RecruitPostName"] = jsonlist['Data']['RecruitPostName']
                    items["LocationName"] = jsonlist['Data']['LocationName']
                    items["Responsibility"] = jsonlist['Data']['Responsibility']
                    items['LastUpdateTime'] = jsonlist['Data']['LastUpdateTime']
                    print(items)
                    #加锁（防止线程争抢资源），找到一个工作总数加1
                    self.lock.acquire()
                    self.jobcount+=1
                    self.lock.release()
                else:
                    break
    
        # 执行函数：程序执行的入口
        def run(self):
            #获取职位关键词
            keyword=input("请输入搜索的职位：")
            keyword=parse.quote(keyword)
            #调用入队函数，把一级页面都放入队列
            self.url_inQueue(keyword)
            t1_lists=[]
            t2_lists=[]
    
            # 开启1个线程用于抓取一级页面的url
            for i in range(1):
                t=Thread(target=self.parse_indexurl())
                t1_lists.append(t)
                t.start()
    
            # 开启大于1个线程用于抓取二级页面的url，缩短抓取时间
            for i in range(2):
                t=Thread(target=self.parse_secondurl())
                t2_lists.append(t)
                t.start()
    
            # 阻塞线程
            for t in t1_lists:
                t.join()
    
            for t in t2_lists:
                t.join()
    
    if __name__=="__main__":
        start_time=time.time()
        spider=TecentJobs_spider()
        spider.run()
        end_time=time.time()
        print("耗时：%.2f" % (end_time-start_time))
        print("职位数量：",spider.jobcount)

**注意：**

from UserAgent import get\_UserAgent ： 这是我的一个反爬策略（通过交替User-Agent），代码如下

import random
     
     
    agentPools=[
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36",
        "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/27.0.1453.93 Safari/537.36",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64; rv:21.0) Gecko/20100101 Firefox/21.0"
    ]
     
    def get_UserAgent():
        return agentPools[random.randint(0,2)]

**执行效果：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

[https_careers.tencent.com_search.html]: https://careers.tencent.com/search.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020021912575711.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200219125945563.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200219155523110.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NrNzg0MTAxNzc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
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