【腾讯招聘网爬虫】
在IT领域，网络爬虫是一种自动化程序，用于抓取互联网上的大量数据，尤其在数据分析、信息检索和机器学习项目中扮演着重要角色。本案例聚焦于腾讯招聘网站的爬虫，这是一个典型的Python爬虫项目，旨在获取并分析腾讯发布的招聘信息。
1. **Python基础知识**：
Python是编写爬虫的常用语言，因为它具有丰富的库支持，如BeautifulSoup和Scrapy。在这个案例中，我们可能用到了requests库来发送HTTP请求，获取网页源代码；使用BeautifulSoup解析HTML或XML文档，提取所需信息。
2. **HTTP协议**：
爬虫首先需要理解HTTP协议，这是浏览器和服务器间通信的基础。了解GET和POST请求的区别，以及如何通过headers设置用户代理以避免被网站识别为爬虫。
3. **网页解析**：
使用BeautifulSoup解析HTML文档，查找特定标签（如`
2025-07-10 23:43:42
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运用scrapy框架编写腾讯招聘信息,招聘位置,招聘地区,招聘链接,人数,等等信息,完整程序,直接运行即可完整打印招聘信息.
2022-12-20 10:54:11
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基于Python Scrapy实现的腾讯招聘职位数据爬取爬虫系统 含结果数据集和全部源代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from Tencent.items import TencentItem
class TencentpostionSpider(scrapy.Spider):
name = 'tencentPosition'
allowed_domains = ['tencent.com']
url = "http://hr.tencent.com/position.php?&start="
offset = 0
# 起始url
start_urls = [url + str(offset)]
def parse(self, response):
for each in response.xpath("//tr[@class='even'] | //tr[@class='odd']"):
# 初始化模型对象
item = TencentItem()
# 职位名称
item['positionname'] = each.xpath("./td[1]/a/text()").extract()[0]
# 详情连接
item['positionlink'] = each.xpath("./td[1]/a/@href").extract()[0]
# 职位类别
item['positionType'] = each.xpath("./td[2]/text()").extract()[0]
# 招聘人数
item['peopleNum'] = each.xpath("./td[3]/text()").extract()[0]
# 工作地点
item['workLocation'] = each.xpath("./td[4]/text()").extract()[0]
# 发布时间
item['publishTime'] = each.xpath("./td[5]/text()").extract()[0]
yield item
if self.offset < 1680:
self.offset += 10
# 每次处理完一页的数据之后，重新发送下一页页面请求
# self.offset自增10，同时拼接为新的url，并调用回调函数self.parse处理Response
yield scrapy.Request(self.url + str(self.offset), callback=self.parse)
2021-07-10 17:02:45
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python自定义爬虫之爬取豆瓣网和腾讯招聘网信息并进行数据可视化分析文档
2019-12-21 21:49:32
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