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.

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使用Python3，使用scrapy框架爬取的腾讯官网的招聘信息，简单实用

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)

python自定义爬虫，爬取豆瓣网以及腾讯招聘网信息并进行数据可视化分析，可自定义爬取网站

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笔试汇总、产品笔试、产品群面、技术笔试、设计笔试、运营笔试，并且包括科普：腾讯组织架构、腾讯校园招聘求职大礼包