python制作爬虫并将抓取结果保存到excel中

在本篇【Python制作爬虫并将抓取结果保存到Excel中】的文章中，作者通过实践展示了如何使用Python来抓取拉勾网上的招聘信息并存储到Excel文件中。我们需要理解爬虫的基本工作原理，即分析网站的请求过程。通过浏览器的开发者工具或者专门的网络抓包工具如Fiddler，我们可以观察到网页与服务器之间的交互，特别是POST请求，因为这些通常包含了动态加载的数据。 在分析拉勾网的案例中，作者发现两个关键的POST请求——`companyAjax.json`和`positionAjax.json`，它们分别控制着页面内容和招聘信息。要抓取的数据位于`positionAjax.json`的响应中，包括了总页数、总职位数以及具体的职位信息。 实现爬虫的步骤如下： 1. **发送请求，获取页面**：使用Python的`requests`库，模仿浏览器发送POST请求。`read_page`函数中，构建了请求头`headers`来伪装成浏览器，设置正确的`POST`数据，并通过`urlopen`获取页面内容。 2. **解析数据**：获取到的页面内容通常是HTML或JSON格式，这里可能是JSON。使用`json.loads()`将JSON字符串转化为Python对象，便于进一步处理。文章中的`read_tag`函数就是用来解析JSON数据，提取出招聘信息。 3. **抓取数据**：Python提供了多种数据抓取工具，如正则表达式`re`、`lxml`的`etree`、`json`和`bs4`的`BeautifulSoup`。根据实际需求选择合适的工具，例如，若数据结构清晰，`json`模块就足够了。在示例中，作者通过遍历JSON解析后的数据，将职位信息提取出来。 4. **保存到Excel**：抓取到数据后，可以使用`pandas`库将数据保存到Excel文件。`pandas`的`DataFrame`对象非常适合处理结构化的数据，并且提供了方便的`to_excel`方法来导出到Excel。 例如，创建一个DataFrame，将解析出来的职位信息添加进去，然后调用`to_excel`方法： ```python import pandas as pd # 假设positions是从read_tag函数获取的职位列表 positions = [] # 解析数据并填充positions df = pd.DataFrame(positions) df.to_excel('lagou_jobs.xlsx', index=False) ``` 这样，爬虫抓取的拉勾网职位信息就被保存到了名为`lagou_jobs.xlsx`的Excel文件中，方便后续分析和使用。 总结，Python爬虫涉及的关键知识点包括： - 分析HTTP请求和响应，了解网页动态加载机制。 - 使用`requests`库进行HTTP请求，模拟浏览器行为。 - JSON解析，利用`json`库处理API返回的数据。 - 数据抓取技术，如正则表达式、`BeautifulSoup`、`lxml`等。 - `pandas`库的使用，特别是`DataFrame`对象和`to_excel`方法，用于数据处理和导出到Excel。 以上就是使用Python制作爬虫抓取拉勾网信息并保存到Excel的详细步骤和相关技术，希望对读者的Python爬虫学习有所帮助。