如何從招聘網站抓取數據

『壹』 如何通過wireshark抓取某個指定網站的數據包

運行wireshark軟體，選擇無線網路連接，點擊start，進入捕包界面，在filter（過濾器）的方框中，輸入http。 點擊右側的apply（應用），就能捕獲指定的網站數據包。

『貳』 Excel如何抓取網頁數據之JSON數據抓取

打開Chrome，在拉勾網搜索深圳市的「數據分析」職位，使用檢查功能查看網頁源代碼，發現拉勾網有反爬蟲機制，職位信息並不在源代碼里，而是保存在JSON的文件里，因此我們直接下載JSON，並使用字典方法直接讀取數據。

抓取網頁時，需要加上頭部信息，才能獲取所需的數據。
在搜索結果的第一頁，我們可以從JSON里讀取總職位數，按照每頁15個職位，獲得要爬取的頁數。再使用循環按頁爬取，將職位信息匯總，輸出為CSV格式。
程序運行如圖：

抓取結果如圖：

數據清洗占數據分析工作量的大頭。在拉勾網搜索深圳市的「數據分析」職位，結果得到369個職位。查看職位名稱時，發現有4個實習崗位。由於我們研究的是全職崗位，所以先將實習崗位剔除。由於工作經驗和工資都是字元串形式的區間，我們先用正則表達式提取數值，輸出列表形式。工作經驗取均值，工資取區間的四分位數值，比較接近現實。
4. 詞雲
我們將職位福利這一列的數據匯總，生成一個字元串，按照詞頻生成詞雲實現python可視化。以下是原圖和詞雲的對比圖，可見五險一金在職位福利里出現的頻率最高，平台、福利、發展空間、彈性工作次之。

5. 描述統計

可知，數據分析師的均值在14.6K，中位數在12.5K，算是較有前途的職業。數據分析散布在各個行業，但在高級層面上涉及到數據挖掘和機器學習，在IT業有長足的發展。
我們再來看工資的分布，這對於求職來講是重要的參考：

工資在10-15K的職位最多，在15-20K的職位其次。個人愚見，10-15K的職位以建模為主，20K以上的職位以數據挖掘、大數據架構為主。
我們再來看職位在各區的分布：

數據分析職位有62.9%在南山區，有25.8%在福田區，剩下少數分布在龍崗區、羅湖區、寶安區、龍華新區。我們以小窺大，可知南山區和福田區是深圳市科技業的中心。
我們希望獲得工資與工作經驗、學歷的關系，由於學歷分三類，需設置3個虛擬變數：大專、本科、碩士。多元回歸結果如下：

在0.05的顯著性水平下，F值為82.53，說明回歸關系是顯著的。t檢驗和對應的P值都小於0.05表明，工作經驗和3種學歷在統計上都是顯著的。另外，R-squared的值為0.41，說明工作經驗和學歷僅僅解釋了工資變異性的41%。這點不難理解，即使職位都叫數據分析師，實際的工作內容差異比較大，有的只是用Excel做基本分析，有的用Python、R做數據挖掘。另外，各個公司的規模和它願意開出的工資也不盡相同。而工作內容的差異和公司的大方程度是很難單憑招聘網頁上的宣傳而獲得實際數據，導致了模型的擬合優度不是很好這一現實。

『叄』 從網站抓取數據的3種最佳方法

1.使用網站API

許多大型社交媒體網站，例如Facebook，Twitter，Instagram，StackOverflow，都提供API供用戶訪問其數據。有時，您可以選擇官方API來獲取結構化數據。如下面的Facebook Graph API所示，您需要選擇進行查詢的欄位，然後訂購數據，執行URL查找，發出請求等。

2.建立自己的搜尋器

但是，並非所有網站都為用戶提供API。某些網站由於技術限制或其他原因拒絕提供任何公共API。有人可能會提出RSS提要，但是由於限制了它們的使用，因此我不會對此提出建議或發表評論。在這種情況下，我想討論的是我們可以自行構建爬蟲來處理這種情況。

3.利用現成的爬蟲工具

但是，通過編程自行爬網網站可能很耗時。對於沒有任何編碼技能的人來說，這將是一項艱巨的任務。因此，我想介紹一些搜尋器工具。

Octoparse是一個功能強大的基於Visual Windows的Web數據搜尋器。用戶使用其簡單友好的用戶界面即可輕松掌握此工具。要使用它，您需要在本地桌面上下載此應用程序。

http://Import.io也稱為Web搜尋器，涵蓋所有不同級別的搜尋需求。它提供了一個魔術工具，可以將站點轉換為表格，而無需任何培訓。如果需要抓取更復雜的網站，建議用戶下載其桌面應用程序。構建完API後，它們會提供許多簡單的集成選項，例如Google Sheets，http://Plot.ly，Excel以及GET和POST請求。當您認為所有這些都帶有終身免費價格標簽和強大的支持團隊時，http://import.io無疑是那些尋求結構化數據的人的首要選擇。它們還為尋求更大規模或更復雜數據提取的公司提供了企業級付費選項。

關於從網站抓取數據的3種最佳方法，該如何下手的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『肆』 如何用python爬取網站數據

這里簡單介紹一下吧，以抓取網站靜態、動態2種數據為慧返拍例，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

抓取網站靜態數據（數據在網頁源碼中）：以糗事網路網站數據為例

1.這里假設我們抓取的數據如下，主要包括用戶昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位，如下：

對應的網頁源碼如下，包含我們所需要的數據：

2.對應網頁結構，主要代碼如下，很簡單，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面：

程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：

抓取網站動態數據（數據不在網頁源碼中，json等文件中）：以人人貸網站數據為例

1.這里假設我們爬取的是債券數據，主要包括年利率世型、借款標題、期限、金額和進度這5個欄位信息，截圖如下：

打開網頁源碼中，可以發現數據不在網頁源碼中，按F12抓包分析時，才發現在一個json文件中，如下：

2.獲取到json文件的url後，我們就可以爬取對應數據了，這里使用的包與上面類似，因為是json文件，所以還用了json這個包（解析json），主要內容如下：

程序運行截圖如下，前羨已經成功抓取到數據：

至此，這里就介紹完了這2種數據的抓取，包括靜態數據和動態數據。總的來說，這2個示例不難，都是入門級別的爬蟲，網頁結構也比較簡單，最重要的還是要會進行抓包分析，對頁面進行分析提取，後期熟悉後，可以藉助scrapy這個框架進行數據的爬取，可以更方便一些，效率更高，當然，如果爬取的頁面比較復雜，像驗證碼、加密等，這時候就需要認真分析了，網上也有一些教程可供參考，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。

『伍』 請問如何把網站的數據抓取下來

可以藉助採集器軟體，即使不懂代碼也能採集網頁上的數據，然後導出excel

『陸』 excel自動抓取網頁數據

excel自動抓取網頁數據的方法如下
1、首先打開需要抓取的數據的網站，復制網站地址。「獲取外部數據」選項卡中的「自網站」選項。
在彈出的「如襲新建web查詢」對話框中，地址鄭橡雀欄輸入需要抓取的網站地址，點擊「轉到」
點擊黃色導入箭頭，選擇需要抓取的部分。點擊導入即可。
3、選擇數據存放的位置（默認選擇的單元格），點擊確定即可。一般建議數據存放在「A1」單元格即可。
4、如果想要Excel工作簿數據能自動根據網站的數據實時更新，那麼我們需要在"屬性"中進行設置。喊早可以設置「允許後台刷新」、「刷新頻率」、「打開文件時刷新數據」等。
獲取的是程序或者是有賬號登錄的網站，那就需要用其他的技術處理了。