之前做过一阵子数据爬取的相关工作，现有一个基于Scrapy的智联招聘爬虫demo分享，以供初学者学习之用。
demo链接：https://github.com/xander-ye/recruit_data
下面简单的介绍下
这里有三个主要的文件夹，分别是：
- Database（数据库文件）
- RecruitSpider（爬虫程序）
- Datamining（数据分析统计）
其实爬虫分两种，一种是通用爬虫程序，就像搜索引擎一样，什么都爬，爬取的网站也没有固定格式，基本上也不限制域名；另外一种就是针对特定的网站，比如这里的智联招聘，它的数据具有规范的格式。
关于数据库
爬取特定网站的程序，我一般的流程是先打开要爬取的网站，收集需要爬取的内容，关键字，据此建立数据库。
这里我使用的mysqlWorkbench来生成数据库文件
mysqlWorkbench下载
具体步骤：
打开mysqlWorkbench : File>New Model > Add Diagram
点击新table按钮新建一个表，如下图：
双击表便可在下方添加字段。
创建好之后长这样：
导出数据库文件：
然后就是用这个文件去刷一下mysql就好了。
数据库环节完成。
爬虫程序
网上Scrapy也比较多，中英文的都有，这里贴一个中文的：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/tutorial.html
简洁的梳理下爬取的流程：
在RecruitSpider>spiders>zhilian.py中start_requests方法开始，到parse_job_detail，此时数据item抛给了pipelines.py,在抛给pipelines.py 之前呢，item自身有个对数据处理的过程，这个过程便是在items.py中完成。
在pipelines.py中完成最终数据插入数据库操作。
涉及到的去重参见具体代码吧。
补充：
- 爬虫部署可采用scrapyd
- 与scrapyd配套的有scrapyd-client，封装了scrapyd的API，使得提交爬虫，调度爬虫，停止爬虫方便了许多
- Gerapy是一个管理爬虫的web界面，也是基于scrapyd
数据分析环节
去年年终的时候猛然间发现很多公众号发布了各种领域，各个方面的很多统计报告。这就是一个数据分析的结果。现在我们数据库里面有了几十上百万的招聘数据，我们就可以从各个方面来进行分析，比如各个城市平均薪资，各个城市薪资标准差，各行业招聘数量，工资与学历关系，与工作年限关系，以及具体到某行业不同岗位薪资区别，等等。这些数据能够帮助我们了解一个行业是否兴旺发达，你当前的工资水平在整个同行业同岗位来看处于一个什么样的水平，当前最火热的岗位技术是那些；这些信息了解的越多对于找工作的同学越有利，对于准备换行的同学也是有一个极大的参考价值。
具体分析用到了pandas，可视化使用的是matplotlib，它们具体的教程各位也自行去搜索吧。
推荐下 jupyter notebook，这个工具在数据分析的时候超级方便。
这里象征性的分析了两三个数据，贴在下面：
