爬取网址：www.51job.com
1.首先我们来分析需要爬取网站的情况
在51job中输入：数据分析师
2.把URL复制到一个text文本中，分析一下地址。随意的复制三页的地址，找到其中的规律。
对比分析：URL前面都是一样的，在“.html”前的数字不一样，这个数字就是对应的页面。“？”后面的一大串都是格式，对URL地址并没有影响。于是我们只需要截取“？”前的URL
3.这里使用的是谷歌浏览器，在返回结果的页面右键——检查或者使用快捷键Ctrl+shift+i。获取以下界面：
4.选择页面中的箭头按钮，快速定位需要数据的位置。
右键copy——copy xpath地址，多复制几列对比一下：
//*[@id="resultList"]/div[4]/p/span/a
//*[@id="resultList"]/div[5]/p/span/a
//*[@id="resultList"]/div[6]/p/span/a
//*[@id="resultList"]/div[7]/p/span/a
找到规律没？列表是从div[4]开始的。
5.做完准备工作，我们来测试下运行情况。现在开始写代码：
import requests
from lxml import etree
import time
url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590%25E5%25B8%2588,2,1.html'
data = requests.get(url).text
f = etree.HTML(html)
name = f.xpath('//*[@id="resultList"]/div[4]/p/span/a/@title')
print(name)
输出结果：
[‘Êý¾Ý·ÖÎöʦ’]
发现乱码了，应该中文输出格式的问题，每个网站使用的编码方式可能不一样，在出现乱码的时候多换几个编码方式尝试下。
我们这里添加上encode(‘ISO 8859-1’)进行转码试试。
url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590%25E5%25B8%2588,2,1.html'
data = requests.get(url).text
html=data.encode('ISO 8859-1')
f = etree.HTML(html)
name = f.xpath('//*[@id="resultList"]/div[4]/p/span/a/@title')
print(name)
运行结果：
[‘行业数据分析师’]
6.接着完善其公司名称、薪资等信息。
import requests
from lxml import etree
import time
url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590%25E5%25B8%2588,2,1.html'
data = requests.get(url).text
html=data.encode('ISO 8859-1')
f = etree.HTML(html)
name = f.xpath('//*[@id="resultList"]/div[4]/p/span/a/@title')
company = f.xpath('//*[@id="resultList"]/div[4]/span[1]/a/text()')
address = f.xpath('//*[@id="resultList"]/div[4]/span[2]/text()')
money = f.xpath('//*[@id="resultList"]/div[4]/span[3]/text()')
print(name,company,address,money)
运行结果：
[‘数据分析师(3776)’] [‘完美世界（北京）总部/完美时空’] [‘北京’] [‘1-1.5万/月’]
7.为了显示当前页所有的数据，我们根据前面xpath路径的对比，我们把路径修改一下试试。
//*[@id="resultList"]/div[4]/p/span/a/@title
//*[@id="resultList"]/div/p/span/a/@title
运行结果：
[‘行业数据分析师’, ‘金融数据分析师（出国进修）’, ‘数据分析师’, ‘数据分析师（环保方向）’, ‘数据分析师’, ‘急聘 数据分析师 无经验可培训’, ‘数据分析师’, ‘高级数据分析师’, ‘数据分析师’, ‘电商数据分析师’, ‘数据分析师’, ‘数据分析师(朝九晚五+双休）’, ‘数据分析师’, ‘金融数据分析师（非销售，室内工作，不加班）’, ‘数据分析师’, ‘数据分析师’, ‘高级数据分析师（新疆）’, ‘数据分析师’, ‘华为—数据分析师’, ‘仓库数据分析师’, ‘数据分析师’, ‘资深数据分析师’, ‘数据分析师’, ‘大数据分析师’, ‘数据分析师（西咸新区物流园区）’, ‘数据分析师（中国制造网）’, ‘数据分析师’, ‘数据挖掘工程师（数据分析师）’, ‘数据分析师’, ‘数据分析师’, ‘金融数据分析师（留学生优先+股票交易者优先）’, ‘数据分析师（商品） (MJ000834)’, ‘投资数据分析师助理（底薪4000+双休+奖金）五险一金’, ‘数据分析师’, ‘a（0经验可培养）金融数据分析师/助理’, ‘数据分析师/资深数据分析师（数据运营）’, ‘数据分析师’, ‘BI数据分析师’, ‘坐班无责底薪6000起+金融数据分析师/助理+五险双休’, ‘金融数据分析师助理（底薪4800+五险一金）’, ‘数据分析师’, ‘金融数据分析师助理（高薪6000+提成+五险）’, ‘数据分析师’, ‘数据分析师助理（底薪4.5K+奖金+双休）’, ‘投资数据分析师（双休+五险）’, ‘数据分析师（双休+五险）’, ‘数据分析师’, ‘数据分析师’, ‘高级BI数据分析师’, ‘数据分析师（大数据方向）’]
8.在提取公司名称、薪资和工作地点时，发现了以下情况：
//*[@id="resultList"]/div[4]/p/span/a/
//*[@id="resultList"]/div[4]/span[1]/a#公司名称
//*[@id="resultList"]/div[4]/span[2]#薪资
//*[@id="resultList"]/div[4]/span[3]#工作地址
8.这里我们可以看到div[4]都是一样的。根据前面的结果，我们把[4]都删掉，写个for循坏语句，让内容逐条输出：
import requests
from lxml import etree
import time
url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590%25E5%25B8%2588,2,1.html'
data = requests.get(url).text
html=data.encode('ISO 8859-1')
f = etree.HTML(html)
PATH = f.xpath('//*[@id="resultList"]/div')
for div in PATH:
name = div.xpath('./p/span/a/@title')
company = div.xpath('./span[1]/a/text()')
address = div.xpath('./span[2]/text()')
money = div.xpath('./span[3]/text()')
print(name,company,address,money)
9.在输出的结果中，我们会发现在开始和结束中，发现很多空值。我们来重新检查一下网页。原来忽略了数据是从div[4]开始的，div[53]结束的。
我们来加上一段起止循环语句试试：
import requests
from lxml import etree
import time
url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590%25E5%25B8%2588,2,1.html'
data = requests.get(url).text
html=data.encode('ISO 8859-1')
f = etree.HTML(html)
for j in range(4,54):
PATH = ('//*[@id="resultList"]/div[{}]').format(j)
PATH1 = f.xpath(PATH)
for div in PATH1:
name = div.xpath('./p/span/a/@title')
company = div.xpath('./span[1]/a/text()')
address = div.xpath('./span[2]/text()')
money = div.xpath('./span[3]/text()')
print(name,company,address,money)
time.sleep(1)#时间间隔。防止被封IP
10.我们再把多页的内容进行输出，这里把前面分析出来的URL规律就能用上了。
for i in range(1,10):
url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590%25E5%25B8%2588,2,'
url1 = url+str(i)+str('.html')
我们原来URL尾部数值进行处理，使用for语句进行循环。range的数值，根据我们需要爬取的页数确认。这里设置的范围为1~10页的数据。
最终代码：
import requests
from lxml import etree
import time
for i in range(1,10):
url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590%25E5%25B8%2588,2,'
url1 = url+str(i)+str('.html')
data = requests.get(url1).text
html=data.encode('ISO 8859-1')
f = etree.HTML(html)
for j in range(4,54):
PATH = ('//*[@id="resultList"]/div[{}]').format(j)
PATH1 = f.xpath(PATH)
for div in PATH1:
name = div.xpath('./p/span/a/@title')
company = div.xpath('./span[1]/a/text()')
address = div.xpath('./span[2]/text()')
money = div.xpath('./span[3]/text()')
print(name,company,address,money)
time.sleep(1)#时间间隔。防止被封IP
这一次的抓包数据提取算是完成了，喜欢的小伙伴可以持续关注，后面为大家带来数据如何保存！
