项目结构介绍
├─README.md
├─Python 抓取招聘网站数据的脚步
| └index.py
├─myApp 微信小程序源码
├─ip 代理池
| ├─index.py 代理抓取
| └proving.py 代理验证
└api node服务端
1.Python的运行
Python index.py
2.myApp的运行
cnpm install
npm start
3.ip的运行
Python index.py
4.api的运行
node server.js
先来看一张图了解下爬虫
- 多线程爬取拉勾网招聘信息
- 维护代理 ip 池
- 搭建 node 服务器
- Taro 使用 echarts 做数据分析
1.Python3 基础语法 菜鸟教程
2.requests 模块 快速上手
3.Mongodb 数据库 快速安装
4.pymongo 的使用 快速上手
5.线程池 concurrent 快速上手
首先我们先了解下什么是爬虫，看下百度百科的定义
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在 FOAF 社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
简单来说就是按照一定规则来抓取内容
我们的目的是抓取拉勾网的招聘信息。 拉勾网武汉站 Python 招聘信息
ok,明白了我们要抓取的数据,下一步就是要找数据的来源了。
我们通过点击下一页观察浏览器控制台,发现每次点击下一页时都有一个新的请求
import requests
# 请求参数
data = {
'first': False, # 这个参数固定可以写False
'pn': 2, # pn表示页码
'kd': 'Python' # kd表示搜索关键测
}
# 发送post请求
response = requests.post(
'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&city=武汉&needAddtionalResult=false', data=data)
# 编码
response.encoding = 'utf-8'
# 获取json
res = response.json()
print(res)运行后得到以下结果
{ "status": False, "msg": "您操作太频繁,请稍后再访问", "clientIp": "59.xxx.xxx.170", "state": 2408 }为什么我们请求得到的结果和网页中返回的结果不一样呢?
再回到控制台看看这个请求，发现是需要携带 cookie 的，ok，那我们加上 cookie。可是 cookie 是从哪里来的，总不能写死吧。
我们先把浏览器的 cookie 清除以下(控制台-Application-Cookies 点击清除)，然后再刷新下页面，发现了 cookie 的来源
ok,那我们先获取 cookie,再去请求接口
import requests
response = requests.get(
'https://www.lagou.com/jobs/list_Python?px=default&city=%E6%AD%A6%E6%B1%89')
response.encoding = 'utf-8'
print(response.text)运行发现返回内容中有这么一句
<div class="tip">当前请求存在恶意行为已被系统拦截，您的所有操作记录将被系统记录！</div>我擦，什么，怎么会被拦截了~
这个时候我们再想想最前面的一张图，这个网站不会就是有 User-Agent 验证吧
不管，先加上 User-Agent 再试试
import requests
# 新增了User-Agent请求头
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3704.400 QQBrowser/10.4.3587.400"
}
response = requests.get(
'https://www.lagou.com/jobs/list_Python?px=default&city=%E6%AD%A6%E6%B1%89', headers=headers)
response.encoding = 'utf-8'
print(response.text)惊奇的发现正常了,返回结果正常了!!!
既然正常了,那我们就获取 cookie 再去请求接口了
import requests
UserAgent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3704.400 QQBrowser/10.4.3587.400"
def getCookie():
'''
@method 获取cookie
'''
global UserAgent
response = requests.get('https://www.lagou.com/jobs/list_Python?px=default&city=%E6%AD%A6%E6%B1%89', headers={
"User-Agent": UserAgent
})
# 获取的cookie是字典类型的
cookies = response.cookies.get_dict()
# 因为请求头中cookie需要字符串,将字典转化为字符串类型
COOKIE = ''
for key, val in cookies.items():
COOKIE += (key + '=' + val + '; ')
return COOKIE
# 请求头
headers = {
"Cookie": getCookie()
}
print(headers)
# 请求数据
data = {
'first': False, # 这个参数固定可以写False
'pn': 2, # pn表示页码
'kd': 'Python' # kd表示搜索关键测
}
response = requests.post(
'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&city=武汉&needAddtionalResult=false', data=data, headers=headers)
# 编码
response.encoding = 'utf-8'
# 获取json
res = response.json()
print(res)这下总该成功然后数据了吧，然后就发现...
尼玛，这么坑，怎么返回结果还是您操作太频繁,请稍后再访问
沉住气，再看看请求头
把其他请求头全加上试试
# 把headers改成这样
headers = {
"Accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01",
"Connection": "keep-alive",
"Host": "www.lagou.com",
"Referer": 'https://www.lagou.com/jobs/list_Python?px=default&city=%E6%AD%A6%E6%B1%89',
"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
"User-Agent": UserAgent,
"Cookie": getCookie()
}运行之后就成功抓取到数据了。
到这里我们就已经成功的抓取了一页的数据，然后我们就要抓取多页啦。。。
考虑到抓取数据较多，可以采用多线程的方式来提高效率，同时应该将数据存到数据库去(这里使用 Mongodb 数据库,其他数据库一样的道理)
爬虫完成代码
import requests
from pymongo import MongoClient
from time import sleep
# 连接数据库
client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = client.db # 连接mydb数据库，没有则自动创建
# 请求头的cookie和UserAgent
COOKIE = ''
UserAgent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3704.400 QQBrowser/10.4.3587.400"
# 武汉
city = '%E6%AD%A6%E6%B1%89'
# 获取cookie
def getCookie(key_world):
global COOKIE, UserAgent, city
data = requests.get('https://www.lagou.com/jobs/list_' + key_world + '?px=default&city=' + city, headers={
"User-Agent": UserAgent
})
cookies = data.cookies.get_dict()
COOKIE = ''
for key, val in cookies.items():
COOKIE += (key + '=' + val + '; ')
# 请求数据接口
def getList(page, key_world):
global COOKIE, UserAgent
data = {
"first": "false",
"pn": page + 1,
"kd": key_world == 'web' and '前端' or key_world
}
headers = {
"Accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01",
"Connection": "keep-alive",
"Host": "www.lagou.com",
"Referer": 'https://www.lagou.com/jobs/list_' + key_world + '?px=default&city=' + city,
"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
"User-Agent": UserAgent,
"Cookie": COOKIE
}
response = requests.post(
'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&city=武汉&needAddtionalResult=false', data=data, headers=headers)
response.encoding = 'utf-8'
res = response.json()
return res
# 抓取数据
def getData(key_world):
global COOKIE, UserAgent, client, db
print('开始抓取'+key_world)
# 前端需要转为web
if key_world == '%E5%89%8D%E7%AB%AF':
table = db.web # 连接mydb数据库，没有则自动创建
else:
table = db[key_world] # 连接mydb数据库，没有则自动创建
# 因为请求接口需要cookie,先获取cookie
getCookie(key_world)
# 抓取数据
for page in range(1, 100):
# 请求数据
res = getList(page, key_world)
# 如果请求成功存入数据库中
if res['msg'] == None:
print('成功')
# 工作岗位
position = res['content']['positionResult']['result']
# 记录当前的数据
one_data = []
for idx, item in enumerate(position):
one_data.append({
'positionName': item['positionName'],
'workYear': item['workYear'],
'salary': item['salary'],
'education': item['education'],
'companySize': item['companySize'],
'companyFullName': item['companyFullName'],
'formatCreateTime': item['formatCreateTime'],
'positionId': item['positionId']
})
# 没有数据了
if len(one_data) == 0:
break
# 存储当前数据
table.insert_many(one_data)
else:
print('失败')
# 写日志
with open('./log.txt', 'a', -1, 'utf-8') as f:
f.write(str(res))
f.write('\n')
# 重新获取cookie
getCookie(key_world)
# 再爬取当页数据
res_once = getList(page, key_world)
# 工作岗位
position_once = res_once['content']['positionResult']['result']
# 记录当前的数据
one_data = []
for idx, item in enumerate(position_once):
one_data.append({
'positionName': item['positionName'],
'workYear': item['workYear'],
'salary': item['salary'],
'education': item['education'],
'companySize': item['companySize'],
'companyFullName': item['companyFullName'],
'formatCreateTime': item['formatCreateTime']
})
# 没有数据了
if len(one_data) == 0:
print(key_world + '存入成功')
# 这里用新cookie获取数据还是被限制了,获取不到,这里暂时先休眠60秒,等后面有代理ip池再使用代理ip来解决这个问题
sleep(60)
return
# 存储当前数据
table.insert_many(one_data)
print(key_world + '存入成功')
sleep(60)
# 抓取的数据搜索关键词, 前面的示例是Python,这里抓取多个类型的
key_worlds = ['Python', 'Java', 'PHP', 'C', 'C++', 'C#']
# 开始抓取数据
for idx, key_world in enumerate(key_worlds):
getData(key_world)目前还需要解决的两个问题,等有了代理 ip 池再解决。
1.未使用多线程
2.还是会存在封 ip 的情况,需要使用代理
1.之前的所有知识
2.xpath 解析模块 lxml 快速上手
维护一个 ip 池大致分为两步
1.抓取网上免费代理存到数据库
2.筛选出数据库中的有效代理
看到这里相信你已经知道爬虫的运行原理。维护一个自己 ip 池其实也就是一个定时爬虫不停的去爬取网上免费的代理
先完成第一步, 抓取网上免费代理存到数据库
我们这里爬取 西拉免费代理 IP
老套路,先把网页抓下来,再提取我们想要的内容
先抓数据
import requests
response = requests.get('http://www.xiladaili.com/gaoni/1/')
response.encoding = 'utf-8'
print(response.text)运行起来就发现已经把所有的内容都抓下来了,很显然这个网站没有反爬虫。
再提取数据 xPath 怎么获取看这里
import requests
from lxml import etree # xpath解析模块
response = requests.get('http://www.xiladaili.com/gaoni/1/')
response.encoding = 'utf-8'
# print(response.text)
s = etree.HTML(response.text)
# 所有的ip
'''
第一条xpath /html/body/div[1]/div[3]/div[2]/table/tbody/tr[1]/td[1]
第二条xpath /html/body/div[1]/div[3]/div[2]/table/tbody/tr[2]/td[1]
所有的xpath就是把选择tr的部分去掉
/html/body/div[1]/div[3]/div[2]/table/tbody/tr/td[1]
'''
ips = s.xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[2]/table/tbody/tr/td[1]/text()')
# 所有的请求代理协议
types = s.xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[2]/table/tbody/tr/td[2]/text()')
print(ips)
print(types)这样我们就提取了我们需要的内容了,再把需要的内容存到数据库
import requests
from lxml import etree # xpath解析模块
from pymongo import MongoClient
# 数据库连接
client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = client.ip # 连接ip数据库，没有则自动创建
table = db.table # 使用table集合，没有则自动创建
response = requests.get('http://www.xiladaili.com/gaoni/1/')
response.encoding = 'utf-8'
s = etree.HTML(response.text)
# 所有的ip
ips = s.xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[2]/table/tbody/tr/td[1]/text()')
# 所有的请求代理协议
types = s.xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[2]/table/tbody/tr/td[2]/text()')
# 存储到数据库
for index, ip in enumerate(ips):
host = ip.split(':')[0]
port = ip.split(':')[1]
table.insert_one({"ip": host, "port": port, "type": types[index]})前面我们只爬取了一页,最后就改用多线程来爬取多页数据
import requests
from lxml import etree # xpath解析模块
from pymongo import MongoClient
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 线程池
# 数据库连接
client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = client.ip # 连接mydb数据库，没有则自动创建
table = db.table # 使用test_set集合，没有则自动创建
spider_poll_max = 5 # 爬虫线程池最大数量
spider_poll = ThreadPoolExecutor(
max_workers=spider_poll_max) # 爬虫线程池 max_workers最大数量
# 爬取单页数据
def getIp(page):
response = requests.get('http://www.xiladaili.com/gaoni/' + str(page + 1)+'/')
response.encoding = 'utf-8'
s = etree.HTML(response.text)
# 所有的ip
ips = s.xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[2]/table/tbody/tr/td[1]/text()')
# 所有的请求代理协议
types = s.xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[2]/table/tbody/tr/td[2]/text()')
print(ips)
print(types)
# 存储到数据库
for index, ip in enumerate(ips):
host = ip.split(':')[0]
port = ip.split(':')[1]
table.insert_one({"ip": host, "port": port, "type": types[index]})
# 爬取10页
for page in range(0, 10):
# 添加一个线程
spider_poll.submit(getIp, (page))还存在的问题
1.还是会存在封 ip 的情况,需要使用代理
抓取 ip 完成了,现在到了验证 ip 的步骤了
再完成第二步,筛选出数据库中的有效代理 我们之前在数据库中创建了一个叫 table 的集合(表),用来存贮所有抓取的 ip(并未有效性检测),再这里我们要专门准备一个叫 ip 的集合,用来存有效 ip。
有效 ip 的检测也分为两步，第一：将 ip 表中的失效代理删除，第二：将 table 表中的有效代理存到 ip 表中。
import requests
from pymongo import MongoClient
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 线程池
REQ_TIMEOUT = 3 # 代理的超时时间，
# 数据库连接
client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = client.ip # 连接mydb数据库，没有则自动创建
table = db.table # 所有的ip表
ip_table = db.ip # 有效ip表
# 线程池
spider_poll_max = 20 # 多线程的最大数量
# 创建一个线程池
proving_poll = ThreadPoolExecutor(max_workers=spider_poll_max)
def proving(ip):
'''
@method 检测所有ip中有效的ip
'''
global table, ip_table
host = ip['ip']
port = ip['port']
_id = ip['_id']
types = ip['type']
proxies = {
'http': host+':'+port,
'https': host+':'+port
}
try:
# 通过比较ip是否相同来判断代理是否有效
OrigionalIP = requests.get("http://icanhazip.com", timeout=REQ_TIMEOUT).content
MaskedIP = requests.get("http://icanhazip.com",timeout=REQ_TIMEOUT, proxies=proxies).content
# 删除代理
if OrigionalIP == MaskedIP:
result = table.delete_one({"ip": host, "port": port, "type": types})
else:
print('新增有效代理', host+':'+port)
# 有效代理则存到ip表中
ip_table.insert_one({"ip": host, "port": port, "type": types})
except:
# 删除代理
result = table.delete_one({"ip": host, "port": port, "type": types})
def proving_ip(ip):
'''
@method 检测有效ip中无效ip
'''
global ip_table
host = ip['ip']
port = ip['port']
_id = ip['_id']
types = ip['type']
#代理
proxies = {
'http': host+':'+port,
'https': host+':'+port
}
#try except用于检测超时的代理
try:
# 通过比较ip是否相同来判断代理是否有效
OrigionalIP = requests.get("http://icanhazip.com", timeout=REQ_TIMEOUT).content
MaskedIP = requests.get("http://icanhazip.com",timeout=REQ_TIMEOUT, proxies=proxies).content
# 删除代理
if OrigionalIP == MaskedIP:
# ip相同则是无效代理
ip_table.delete_one({"ip": host, "port": port, "type": types})
else:
print('有效代理', host+':'+port)
except:
# 删除代理超时的代理
ip_table.delete_one({"ip": host, "port": port, "type": types})
# 进行第一步，先检测有效ip表中无效的ip
proving_ips = ip_table.find({})
print('开始清理无效ip...')
# 有效性验证
for data in proving_ips:
# 添加一个线程
proving_poll.submit(proving_ip, (data))
# 再进行第二步，提取所有ip中的有效ip
ips = table.find({})
print('开始代理有效性验证...')
# 有效性验证
for data in ips:
# 添加一个线程
proving_poll.submit(proving, (data))到这里我们就有了一个专门存在有效代理的数据表了(ip 表),以后直接从这里取一个有效代理就可以直接使用了
现在解决一下前面所遗留的问题 1.使用 多线程 + 代理 完成招聘数据爬取
import requests
import random
from pymongo import MongoClient
from time import sleep
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 线程池
# 连接数据库
client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = client.db # 连接mydb数据库，没有则自动创建
ip_client = client.ip # 连接mydb数据库，没有则自动创建
ip_table = ip_client.ip # 有效ip表
# 线程池
spider_poll_max = 7 # 爬虫线程池最大数量
# 爬虫线程池 max_workers最大数量
spider_poll = ThreadPoolExecutor(max_workers=spider_poll_max)
# 请求头的cookie和UserAgent
UserAgent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3704.400 QQBrowser/10.4.3587.400"
# 武汉
city = '%E6%AD%A6%E6%B1%89'
def getRandomIp():
'''
@method 有效ip表中随机取一个ip
'''
global ip_table
# 获取总数量
count = ip_table.count_documents({}) # 查询一共有多少数据
# 随机取一个
index = random.randint(0, count) # 获取0到count的随机整数
print(count, index)
data = ip_table.find().skip(index).limit(1)
for item in data:
print({'ip': item['ip'], 'port': item['port']})
return {'ip': item['ip'], 'port': item['port']}
def getCookie(key_world):
'''
@method 获取cookie
'''
global UserAgent, city, ip_table
# 随机获取一个代理,防止被封ip
row = getRandomIp()
print(50, row)
try:
proxies = {
'http': row['ip'] + ':' + row['port'],
'https': row['ip'] + ':' + row['port']
}
data = requests.get('https://www.lagou.com/jobs/list_' + key_world + '?px=default&city=' + city, timeout=10, proxies=proxies, headers={
"User-Agent": UserAgent
})
cookies = data.cookies.get_dict()
COOKIE = ''
for key, val in cookies.items():
COOKIE += (key + '=' + val + '; ')
return COOKIE
except:
print('获取cookie失败,无效代理', row['ip'] + ':' + row['port'])
# 删除无效代理
ip_table.delete_one({"ip": row['ip'], "port": row['port']})
# 重新获取cookie
return getCookie(key_world)
def getData(obj):
'''
@method 抓取一页数据
'''
global UserAgent, client, db
key_world = obj['key_world'] # 关键词
page = obj['page'] # 分页
print('开始抓取')
# 连接数据表,前端需要转为web表,
if key_world == '%E5%89%8D%E7%AB%AF':
table = db.web # 连接mydb数据库，没有则自动创建
else:
table = db[key_world] # 连接mydb数据库，没有则自动创建
# 随机获取一个代理,防止被封ip
row = getRandomIp()
print(102, row)
proxies = {
'http': row['ip'] + ':' + row['port'],
'https': row['ip'] + ':' + row['port']
}
try:
# 因为请求接口需要cookie,先获取cookie
cookie = getCookie(key_world)
# 抓取数据开始
data = {
"first": "false",
"pn": page + 1,
"kd": key_world == '%E5%89%8D%E7%AB%AF' and '前端' or key_world
}
headers = {
"Accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01",
"Connection": "keep-alive",
"Host": "www.lagou.com",
"Referer": 'https://www.lagou.com/jobs/list_' + key_world + '?px=default&city=' + city,
"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
"User-Agent": UserAgent,
"Cookie": cookie
}
response = requests.post('https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?px=default&city=武汉&needAddtionalResult=false',
data=data, timeout=10, proxies=proxies, headers=headers)
response.encoding = 'utf-8'
res = response.json()
print(res)
# 如果请求成功存入数据库中
if res['msg'] == None:
# 工作岗位
position = res['content']['positionResult']['result']
# 记录当前的数据
one_data = []
for idx, item in enumerate(position):
one_data.append({
'positionName': item['positionName'],
'workYear': item['workYear'],
'salary': item['salary'],
'education': item['education'],
'companySize': item['companySize'],
'companyFullName': item['companyFullName'],
'formatCreateTime': item['formatCreateTime'],
'positionId': item['positionId']
})
# 没有数据了
if len(one_data) == 0:
print(key_world + '第'+page+'页数据为空')
return
# 存储当前数据
table.insert_many(one_data)
print(key_world + '第'+page+'页存入成功')
else:
print(key_world + '第'+page+'页存入失败')
# 写日志
with open('./log.txt', 'a', -1, 'utf-8') as f:
f.write('key_world:'+key_world+',page:'+page+'\n')
f.write(str(res))
f.write('\n')
# 删除无效代理
ip_table.delete_one({"ip": row['ip'], "port": row['port']})
# 重新添加到任务中
spider_poll.submit(
getData, ({'key_world': key_world, 'page': page}))
except:
print('超时代理', row['ip'] + ':' + row['port'])
# 删除无效代理
ip_table.delete_one({"ip": row['ip'], "port": row['port']})
# 重新添加到任务中
spider_poll.submit(getData, ({'key_world': key_world, 'page': page}))
# 搜索的关键词, 第一个为前端
key_worlds = ['%E5%89%8D%E7%AB%AF', 'Python', 'Java', 'PHP', 'C', 'C++', 'C#']
# 添加任务
for idx, key_world in enumerate(key_worlds):
# 每种搜索关键词爬取100页
for page in range(1, 100):
# 添加一个任务
spider_poll.submit(getData, ({'key_world': key_world, 'page': page}))2.使用代理爬取代理
import requests
import random
from pymongo import MongoClient
from lxml import etree # xpath解析模块
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 线程池
# 数据库连接
client = MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = client.ip # 连接mydb数据库，没有则自动创建
table = db.table # 将抓取的ip全部存到table表中
ip_table = db.ip # 有效ip表
# 线程池
spider_poll_max = 50 # 爬虫线程池最大数量
# 爬虫线程池 max_workers最大数量
spider_poll = ThreadPoolExecutor(max_workers=spider_poll_max)
def getRandomIp():
'''
@method 有效ip表中随机取一个ip
'''
global ip_table
# 获取总数量
count = ip_table.count_documents({}) # 查询一共有多少数据
# 随机取一个
index = random.randint(0, count) # 获取0到count的随机整数
# print(count, index)
data = ip_table.find().skip(index).limit(1)
for item in data:
return {'ip': item['ip'], 'port': item['port']}
def getIp(page):
'''
@method 爬取数据
'''
# 随机获取一个代理,防止被封ip
row = getRandomIp()
proxies = {
'http': row['ip'] + ':' + row['port'],
'https': row['ip'] + ':' + row['port']
}
try:
# 抓取代理
response = requests.get(
'http://www.xiladaili.com/gaoni/' + str(page + 1)+'/', timeout=10, proxies=proxies)
# 设置编码
response.encoding = 'utf-8'
# 解析
s = etree.HTML(response.text)
# 获取ip和请求类型
ips = s.xpath(
'/html/body/div[1]/div[3]/div[2]/table/tbody/tr/td[1]/text()')
types = s.xpath(
'/html/body/div[1]/div[3]/div[2]/table/tbody/tr/td[2]/text()')
if (len(ips) == 0):
print('抓取数据为空')
# 写日志
with open('./log.txt', 'a', -1, 'utf-8') as f:
f.write(response.text)
f.write('--------------------------------------------------')
f.write('\n')
f.write('\n')
f.write('\n')
f.write('\n')
# 删除无效代理
ip_table.delete_one({"ip": row['ip'], "port": row['port']})
else:
print('抓取数据成功, 正在存入数据库...')
# 存储ip
for index, ip in enumerate(ips):
host = ip.split(':')[0]
port = ip.split(':')[1]
table.insert_one(
{"ip": host, "port": port, "type": types[index]})
except:
print('超时')
# 删除无效代理
ip_table.delete_one({"ip": row['ip'], "port": row['port']})
# 抓取网页的数量
for page in range(0, 100):
# 添加一个线程
spider_poll.submit(getIp, (page))server.js
const http = require('http');
var url = require('url');
var qs = require('qs');
const { get_education } = require('./api/education.js');
const { get_workYear } = require('./api/workYear.js');
const { get_salary } = require('./api/salary.js');
//用node中的http创建服务器 并传入两个形参
http.createServer(function(req, res) {
//设置请求头 允许所有域名访问 解决跨域
res.setHeader('Access-Control-Allow-Origin', '*');
res.writeHead(200, { 'Content-Type': 'application/json;charset=utf-8' }); //设置response编码
try {
//获取地址中的参数部分
var query = url.parse(req.url).query;
//用qs模块的方法 把地址中的参数转变成对象 方便获取
var queryObj = qs.parse(query);
//获取前端传来的myUrl=后面的内容 GET方式传入的数据
var type = queryObj.type;
/*
/get_education 获取学历分布
/get_workYear 获取工作经验分布
/get_salary 获取薪资分布
*/
if (req.url.indexOf('/get_education?type=') > -1) {
get_education(type, function(err, data) {
if (err) res.end({ errmsg: err });
console.log('[ok] /get_education');
res.end(JSON.stringify(data));
});
} else if (req.url.indexOf('/get_workYear?type=') > -1) {
get_workYear(type, function(err, data) {
if (err) res.end({ errmsg: err });
console.log('[ok] /get_workYear');
res.end(JSON.stringify(data));
});
} else if (req.url.indexOf('/get_salary?type=') > -1) {
get_salary(type, function(err, data) {
if (err) res.end({ errmsg: err });
console.log('[ok] /get_salary');
res.end(JSON.stringify(data));
});
} else {
console.log(req.url);
res.end('404');
}
} catch (err) {
res.end(err);
}
}).listen(8989, function(err) {
if (!err) {
console.log('服务器启动成功，正在监听8989...');
}
});education.js 文件 (其他文件与这个类似)
const { model } = require('./db.js');
//获取学历
exports.get_education = function(type, callback) {
//查询所有的本科学历
model[type].find({}, { education: 1 }, function(err, res) {
if (err) return callback(err);
let result = [],
type = [];
//找出每种学历的数量
res.forEach(item => {
if (type.includes(item.education)) {
result[type.indexOf(item.education)].count++;
} else {
type.push(item.education);
result.push({
label: item.education,
count: 1
});
}
});
callback(null, result);
});
};db.js
const mongoose = require('mongoose');
const DB_URL = 'mongodb://localhost:27017/db';
// 连接数据库
mongoose.connect(DB_URL, { useNewUrlParser: true });
var Schema = mongoose.Schema;
//所有的表
let collections = ['web', 'Python', 'PHP', 'Java', 'C++', 'C#', 'C'];
let model = {};
//为每张表都生成一个model用来操作表
collections.forEach(collection => {
let UserSchema = new Schema(
{
positionName: { type: String }, //职位
workYear: { type: String }, //工作年限
salary: { type: String }, //薪水
education: { type: String }, //学历
companySize: { type: String }, //规模
companyFullName: { type: String }, //公司名
formatCreateTime: { type: String }, //发布时间
positionId: { type: Number } //id
},
{
collection: collection
}
);
let web_model = mongoose.model(collection, UserSchema);
model[collection] = web_model;
});
exports.model = model;然后我们用运行 server.js 文件, cmd 中输入 node server.js
运行成功后再用浏览器打开 localhost:8989/get_education?type=Python就可以看到数据了
1.熟悉微信小程序 官方文档
2.熟悉 react 语法 官方文档
3.熟悉 Taro 的使用 官方文档
4.熟悉 echarts 的使用 快速上手 官网实例
5.在微信小程序中使用 echarts 快速上手
代码请移步 github
1.第一步请先抓取代理存入的table表中
2.第二步再验证代理确保ip表中有数据
3.最后在运行爬虫爬取数据
4.写个定时任务去循环前三步