基于Spider异步爬虫框架+JS动态参数逆向+隧道代理+自定义中间件的猎聘招聘数据爬取

在本篇博客中，我们将介绍如何使用 Scrapy 框架结合 JS 逆向技术、代理服务器和自定义中间件，来爬取猎聘网站的招聘数据。猎聘是一个国内知名的招聘平台，提供了大量的企业招聘信息和职位信息。本项目的目标是抓取指定城市的招聘信息，提取相关的职位名称、薪资、公司名称等信息。

项目结构

项目的基本结构如下：

liepin/
├── liepin/
│   ├── items.py          # 定义Item模型
│   ├── pipelines.py      # 定义数据处理管道
│   ├── settings.py       # Scrapy的配置文件
│   ├── spiders/
│   │   └── lp_spider.py  # 爬虫代码
├── lp.js                 # JS逆向代码
└── data.csv              # 存储爬取的招聘数据

• lp_spider.py：定义了爬虫的核心逻辑，负责发起请求、解析数据并将数据传递给 pipeline 进行处理。
• middlewares.py：自定义了爬虫和下载器中间件，处理请求的重试逻辑和代理。
• pipelines.py：定义了数据存储的逻辑，将爬取的数据保存为 CSV 文件。
• settings.py：配置 Scrapy 框架的各项设置。
• lp.js：包含 JS 代码，用于生成请求所需的参数。

步骤 1: 配置代理和用户身份认证

在爬虫开始前，我们首先需要配置代理服务器。为了防止 IP 被封锁，我们使用了快代理提供的代理服务器。代理认证信息包括 username 和 password，通过将这些信息构造为代理 URL：

# 隧道域名:端口号
tunnel = "xxxx"# 用户名密码方式
username = "xxxx"
password = "xxxx"proxy_url = f"http://{username}:{password}@{tunnel}"

然后，我们将在后续请求中使用该代理 URL。

步骤 2: 使用 JS 逆向技术生成请求参数

猎聘的 API 请求需要一个动态生成的 ckId 参数，这是通过执行 JavaScript 代码来生成的。为了获取这个参数，我们通过 Python 的 execjs 库来执行 JS 代码。

js_file = open('../lp.js', mode='r', encoding='utf-8').read()
js_code = execjs.compile(js_file)
ckId = js_code.call('r', 32)

其中，r 是 JS 代码中的一个函数，用于生成一个随机的 ckId 值。这样可以模拟正常用户请求，避免被反爬虫机制拦截。

步骤 3: 编写爬虫逻辑

爬虫的核心是发起请求并解析返回的数据。我们定义了一个名为 LpSpider 的爬虫类，继承自 Scrapy 的 Spider 类。

class LpSpider(scrapy.Spider):name = "lp"custom_settings = {'RETRY_ENABLED': True,'RETRY_TIMES': 3,'RETRY_HTTP_CODES': []}def start_requests(self):for city in city_list:for key in key_word:for page in range(0, 10):js_code = execjs.compile(js_file)ckId = js_code.call('r', 32)data = { ... }  # 构造请求数据json_data = json.dumps(data)url = 'https://api-c.liepin.com/api/com.liepin.searchfront4c.pc-search-job'headers = { ... }  # 请求头部信息yield scrapy.Request(url=url, method='POST', headers=headers, body=json_data, callback=self.parse, meta={'proxy': proxy_url})

步骤 4: 解析响应数据

当服务器返回职位数据时，我们需要提取相关信息。主要的数据包括职位名称、薪资、公司信息等。在 parse 方法中，我们从 JSON 响应中提取数据，并将每个职位的详情链接传递给 parse_details_page 方法。

def parse(self, response):data = json.loads(response.body)job_card_list = data['data']['data']['jobCardList']for job_card in job_card_list:job_link = job_card['job']['link']yield scrapy.Request(url=job_link, callback=self.parse_details_page, meta={'proxy': proxy_url})

步骤 5: 解析职位详情页

在职位详情页中，我们进一步提取职位的详细信息，如公司介绍、职位描述等。

def parse_details_page(self, response):try:item = LiepinItem()item['title'] = response.xpath('//span[@class="name ellipsis-2"]/text()').get()item['salary'] = response.xpath('//span[@class="salary"]/text()').get()item['company_name'] = response.xpath('//div[@class="name ellipsis-1"]/text()').get()item['company_intro'] = response.xpath('//div[@class="inner ellipsis-3"]/text()').get()item['job_intro'] = response.xpath('//dd[@data-selector="job-intro-content"]/text()').get()item['job_loca'] = response.xpath('/html/body/section[3]/div[1]/div[3]/span[1]/text()').get()item['job_exp'] = response.xpath('/html/body/section[3]/div[1]/div[3]/span[3]/text()').get()item['job_educate'] = response.xpath('/html/body/section[3]/div[1]/div[3]/span[5]/text()').get()key_word_elements = response.xpath('//div[@class="tag-box"]/ul/li/text()')item['key_word_list'] = [kw.get() for kw in key_word_elements]item['company_info'] = [response.xpath('//div[@class="company-other"]/div[1]/span[@class="text"]/text()').get(),response.xpath('//div[@class="company-other"]/div[2]/span[@class="text"]/text()').get(),response.xpath('//div[@class="company-other"]/div[3]/span[@class="text"]/text()').get(),]item['details_url'] = response.urlyield itemexcept Exception as e:self.logger.error(f"An error occurred: {e}")

步骤 6: 配置重试和延迟

由于爬虫在运行时可能会遇到网络错误或被目标网站屏蔽，因此我们需要实现请求的重试逻辑。我们通过自定义重试中间件来实现该功能。

class CustomRetryMiddleware(RetryMiddleware):def process_exception(self, request, exception, spider):if isinstance(exception, self.EXCEPTIONS_TO_RETRY):retry_times = request.meta.get('retry_times', 0) + 1if retry_times <= self.max_retry_times:retryreq = self._retry(request, exception, spider)if retryreq is not None:retryreq.meta['retry_times'] = retry_timesreturn retryreq

步骤 7: 数据存储

抓取到的职位信息通过 Scrapy 的 pipeline 存储到 CSV 文件中。我们定义了一个 LiepinPipeline 类来处理数据存储。

class LiepinPipeline:def __init__(self):self.file = open('data.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8')self.writer = csv.writer(self.file)self.writer.writerow(['Job Name', 'Salary', 'Company Name', 'Company Intro', 'Job Intro', 'Job Location', 'Job Experience', 'Job Education', 'Key Word List', 'Company Info', 'Details URL'])def process_item(self, item, spider):self.writer.writerow([item['title'], item['salary'], item['company_name'], item['company_intro'], item['job_intro'], item['job_loca'], item['job_exp'], item['job_educate'], item['key_word_list'], item['company_info'], item['details_url']])return itemdef close_spider(self, spider):self.file.close()

将爬取失败的代码采用selenium进行重采（登录后）

代码的主要流程如下：

1. 读取失败的请求URL：
   我们从一个文件failed_requests.txt中读取之前失败的URL，并存储在failed_requests列表中。

2. 配置Selenium WebDriver：
   我们使用Chrome浏览器作为Selenium的驱动程序，通过webdriver.Chrome()初始化浏览器实例。设置隐式等待时间（implicitly_wait(3)）来处理网页加载的延迟。

3. 处理每个失败的请求：
   对于每个失败的URL，我们重新访问该页面。为了避免频繁的登录，我们使用一个标志has_logged_in来判断是否已经登录。如果没有登录，我们手动提示登录操作。

4. 提取网页数据：
   使用Selenium获取当前页面的源代码后，使用lxml.etree解析HTML。通过XPath选择器，我们提取职位的相关信息，如职位标题、薪资、公司介绍、职位要求等。

   • 职位标题：tree.xpath('/html/body/section[3]/div[1]/div[1]/span[1]/span/text()')
   • 薪资：tree.xpath('//span[@class="salary"]/text()')
   • 公司信息：包括公司名称、公司介绍等，均通过XPath进行提取。

5. 处理提取错误：
   使用try-except语句来处理数据提取过程中可能出现的错误，避免程序中断。即使某个字段没有数据，代码仍然会继续运行，确保尽可能多地提取到有效数据。

6. 将数据写入CSV：
   提取的数据被按行写入CSV文件，包含公司名称、职位信息、薪资、工作要求等字段。

7. 关闭WebDriver：
   在所有请求处理完毕后，调用driver.quit()关闭浏览器实例，释放资源。

代码示例

# 从文件中读取失败的请求URL
with open('failed_requests.txt') as f:failed_requests = [line.strip() for line in f.readlines()]# 设置Selenium WebDriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.implicitly_wait(3)has_logged_in = False# 打开CSV文件用于写入数据
with open('failed_requests_data.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:writer = csv.writer(file)# 写入表头writer.writerow(['Company Name', 'Company Intro', 'Job Intro', 'Job Location', 'Job Experience', 'Job Education', 'Title','Salary', 'Key Words', 'Company Info', 'Details URL'])for failed_request in failed_requests:driver.get(failed_request)if not has_logged_in:input('请登录')has_logged_in = True# 提取数据title = tree.xpath('/html/body/section[3]/div[1]/div[1]/span[1]/span/text()')[0] if tree.xpath('/html/body/section[3]/div[1]/div[1]/span[1]/span/text()') else ''salary = tree.xpath('//span[@class="salary"]/text()')[0] if tree.xpath('//span[@class="salary"]/text()') else ''company_name = tree.xpath('//div[@class="name ellipsis-1"]/text()')[0] if tree.xpath('//div[@class="name ellipsis-1"]/text()') else ''company_intro = tree.xpath('//div[@class="inner ellipsis-3"]/text()')[0] if tree.xpath('//div[@class="inner ellipsis-3"]/text()') else ''job_intro = tree.xpath('//dd[@data-selector="job-intro-content"]/text()')[0] if tree.xpath('//dd[@data-selector="job-intro-content"]/text()') else ''job_loca = tree.xpath('/html/body/section[3]/div[1]/div[3]/span[1]/text()')[0] if tree.xpath('/html/body/section[3]/div[1]/div[3]/span[1]/text()') else ''# 关闭WebDriver
driver.quit()

代码说明

• WebDriverWait：用于等待网页中的某个元素加载完成，避免程序在页面未加载完毕时就进行数据提取。
• XPath提取：tree.xpath()用于从HTML中提取相关数据，XPath的使用使得提取过程更加灵活和精确。
• CSV写入：提取到的数据被写入到CSV文件中，方便后续分析。

最后爬取的数据结果

总结

本项目通过 Scrapy 框架结合 JS 逆向技术和自定义中间件，成功地爬取了猎聘招聘平台的数据，并存储在本地 CSV 文件中。重试机制和代理设置保证了爬虫的稳定性和反爬虫防护。该方案适用于类似需要绕过反爬虫机制的招聘网站或其他数据来源。

如果你对 Web 爬虫的其他技术和最佳实践感兴趣，欢迎关注本博客。

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