智聯招聘python抓包（python爬取智聯招聘數據）

本文目錄一覽：

• 1、學完Python可以應用到工作的哪些應用中？
• 2、智聯招聘爬蟲 python？
• 3、如何利用python2.7實現網頁的抓包攔包改包功能？有沒有範例
• 4、Python中怎麼用爬蟲爬
• 5、Python爬蟲可以爬取什麼
• 6、Python做大數據，都需要學習什麼，比如哪些框架，庫等！人工智能呢？請盡量詳細點！

學完Python可以應用到工作的哪些應用中？

從工作上應用於：Python開發、Python爬蟲、大數據;

從生活上，爬蟲為我們增添了很多生活樂趣、便利了日常，比如說數據分析、簡單地幾行代碼可以處理上千條Excel數據等等。

Python開發

自動化測試、自動化運維、WEB開發(網站開發)、人工智能都屬於Python開發。

自動化測試——用Python編寫簡單的實現腳本，運用在Selenium/lr中，實現自動化。

自動化運維——Python對於服務器運維很重要。

目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器，以使用Python腳本進行批量化的文件部署，和運行調整~

而且Python提供了全方位的工具集合，結合Web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。

WEB開發——Python最火的WEB開發框架Django在業界非常流行，其中的設計哲學也常用於其它程序語言設計的框架~

如果是網站後端，使用它單間網站，後台服務比較容易維護。如我們常看到的：Gmail、知乎、豆瓣等~

人工智能更是現在非常火的方向，現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現的。

Python爬蟲

在當前信息大爆炸時代，大量的信息都通過Web來展示，為了獲取這些數據，網絡爬蟲工程師就應運而生。

不過這可不止我們日常的抓取數據和解析數據那些簡單，還能夠突破普通網站常見的反爬蟲機制，以及更深層次的爬蟲採集算法的編寫。

大家也可以去網上搜索別人通過爬蟲做了什麼有趣的事情：

「用Python寫的第一個程序，是爬取糗事百科上的圖片、自動下載到本地、自動分成文件夾保存，當時就覺得，卧糟，太NB了~」

「智聯招聘爬蟲，支持輸入查詢的職位關鍵詞+城市。並將爬取到的數據分別用Exce和Python(matplotlib)做了數據分析及可視化……」

「嘗試爬取京東熱賣、淘寶淘搶購(還是聚划算)的商品信息，沒想到還挺簡單的，主要是沒做什麼防爬蟲措施……」

Python大數據

數據是一個公司的核心資產，從雜亂無章的數據中提取有價值的信息或者規律，成為了數據分析師的首要任務。

Python的工具鏈為這項繁重的工作提供了極高的效率支持，數據分析建立在爬蟲的基礎上，我們便捷地爬下海量數據，才能進行分析。

智聯招聘爬蟲 python？

請求一般用到兩個包，urllib和requests

from urllib import request

res=request.Request(url,headers=請求頭字典形式)

htm=request.urlopen(res).read().decode()

這樣就能拿到源碼為字符串格式，還有幾種請求的，已經看看有沒有打錯關鍵字的。

如何利用python2.7實現網頁的抓包攔包改包功能？有沒有範例

登陸其實就是將賬號密碼之類的POST到那個網站的服務器。你可以通過抓包看到你點擊登陸時發的POST包。那麼你用python也模擬發一個一樣的包給服務器，就實現了模擬登陸唄。

Python中怎麼用爬蟲爬

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：

如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。

利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。

淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常複雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這裡給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

2.了解非結構化數據的存儲

3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲

4.學習數據庫知識，應對大規模數據存儲與提取

5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

6.分佈式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

Python爬蟲可以爬取什麼

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：

如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。

利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。

淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常複雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這裡給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

2.了解非結構化數據的存儲

3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲

4.學習數據庫知識，應對大規模數據存儲與提取

5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

6.分佈式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

一

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事百科、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

當然如果你需要爬取異步加載的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。

二

了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入數據庫中。

開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

當然你可能發現爬回來的數據並不是乾淨的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更乾淨的數據。

三

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常複雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

四

學習數據庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種數據庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這裡要用到的數據庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。

五

掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態加載等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.

六

分佈式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分佈式爬蟲。

分佈式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分佈式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。

因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的數據庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。

以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望採納。

Python做大數據，都需要學習什麼，比如哪些框架，庫等！人工智能呢？請盡量詳細點！

階段一、人工智能篇之Python核心

1、Python掃盲

2、面向對象編程基礎

3、變量和基本數據類型

4、Python機器學習類庫

5、Python控制語句與函數

6.、Python數據庫操作+正則表達式

7、Lambda表達式、裝飾器和Python模塊化開發

階段二、人工智能篇之數據庫交互技術

1、初識MySQL數據庫

2、創建MySQL數據庫和表

3、MySQL數據庫數據管理

4、使用事務保證數據完整性

5、使用DQL命令查詢數據

6、創建和使用索引

7、MySQL數據庫備份和恢復

階段三、人工智能篇之前端特效

1、HTML+CSS

2、Java

3、jQuery

階段四、人工智能篇之Python高級應用

1、Python開發

2、數據庫應用程序開發

3、Python Web設計

4、存儲模型設計

5、智聯招聘爬蟲

6、附加：基礎python爬蟲庫

階段五、人工智能篇之人工智能機器學習篇

1、數學基礎

2、高等數學必知必會

3、Numpy前導介紹

4、Pandas前導課程

5、機器學習

階段六、人工智能篇之人工智能項目實戰

1、人臉性別和年齡識別原理

2、CTR廣告點擊量預測

3、DQN+遺傳算法

4、圖像檢索系統

5、NLP閱讀理解

階段七、人工智能篇之人工智能項目實戰篇

1、基於Python數據分析與機器學習案例實戰教程

2、基於人工智能與深度學習的項目實戰

3、分佈式搜索引擎ElasticSearch開發

4、AI法律諮詢大數據分析與服務智能推薦項目

5、電商大數據情感分析與AI推斷實戰項目

6、AI大數據互聯網電影智能推薦