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引言
拉勾网，作为互联网招聘领域的佼佼者，汇聚了海量且多样的职位招聘信息。这些信息涵盖了从新兴科技领域到传统行业转型所需的各类岗位，无论是初出茅庐的应届生，还是经验丰富的职场老手，都能在其中探寻到机遇。
对于求职者而言，能够快速、全面地掌握招聘职位的详细情况，如薪资待遇的高低、工作地点的便利性、职位描述所要求的技能与职责等，无疑能在求职路上抢占先机。而企业方，通过分析同行业职位信息的发布趋势、薪资水平的波动，也可为制定更具吸引力的招聘策略提供有力依据。
接下来，就让我们看看如何运用 Python 爬虫从拉勾网获取关键的招聘信息。
目录
一、实战目标
二、技术路线
三、数据爬取
3.1 网页分析
3.2 网页请求
3.3 网页解析
3.4 保存数据
总结
一、实战目标
本次实战的核心目标是精准抓取拉勾网特定职位的关键招聘信息。具体而言，要获取的信息涵盖：职位名称，它如同求职路上的指南针，能让求职者迅速定位职业方向；薪资范围，这是求职者关注的重点，也是衡量自身价值与市场行情的关键标尺；公司名称，背后关联着企业的规模、文化与发展前景；
二、技术路线
requests：用于发送HTTP请求，获取网页内容。
BeautifulSoup：用于解析HTML页面，提取所需的信息。
csv：用于将爬取的数据存储为CSV文件，便于后续分析。
三、数据爬取
3.1 网页分析
拉勾网的职位列表页，清晰明了的卡片式设计呈现了众多招聘信息，关键数据一目了然。仔细观察其 URL，不难发现其中蕴含的规律，如职位关键词、城市代码、页码等参数巧妙嵌入，以 “https://www.lagou.com/wn/jobsfromSearch=true&kd=python&pn=1&city=%E8%A5%BF%E5%AE%89” 职位关键词 /city = 城市代码、kd = 关键职位、pn = 页码” 为例，这种结构为精准定位不同职位、不同地区的招聘页面提供了线索，pn 参数可以协助我们获取多分页的信息。
分析后我们可以知道，职位信息都在class_=‘item__10RTO’ 的div元素下，可以通过id=‘openWinPostion’、class_=‘money__3Lkgq’、class_=‘company-name__2-SjF’ 来分别获取职位名称、薪资范围和公司名称。
3.2 网页请求
在 Python 的工具库中，requests 库能高效地向目标网站发送 HTTP 请求，帮我们牵线搭桥获取网页内容。不过，拉勾网为了维护自身数据的有序访问，设置了一些防护机制，我们得像智慧的访客一样巧妙应对。
首先，合理设置请求头（headers）至关重要，它就像是我们拜访网站时递出的名片，告知对方我们是友好且正常的浏览器访问。模拟常见浏览器的 User-Agent 字段，如 “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36”，让服务器误以为我们是普通用户操作。同时，Referer 字段也不可忽视，它记录着请求的来源页面，保持其合理性，能避免一些不必要的拦截。最后，如果网站有动态验证的话我们需要设置 Cookie ，可以从自己浏览器访问记录中找到Cookie参数。
# 拉勾网职位招聘信息爬取与数据分析
import requests# 模拟浏览器头部信息
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36","Referer": "https://www.lagou.com/jobs/list_python?px=default","Cookie": "index_location_city=%E5%85%A8%E5%9B%BD; user_trace_token=20250104093938-902c4ff5-f24c-45e5-aec2-3d1473035947; __lg_stoken__=a8290517006006e881e7779a471d837c8e507eea47d1d1fa6cc1ad03ccb44cefb814362b5ac691966eb8697d786c6e53e4f6c233c3d4eaa9ba7c50ac63afc8f768fef09ed4ae; JSESSIONID=ABAACCCABBFAAGBFE0BC31D870268EB481847F272508F4B; WEBTJ-ID=20250104094035-1942ef8a924bd-0dd7463ae6d789-26001851-1049088-1942ef8a9253d2; LGUID=20250104093941-930407fa-f7e8-4c42-81fc-756f97aefcb1; Hm_lvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1735954836; HMACCOUNT=D7BB61FCD5F74C1A; sajssdk_2015_cross_new_user=1; _ga=GA1.2.694435554.1735954836; _gid=GA1.2.74502511.1735954836; X_MIDDLE_TOKEN=bd70439f6dca25617ea4b718273bbf6d; SEARCH_ID=6e9a4c0e27e34ae3929ec6c60a10d1f7; X_HTTP_TOKEN=1226f88b1a607ea4951559537134b7e1ae0350e7f1; sensorsdata2015session=%7B%7D; Hm_lpvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1735955277; LGRID=20250104094702-51a5d712-8f33-46b0-a616-3b54c420e4a4; _ga_DDLTLJDLHH=GS1.2.1735954837.1.1.1735955277.60.0.0; gate_login_token=v1####df3b53f43f17d1db42f281952270b469e8255336da4736f3; LG_LOGIN_USER_ID=v1####5496aa08cbf5a8587c4797982411a6af15950cd637352b0a; LG_HAS_LOGIN=1; _putrc=B6E2CB0ECCED9CDE; login=true; unick=%E7%94%B3%E7%99%BB%E5%B3%B0; showExpriedIndex=1; showExpriedCompanyHome=1; showExpriedMyPublish=1; hasDeliver=0; privacyPolicyPopup=true; sensorsdata2015jssdkcross=%7B%22distinct_id%22%3A%221942ef8ab81cd-06cd07b2b912ae-26001851-1049088-1942ef8ab822d7%22%2C%22%24device_id%22%3A%221942ef8ab81cd-06cd07b2b912ae-26001851-1049088-1942ef8ab822d7%22%2C%22props%22%3A%7B%22%24latest_traffic_source_type%22%3A%22%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E6%B5%81%E9%87%8F%22%2C%22%24latest_referrer%22%3A%22%22%2C%22%24latest_search_keyword%22%3A%22%E6%9C%AA%E5%8F%96%E5%88%B0%E5%80%BC_%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E6%89%93%E5%BC%80%22%2C%22%24os%22%3A%22Windows%22%2C%22%24browser%22%3A%22Chrome%22%2C%22%24browser_version%22%3A%22121.0.0.0%22%7D%7D"
}# 目标URL，以Python职位为例，搜索西安地区，第一页数据,pn为页码，kd为职位关键词
url = "https://www.lagou.com/wn/jobs?fromSearch=true&kd=python&pn=1&city=%E8%A5%BF%E5%AE%89"# 发送get请求，获取响应
res = requests.get(url, headers=headers)
html = res.text
print(html)
在这段代码中，我们精心构建了请求头和请求参数，并发起 GET请求，若请求顺利，便能获得网页数据，为后续的数据解析铺就道路。
3.3 网页解析
当我们成功取回网页的 HTML 内容，需要合适的工具来解读其中的奥秘。在这里，我们使用BeautifulSoup来获取想要的信息。我们已获取到拉勾网职位列表页的 HTML 内容，存储在变量 html 中，提取职位名称、薪资、公司名称等信息的代码如下：
from bs4 import BeautifulSoupjob_list = []
# 创建BeautifulSoup对象，选用html.parser解析器
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')# 查找所有职位列表项
job_list_items = soup.find_all('div', class_='item__10RTO')for item in job_list_items:# 提取职位名称job_title = item.find(id='openWinPostion').text.strip()# 提取薪资范围salary = item.find('span', class_='money__3Lkgq').text.strip()# 提取公司名称company_name = item.find('div', class_='company-name__2-SjF').text.strip()# 将职位信息写入列表job_list.append({"job_title": job_title, "salary": salary, "company_name": company_name})print(job_list)
在这段代码里，我们先创建了 BeautifulSoup 对象，然后定义了列表用于临时存储职位信息，接着利用 find_all 方法依据类名找出所有职位列表项，再深入每个列表项，通过标签与属性的组合，精准抓取职位名称、薪资、公司名称等关键信息，将其清晰呈现。
3.4 保存数据
辛苦抓取并解析得到的数据，需要妥善保存才能让其价值延续。常见的 CSV、JSON 等格式，各有千秋。
CSV 格式，以其简洁的表格形式，通用性强，能被 Excel 等众多软件直接打开编辑，方便数据的初步查看与简单分析。Python 内置的 csv 模块便能担此大任。以下是将获取到的拉勾网职位数据保存为 CSV 文件的示例：
import csv# CSV文件路径
csv_file_path = "lagou_jobs.csv"# 写入CSV文件
with open(csv_file_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:fieldnames = ['job_title', 'salary', 'company_name'] # 定义列名writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)writer.writeheader() # 写入表头writer.writerows(job_list) # 写入数据行print(f"数据已成功保存至 {csv_file_path}")
在这段示例中，我们首先定义了 CSV 文件路径，运用 csv.DictWriter 以字典形式将数据逐行写入 CSV 文件，同时写入表头，确保数据存储的规范性与完整性，方便后续随时调取分析。
最后对代码进行整理优化，并增加多页面处理。
# 爬取拉勾网职位招聘信息
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csvdef get_html(url):# 模拟浏览器头部信息headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36","Referer": "https://www.lagou.com/jobs/list_python?px=default","Cookie": "index_location_city=%E5%85%A8%E5%9B%BD; user_trace_token=20250104093938-902c4ff5-f24c-45e5-aec2-3d1473035947; __lg_stoken__=a8290517006006e881e7779a471d837c8e507eea47d1d1fa6cc1ad03ccb44cefb814362b5ac691966eb8697d786c6e53e4f6c233c3d4eaa9ba7c50ac63afc8f768fef09ed4ae; JSESSIONID=ABAACCCABBFAAGBFE0BC31D870268EB481847F272508F4B; WEBTJ-ID=20250104094035-1942ef8a924bd-0dd7463ae6d789-26001851-1049088-1942ef8a9253d2; LGUID=20250104093941-930407fa-f7e8-4c42-81fc-756f97aefcb1; Hm_lvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1735954836; HMACCOUNT=D7BB61FCD5F74C1A; sajssdk_2015_cross_new_user=1; _ga=GA1.2.694435554.1735954836; _gid=GA1.2.74502511.1735954836; X_MIDDLE_TOKEN=bd70439f6dca25617ea4b718273bbf6d; SEARCH_ID=6e9a4c0e27e34ae3929ec6c60a10d1f7; X_HTTP_TOKEN=1226f88b1a607ea4951559537134b7e1ae0350e7f1; sensorsdata2015session=%7B%7D; Hm_lpvt_4233e74dff0ae5bd0a3d81c6ccf756e6=1735955277; LGRID=20250104094702-51a5d712-8f33-46b0-a616-3b54c420e4a4; _ga_DDLTLJDLHH=GS1.2.1735954837.1.1.1735955277.60.0.0; gate_login_token=v1####df3b53f43f17d1db42f281952270b469e8255336da4736f3; LG_LOGIN_USER_ID=v1####5496aa08cbf5a8587c4797982411a6af15950cd637352b0a; LG_HAS_LOGIN=1; _putrc=B6E2CB0ECCED9CDE; login=true; unick=%E7%94%B3%E7%99%BB%E5%B3%B0; showExpriedIndex=1; showExpriedCompanyHome=1; showExpriedMyPublish=1; hasDeliver=0; privacyPolicyPopup=true; sensorsdata2015jssdkcross=%7B%22distinct_id%22%3A%221942ef8ab81cd-06cd07b2b912ae-26001851-1049088-1942ef8ab822d7%22%2C%22%24device_id%22%3A%221942ef8ab81cd-06cd07b2b912ae-26001851-1049088-1942ef8ab822d7%22%2C%22props%22%3A%7B%22%24latest_traffic_source_type%22%3A%22%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E6%B5%81%E9%87%8F%22%2C%22%24latest_referrer%22%3A%22%22%2C%22%24latest_search_keyword%22%3A%22%E6%9C%AA%E5%8F%96%E5%88%B0%E5%80%BC_%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E6%89%93%E5%BC%80%22%2C%22%24os%22%3A%22Windows%22%2C%22%24browser%22%3A%22Chrome%22%2C%22%24browser_version%22%3A%22121.0.0.0%22%7D%7D"}# 发送get请求，获取响应res = requests.get(url, headers=headers)html = res.textif res.status_code == 200:print(f"请求成功，状态码：{res.status_code}")else:print(f"请求失败，状态码：{res.status_code}")return htmldef get_alljobs(html):job_list = []# 创建BeautifulSoup对象，选用html.parser解析器soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')# 查找所有职位列表项job_list_items = soup.find_all('div', class_='item__10RTO')for item in job_list_items:# 提取职位名称job_title = item.find(id='openWinPostion').text.strip()# 提取薪资范围salary = item.find('span', class_='money__3Lkgq').text.strip()# 提取公司名称company_name = item.find('div', class_='company-name__2-SjF').text.strip()# 将职位信息写入列表job_list.append({"job_title": job_title, "salary": salary, "company_name": company_name})return job_listdef save_to_csv(job_list):# CSV文件路径csv_file_path = "lagou_jobs.csv"# 写入CSV文件with open(csv_file_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:fieldnames = ['job_title', 'salary', 'company_name'] # 定义列名writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)writer.writeheader() # 写入表头writer.writerows(job_list) # 写入数据行return f"数据已成功保存至 {csv_file_path}"if __name__ == "__main__":# 目标URL，以Python职位为例，搜索西安地区，第一页数据,pn为页码，kd为职位关键词base_url = "https://www.lagou.com/wn/jobs?fromSearch=true&kd=python&city=%E8%A5%BF%E5%AE%89"# 配置页码数量num_pages = 3# 定义一个空列表，存储所有的职位jobs = []for i in range(1, num_pages+1):url = f"{base_url}&pn={i}"html = get_html(url)job_list = get_alljobs(html)jobs.extend(job_list)save_to_csv(jobs)print("爬取完成，数据已保存至 lagou_jobs.csv")
总结
本文通过详细步骤展示了如何使用Python爬取拉勾网的职位招聘信息。我们使用了requests、BeautifulSoup、csv等常见库完成拉勾网数据的抓取、解析与存储，并且介绍了如何处理反爬虫机制、分页问题以及数据存储。
在享受爬虫技术带来便利的同时，务必铭记要遵循网站规则。合理设置爬取频率，模拟真实用户行为，不恶意冲击服务器；尊重网站的 robots.txt 协议，不越界访问禁止区域。只有如此，才能确保爬虫技术在合法合规的轨道上稳健前行，实现数据获取与网站运营的和谐共生。