为什么要爬取招聘网站的信息？

在当下竞争激烈的就业环境中，获取及时、准确的岗位信息显得尤为重要。很多时候，招聘信息发布的早晚，就决定了你能否抢占先机。通过数据爬取技术，你不仅能高效地筛选出符合条件的岗位，还能快速掌握行业的最新动态，从而避免错过宝贵的机会。

对于求职者来说，这不仅仅是提升找工作的效率，更可能是迈向理想职位的关键一步。

如果我们在不登陆地状态下就可以获取到信息，那么我们就可以忽略登录这步操作。

为什么要使用住宅代理IP？

使用住宅代理IP有以下好处

匿名保护，保护隐私地安全

采集数据更加地高效

分散访问地压力，提高爬取地效率和稳定性

方便我们收集不同地区地数据，以便于地区专属数据地分析和对比。

本人使用地是辣椒HTTP的海外住宅代理，这种动态住宅代理的IP隐蔽性更强，并且注册时填写验证码lajiao666就可以免费白嫖1.5GB，完全够用，推荐大家去使用。

操作环境

python 3.10

编辑器：pycharm

下面需要获取住宅IP

操作步骤如下：

完成登录注册

进入主页完成实名认证

3.进入仪表盘的海外住宅代理页面，进入账密认证模式，点击生成需要的章号名和代理命令

通常由主机名、端口、用户名、密码这四个部分组成。

数据位置分析

打开目标招聘网站（例如 51job、Indeed、猎聘等）。

按 F12 → Network（网络面板）。

搜索你想要的数据（比如职位列表），刷新页面。

找到返回的数据接口（通常是 XHR/fetch 请求，返回 JSON 或 HTML）。

确认请求方式：

JSON API → 直接抓取接口数据最方便。

HTML 页面 → 需要用 BeautifulSoup 或 lxml 解析。

Python 抓取代码示例

以下提供 两种场景：

场景A：网站有 JSON 接口（推荐优先用这个方式）import requestsimport json

设置代理（如果不需要，可以去掉 proxies 参数）

proxies = { "http": "http://user:password@proxy_host:port", "https": "http://user:password@proxy_host:port"}

目标招聘接口（需要你在 F12 里找到实际的 URL）

url = "https://example.com/api/job/search?keyword=python&city=shanghai"

请求头（伪装成浏览器，防止被识别爬虫）

headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"}

发送请求

response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)

解析 JSON

if response.status_code == 200: data = response.json() # 假设职位列表在 data["jobs"]

else: print("请求失败", response.status_code)

场景B：网站只返回 HTML 页面

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup

proxies = { "http": "http://user:password@proxy_host:port", "https": "http://user:password@proxy_host:port"}

url = "https://example.com/jobs?keyword=python&city=shanghai"headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"}

response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)

if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # 具体解析要根据网页结构调整 jobs = soup.select(".job-item") for job in jobs: title = job.select_one(".job-title").get_text(strip=True) company = job.select_one(".company-name").get_text(strip=True) location = job.select_one(".job-location").get_text(strip=True) print(f"职位：{title} | 公司：{company} | 地点：{location}")else: print("请求失败", response.status_code)

下一步你要做的

打开目标招聘网站，按 F12 找到 真实接口 URL。

确定返回数据是 JSON 还是 HTML。

在上面的代码里替换：

url → 改成真实接口地址。

解析逻辑 → 根据返回的数据结构修改。

运行代码，看能否正常输出。

数据确认后，可以保存到 CSV / Excel：

import pandas as pddf = pd.DataFrame(job_list) # job_list 是你的结果列表df.to_csv("jobs.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")

六、总结

代理IP与网络爬虫密不可分，它能够帮助大家提升数据抓取的效率与稳定性。但在使用代理IP的过程中，一定要注意遵守相关法律法规以及目标网站的使用规则，避免违规或滥用行为。如果你正在寻找安全稳定的住宅代理服务，可以使用邀请码：lajiao666 注册，即可免费领取 1.5GB 海外住宅代理学生优惠，非常适合学习和实践使用。