文章目录
一、为什么需要这个骚操作？二、装备准备（工具全家桶）三、实战六步走（代码逐行解析）步骤1：配置代理IP（核心中的核心！）步骤2：破解网站反爬机制（超实用技巧）步骤3：解析岗位数据（XPath选择器实战）步骤4：数据持久化（CSV+MongoDB双备份）
四、数据清洗黑科技（让AI更聪明）五、训练面试AI智能体（Transformer实战）六、法律红线千万别碰！（求生指南）七、还能这么玩？（扩展思路）
一、为什么需要这个骚操作？
（别急着写代码！先搞明白这波操作的价值） 最近面试AI大模型火到爆炸，但很多模型回答面试问题像在背课文！究其原因——缺乏真实行业数据支撑。通过爬取各大招聘平台的岗位需求数据，我们可以：
构建行业知识图谱（薪资范围/技能要求/岗位趋势）训练智能面试官AI（自动生成面试题/模拟面试场景）生成岗位竞争力分析报告（你的简历值多少钱？）
二、装备准备（工具全家桶）
亮数据代理IP：防止IP被封的保命神器（官网注册送5G流量）Python 3.8+：建议装Anaconda全家桶（自带Jupyter Notebook）Requests库：HTTP请求必备 pip install requestsBeautifulSoup4：网页解析神器 pip install bs4Fake-Useragent：伪装浏览器头 pip install fake-useragent
三、实战六步走（代码逐行解析）
步骤1：配置代理IP（核心中的核心！）
import requests
from fake_useragent import UserAgent
# 亮数据代理配置（记得替换自己的认证信息）
proxy = {
"http": "http://用户:密码@网关IP:端口",
"https": "http://用户:密码@网关IP:端口"
}
# 创建带随机UA的会话对象
session = requests.Session()
session.headers.update({'User-Agent': UserAgent().random})
步骤2：破解网站反爬机制（超实用技巧）
随机延时：time.sleep(random.uniform(1,3))动态UA：每次请求更换UserAgentCookie持久化：使用Session对象保持登录态请求头全副武装：
headers = {
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'Referer': 'https://www.zhipin.com/',
'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
}
步骤3：解析岗位数据（XPath选择器实战）
以某BOSS直聘页面为例：
from bs4 import BeautifulSoup
def parse_job_data(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
jobs = []
for item in soup.select('div.job-primary'):
title = item.select_one('div.job-title').text.strip()
salary = item.select_one('span.red').text
company = item.select_one('div.company-text > a').text
# 更多字段解析...
jobs.append({
'title': title,
'salary': salary,
'company': company
})
return jobs
步骤4：数据持久化（CSV+MongoDB双备份）
import csv
import pymongo
# CSV存储
with open('jobs.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title','salary','company'])
writer.writerows(jobs_list)
# MongoDB存储
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['job_db']
collection = db['positions']
collection.insert_many(jobs_list)
四、数据清洗黑科技（让AI更聪明）
原始数据往往包含大量噪音：
薪资标准化：把"15-30K"转换为数值范围[15000,30000]技能词抽取：使用jieba分词提取技术关键词（Python/Spark/Hadoop）岗位分类：用K-Means聚类算法自动划分岗位类别
五、训练面试AI智能体（Transformer实战）
from transformers import GPT2LMHeadModel, Trainer, TrainingArguments
# 加载预训练模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium")
# 配置训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=4,
logging_dir='./logs',
)
# 开始训练！
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=dataset
)
trainer.train()
六、法律红线千万别碰！（求生指南）
Robots协议：一定要检查网站的robots.txt文件访问频率：单IP请求间隔建议>5秒数据用途：仅用于个人学习研究（重要！）敏感字段：避免爬取联系方式等隐私信息
七、还能这么玩？（扩展思路）
结合NLP生成智能简历优化建议开发岗位竞争力评分系统制作行业薪资热力图搭建面试模拟聊天机器人
最后唠叨两句： 爬虫不是法外之地！本文所有技术仅用于学习交流，实际操作请遵守《网络安全法》和《数据安全法》。遇到验证码别硬刚，该收手时就收手～（你也不想收到律师函吧？）