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使用亮数据代理IP+Python爬虫批量爬取招聘信息训练面试类AI智能体(手把手教学版)

文章目录

    • 一、为什么要用代理IP?(重要!!!)
    • 二、环境准备(三件套走起)
      • 2.1 安装必备库(pip大法好)
      • 2.2 获取亮数据代理(官网注册送试用)
    • 三、编写爬虫代码(含完整异常处理)
      • 3.1 基础爬取函数(核心代码)
      • 3.2 多页爬取封装(自动翻页)
    • 四、数据清洗与存储(Pandas骚操作)
      • 4.1 数据去重处理
      • 4.2 存储到CSV(后续AI训练用)
    • 五、训练面试AI智能体(黑科技揭秘)
      • 5.1 数据预处理流程
      • 5.2 简易AI训练代码(PyTorch版)
    • 六、注意事项(血泪经验总结)
    • 七、常见问题解答(Q&A)

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

一、为什么要用代理IP?(重要!!!)

兄弟们(敲黑板)!当你想批量爬取招聘网站数据时,有没有遇到过这些情况:

  • 刚爬10页就被封IP(心态爆炸💥)
  • 数据加载不全(关键薪资信息总缺失)
  • 验证码多到怀疑人生(我是机器人吗?)

重点来了(掏出小本本记):使用亮数据代理IP可以:

  1. 自动轮换IP地址(避免封禁)
  2. 突破地域限制(比如想爬某地岗位)
  3. 绕过反爬机制(成功率提升300%!)

二、环境准备(三件套走起)

2.1 安装必备库(pip大法好)

pip install requests beautifulsoup4 pandas 
# requests:网络请求神器
# bs4:HTML解析之王
# pandas:数据处理专家

2.2 获取亮数据代理(官网注册送试用)

# 代理配置示例(替换成你的认证信息)
PROXY_USER = "你的用户名"
PROXY_PASSWORD = "你的密码"
PROXY_ENDPOINT = "gateway.lumiproxy.com:22225"

三、编写爬虫代码(含完整异常处理)

3.1 基础爬取函数(核心代码)

import requests
from bs4 import BeautifulSoupdef get_jobs(keyword, page):# 设置代理(重点!!!)proxies = {"http": f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASSWORD}@{PROXY_ENDPOINT}","https": f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASSWORD}@{PROXY_ENDPOINT}"}try:url = f"https://www.zhipin.com/web/geek/job?query={keyword}&page={page}"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36..."}# 发起带代理的请求response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)response.raise_for_status()  # 自动检测HTTP错误# 解析HTMLsoup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')jobs = []for item in soup.select('.job-list li'):title = item.select_one('.job-name').text.strip()salary = item.select_one('.salary').text.strip()company = item.select_one('.company-name').text.strip()jobs.append({"title": title,"salary": salary,"company": company})return jobsexcept Exception as e:print(f"第{page}页爬取出错:{str(e)}")return []

3.2 多页爬取封装(自动翻页)

def batch_crawl(keyword, max_page=10):all_jobs = []for page in range(1, max_page+1):print(f"正在爬取第{page}页...")jobs = get_jobs(keyword, page)if not jobs:  # 遇到封禁立即停止print("触发反爬机制!建议:")print("1. 更换代理IP\n2. 增加请求间隔\n3. 检查User-Agent")breakall_jobs.extend(jobs)time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 随机等待防封return all_jobs

四、数据清洗与存储(Pandas骚操作)

4.1 数据去重处理

import pandas as pddf = pd.DataFrame(all_jobs)
print("原始数据量:", len(df))# 高级去重(综合三个字段)
df_clean = df.drop_duplicates(subset=['title', 'salary', 'company'],keep='first'
)
print("去重后数据量:", len(df_clean))

4.2 存储到CSV(后续AI训练用)

df_clean.to_csv('job_data.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')  # 解决中文乱码

五、训练面试AI智能体(黑科技揭秘)

5.1 数据预处理流程

from transformers import AutoTokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")# 将岗位描述转换为AI可理解的格式
def preprocess(text):inputs = tokenizer(text,max_length=512,truncation=True,padding='max_length')return inputs

5.2 简易AI训练代码(PyTorch版)

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassificationmodel = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese",num_labels=2  # 示例:岗位分类
)# 模拟训练循环(实际需加载清洗后的数据)
for epoch in range(3):optimizer.zero_grad()outputs = model(**batch)loss = outputs.lossloss.backward()optimizer.step()

六、注意事项(血泪经验总结)

  1. 法律红线(必看)

    • 遵守《网络安全法》第27条
    • 绝不爬取个人隐私数据
    • 遵循robots.txt协议
  2. 道德准则

    • 控制请求频率(别把人家网站搞崩了)
    • 只用于学习研究
    • 数据使用前脱敏处理
  3. 技术技巧

    • 使用随机User-Agent(fake_useragent库)
    • 设置超时重试机制(建议最多3次)
    • 定期更换代理IP池

七、常见问题解答(Q&A)

Q:亮数据代理和其他代理有什么区别?
A:实测对比(数据说话):

功能亮数据代理普通代理
IP存活率98%60%
响应速度<1s2-5s
地域选择支持定制固定区域

Q:为什么我的爬虫突然不工作了?
A:检查清单(照着做):

  1. 代理IP是否过期
  2. 网站改版导致选择器失效
  3. 请求头是否完整
  4. 是否触发人机验证

最后说句掏心窝的:爬虫虽好,可不要贪杯哦~(你懂的)合理合法使用技术才是正道!下期教大家如何用这些数据做薪资预测模型,记得三连关注!

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