python数据爬虫——如何爬取二级页面（三） python数据爬虫—

前面两篇文章讲了单页面如何爬取，那么我们来试试如何爬取二级页面。
在爬取页面的时候，需要有个良好的习惯，提前对爬取的页面和爬取思路进行一个分析。
目的：爬取携程无忧数据分析师的二级页面，获取每个岗位的要求。
页面的构成：二级页面是点击一级页面跳转的。
解决思路：
1、在一级页面中获取二级页面的链接
2、在二级二面中获取想要的数据。
这里我们会用到BeautifulSoup。
思路有了，那我们开始吧！
1、获取二级页面的链接，href路径获取，浏览器点开检查。找到相对应的href位置：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from lxml import etree
import time
import csv
headers={
'user-agent':'Mozilla/5.0'
}#模拟浏览器进行爬取
url = 'https://search.51job.com/list/000000%252C00,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590%25E5%25B8%2588,2,'
#网页内容格式调整
i = 0
for n in range(1,10):
r = url+str(n)+str('.html')
html = requests.get(r,headers=headers)
html.raise_for_status()
html.encoding = html.apparent_encoding#内容获取的内容进行转码，以防出现乱码的情况。
soup = BeautifulSoup(html.text,'html.parser')
liebiao = soup.find_all('p','t1')#获取第一页href相关的位置
#print(liebiao)
for item in liebiao:
shuju = item.find('span')
link = shuju.find('a')['href']提取出href.

id = i+1#写了一个自增长。方便自己查看当前数据是第几条。
i = id
print(id,link)
time.sleep(1)

好了，代码写好了，让我们来试试结果吧！

文章图片
这里截取了部分数据，大家可以尝试一下，要是对路径获取不清楚的地方，可以去看一下我前面两篇文章。
2.获得了二级页面的连接，我们来通过这些链接抓取二级页面的数据吧！
先确认一下，我们要抓取哪些信息：

文章图片
我们再把xpath获取内容的方法再回顾一遍，这里也可以用前面使用的新方法，全看个人喜好恩。
我们来看看获取二级页面内容的代码：

date_html=requests.get(link,headers=headers).text
f = etree.HTML(date_html)
Date = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/h1/@title')
print(Date)
name = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/p[1]/a[1]/@title')
print(name)
money = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/strong/text()')
print(money)
content = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[3]/div[1]/div/p/text()')
print(content)
business = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[4]/div[1]/div[2]/p[1]/@title')
print(business)
address = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/p[2]/text()[1]')
print(address)
profession = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[4]/div[1]/div[2]')
for liebiao2 inprofession:
profession2 = liebiao2.xpath('./p[3]/a/text()')
print(profession2)

数据路径有相关的规律，大家可以调整一下，参考我的二篇文章。
完整代码结合起来看看：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from lxml import etree
import time
import csv
fp = open('C:/Users/MIiNA/Desktop/Date.csv','wt',newline='',encoding='utf_8_sig')
#fp = open('C:/Users/JX/Desktop/Date.csv','wt',newline='',encoding='utf_8_sig')
writer = csv.writer(fp)
headers={
'user-agent':'Mozilla/5.0'
}
url = 'https://search.51job.com/list/000000%252C00,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590%25E5%25B8%2588,2,'
#网页内容格式调整
i = 0
for n in range(1,10):
r = url+str(n)+str('.html')
html = requests.get(r,headers=headers)
html.raise_for_status()
html.encoding = html.apparent_encoding

soup = BeautifulSoup(html.text,'html.parser')
liebiao = soup.find_all('p','t1')
for item in liebiao:
shuju = item.find('span')
link = shuju.find('a')['href']

id = i+1
i = id
#print(id,link)
print(id)
time.sleep(1)

date_html=requests.get(link,headers=headers).text
f = etree.HTML(date_html)
Date = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/h1/@title')
print(Date)
name = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/p[1]/a[1]/@title')
print(name)
money = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/strong/text()')
print(money)
content = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[3]/div[1]/div/p/text()')
print(content)
business = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[4]/div[1]/div[2]/p[1]/@title')
print(business)
address = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/p[2]/text()[1]')
print(address)
profession = f.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[4]/div[1]/div[2]')
for liebiao2 inprofession:
profession2 = liebiao2.xpath('./p[3]/a/text()')
print(profession2)
writer.writerow((id,Date,name,money,content,business,profession2,address))
time.sleep(1)
fp.close()