Scrapy 是一个基于 Python 的开源网络爬虫框架，它被广泛应用于数据抓取、信息提取等领域，在招聘信息抓取的场景中，Scrapy 凭借其高效性、可扩展性和强大的数据处理能力，成为许多开发者和企业的首选工具，下面将详细介绍如何使用 Scrapy 进行招聘信息的抓取，包括环境搭建、项目创建、爬虫编写、数据存储及常见问题解决等步骤。

环境准备与项目初始化

在使用 Scrapy 之前，需要确保已安装 Python 环境（建议 Python 3.6 及以上版本），接着通过 pip 安装 Scrapy 框架：

pip install scrapy

安装完成后,可通过命令行创建一个新的 Scrapy 项目，创建一个名为 job_spider 的项目：

scrapy startproject job_spider
cd job_spider

项目初始化后,会生成以下核心目录结构：

• job_spider/：项目配置文件目录，包含 settings.py（全局设置）、items.py（数据模型定义）等。
• spiders/：存放爬虫文件的目录，后续将在此编写具体的抓取逻辑。

定义数据模型（Items）

在抓取招聘信息前,需明确需要提取的字段，如职位名称、公司名称、薪资、工作地点、发布时间等，在 items.py 中定义数据模型：

import scrapy
class JobItem(scrapy.Item):= scrapy.Field()          # 职位名称
    company = scrapy.Field()        # 公司名称
    salary = scrapy.Field()         # 薪资范围
    location = scrapy.Field()       # 工作地点
    publish_time = scrapy.Field()   # 发布时间
    job_url = scrapy.Field()        # 职位链接
    source = scrapy.Field()         # 招聘网站来源

通过定义 Item，可以规范数据结构，避免字段遗漏或错误。

编写爬虫（Spider）

在 spiders/ 目录下创建爬虫文件，zhaopin_spider.py，以智联招聘为例，编写爬虫逻辑：

import scrapy
from job_spider.items import JobItem
class ZhaopinSpider(scrapy.Spider):
    name = 'zhaopin'
    allowed_domains = ['zhaopin.com']
    start_urls = ['https://www.zhaopin.com/jobs/search?keyword=Python&city=530']
    def parse(self, response):
        # 提取职位列表
        job_list = response.css('div.job-list-item')
        for job in job_list:
            item = JobItem()
            item['title'] = job.css('span.job-name::text').get()
            item['company'] = job.css('a.company-name::text').get()
            item['salary'] = job.css('span.salary::text').get()
            item['location'] = job.css('span.job-area::text').get()
            item['publish_time'] = job.css('span.job-publish-time::text').get()
            item['job_url'] = response.urljoin(job.css('a::attr(href)').get())
            item['source'] = '智联招聘'
            yield item
        # 处理分页
        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

上述代码中,parse 方法负责解析页面并提取数据，同时通过 yield 返回 Item 对象，对于分页场景，通过 response.follow 实现页面的递归抓取。

配置爬虫与中间件

在 settings.py 中进行关键配置，例如设置请求头（User-Agent）、限制爬取速度（避免被封禁）等：

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
DOWNLOAD_DELAY = 2  # 请求间隔2秒，防止高频请求
ROBOTSTXT_OBEY = False  # 忽略 robots.txt 规则（需谨慎使用）

若目标网站有反爬机制（如验证码、IP 封禁），可结合 middlewares.py 编写自定义中间件，例如使用代理 IP 池或添加 Cookie 头。

数据存储

Scrapy 支持多种数据存储方式，如 JSON、CSV、MySQL、MongoDB 等，以存储为 JSON 文件为例，在命令行中执行：

scrapy crawl zhaopin -o jobs.json

若需存储到数据库,可通过 pipelines.py 编写数据处理管道，将数据存入 MySQL：

import pymysql
class MySQLPipeline:
    def __init__(self, host, database, user, password):
        self.host = host
        self.database = database
        self.user = user
        self.password = password
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            host=crawler.settings.get('MYSQL_HOST'),
            database=crawler.settings.get('MYSQL_DATABASE'),
            user=crawler.settings.get('MYSQL_USER'),
            password=crawler.settings.get('MYSQL_PASSWORD')
        )
    def open_spider(self, spider):
        self.connection = pymysql.connect(
            host=self.host,
            user=self.user,
            password=self.password,
            db=self.database,
            charset='utf8mb4',
            cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
        )
    def close_spider(self, spider):
        self.connection.close()
    def process_item(self, item, spider):
        with self.connection.cursor() as cursor:
            sql = "INSERT INTO jobs (title, company, salary, location, publish_time, job_url, source) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"
            cursor.execute(sql, (
                item['title'], item['company'], item['salary'],
                item['location'], item['publish_time'], item['job_url'], item['source']
            ))
        self.connection.commit()
        return item

并在 settings.py 中启用管道：

ITEM_PIPELINES = {
    'job_spider.pipelines.MySQLPipeline': 300,
}

运行与调试

执行爬虫命令后,Scrapy 会自动抓取数据并存储，若遇到解析错误，可通过 scrapy shell 进行调试：

scrapy shell "https://www.zhaopin.com/jobs/search?keyword=Python"

在交互式环境中测试 CSS 或 XPath 选择器是否正确提取数据。

常见问题与优化

1. 反爬虫应对：动态渲染页面（如 JavaScript 渲染）可使用 Scrapy-Selenium 或 Splash；IP 封禁可通过代理轮换或降低请求频率解决。
2. 数据清洗：在 process_item 方法中处理数据格式，例如去除薪资字符串中的空格：item['salary'] = item['salary'].strip()。
3. 分布式爬取：对于大规模数据抓取，可结合 Scrapy-Redis 实现分布式调度，提高抓取效率。

相关问答FAQs

Q1：Scrapy 抓取招聘信息时如何处理分页问题？
A1：Scrapy 处理分页通常有两种方式：一是通过分析页面的分页按钮（如“下一页”链接），使用 response.follow 递归请求下一页；二是构造页码参数（如 ?page=2）循环请求，需注意目标网站的分页规则，部分网站可能采用 AJAX 动态加载，此时需检查网络请求或使用 Splash 渲染页面。

Q2：如何避免目标网站识别并封禁爬虫？
A2：可通过以下措施降低被封禁风险：① 设置合理的 DOWNLOAD_DELAY（如 2-5 秒）；② 随机更换 User-Agent，模拟不同浏览器；③ 使用代理 IP 池轮换请求地址；④ 遵守网站的 robots.txt 规则（ROBOTSTXT_OBEY = True）；⑤ 避免高频请求同一页面，可结合 RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY 实现随机延迟。