Scrapy是一個基於Python的爬蟲框架,可以快速且方便地取得網路上的相關資訊。在本篇文章中,我們將透過Scrapy案例來詳細解析如何抓取LinkedIn上的公司資訊。
- 確定目標URL
首先,我們需要明確我們的目標是LinkedIn上的公司資訊。因此,我們需要找到LinkedIn公司資訊頁面的URL。開啟LinkedIn網站,在搜尋框中輸入公司名稱,在下拉方塊中選擇「公司」選項,即可進入至公司介紹頁面。在此頁面上,我們可以看到該公司的基本資訊、員工人數、關聯公司等資訊。此時,我們需要從瀏覽器的開發者工具中取得該頁面的URL,以便後續使用。這個URL的結構為:
https://www.linkedin.com/search/results/companies/?keywords=xxx
其中,keywords=xxx代表我們搜尋的關鍵字, xxx可以替換成任何公司名稱。
- 建立Scrapy專案
接下來,我們需要建立一個Scrapy專案。在命令列輸入以下指令:
scrapy startproject linkedin
該指令將會在目前目錄下建立一個名為linkedin的Scrapy專案。
- 建立爬蟲
建立專案後,在專案根目錄下輸入下列指令來建立新的爬蟲:
scrapy genspider company_spider www. linkedin.com
這將會建立一個名為company_spider的爬蟲,並將其定位到Linkedin公司頁面。
- 配置Scrapy
在Spider中,我們需要配置一些基本信息,例如要抓取的URL,以及如何解析頁面中的資料等。在剛才建立的company_spider.py檔案中加入以下程式碼:
import scrapy class CompanySpider(scrapy.Spider): name = "company" allowed_domains = ["linkedin.com"] start_urls = [ "https://www.linkedin.com/search/results/companies/?keywords=apple" ] def parse(self, response): pass
在上述程式碼中,我們定義了要抓取的網站URL和解析函數。在上述程式碼中,我們只定義了要抓取的網站URL和解析函數,還沒有加入爬蟲的具體實作。現在我們需要編寫parse函數來實現LinkedIn公司資訊的抓取和處理。
- 編寫解析函數
在parse函數中,我們需要編寫抓取和處理LinkedIn公司資訊的程式碼。我們可以使用XPath或CSS選擇器來解析HTML程式碼。 LinkedIn公司資訊頁面中的基本資訊可以使用以下XPath來提取:
//*[@class="org-top-card-module__name ember-view"]/text()
該XPath將選取class為「org-top-card-module__name ember-view」的元素,並傳回它的文字值。
以下是完整的company_spider.py檔案:
import scrapy class CompanySpider(scrapy.Spider): name = "company" allowed_domains = ["linkedin.com"] start_urls = [ "https://www.linkedin.com/search/results/companies/?keywords=apple" ] def parse(self, response): # 获取公司名称 company_name = response.xpath('//*[@class="org-top-card-module__name ember-view"]/text()') # 获取公司简介 company_summary = response.css('.org-top-card-summary__description::text').extract_first().strip() # 获取公司分类标签 company_tags = response.css('.org-top-card-category-list__top-card-category::text').extract() company_tags = ','.join(company_tags) # 获取公司员工信息 employees_section = response.xpath('//*[@class="org-company-employees-snackbar__details-info"]') employees_current = employees_section.xpath('.//li[1]/span/text()').extract_first() employees_past = employees_section.xpath('.//li[2]/span/text()').extract_first() # 数据处理 company_name = company_name.extract_first() company_summary = company_summary if company_summary else "N/A" company_tags = company_tags if company_tags else "N/A" employees_current = employees_current if employees_current else "N/A" employees_past = employees_past if employees_past else "N/A" # 输出抓取结果 print('Company Name: ', company_name) print('Company Summary: ', company_summary) print('Company Tags: ', company_tags) print(' Employee Information Current: ', employees_current) print('Past: ', employees_past)
上述程式碼中,我們使用了XPath和CSS選擇器來提取頁面中的基本資訊、公司簡介、標籤和員工信息,並對它們進行了一些基本的數據處理和輸出。
- 運行Scrapy
現在,我們已經完成了對LinkedIn公司資訊頁面的抓取和處理。接下來,我們需要運行Scrapy來執行該爬蟲。在命令列中輸入以下命令:
scrapy crawl company
執行該命令後,Scrapy將會開始抓取並處理LinkedIn公司資訊頁面中的數據,並輸出抓取結果。
總結
以上就是使用Scrapy抓取LinkedIn公司資訊的方法。在Scrapy框架的幫助下,我們可以輕鬆地進行大規模的數據抓取,同時還能夠處理和轉換數據,節省我們的時間和精力,提高數據收集效率。
以上是Scrapy案例解析:如何抓取LinkedIn上公司訊息的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

SlicingaPythonlistisdoneusingthesyntaxlist[start:stop:step].Here'showitworks:1)Startistheindexofthefirstelementtoinclude.2)Stopistheindexofthefirstelementtoexclude.3)Stepistheincrementbetweenelements.It'susefulforextractingportionsoflistsandcanuseneg

numpyallowsforvariousoperationsonArrays:1)basicarithmeticlikeaddition,減法,乘法和division; 2)evationAperationssuchasmatrixmultiplication; 3)element-wiseOperations wiseOperationswithOutexpliitloops; 4)

Arresinpython,尤其是Throughnumpyandpandas,weessentialFordataAnalysis,offeringSpeedAndeffied.1)NumpyArseNable efflaysenable efficefliceHandlingAtaSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetsetSetSetSetSetsopplexoperationslikemovingaverages.2)

列表sandnumpyArraysInpythonHavedIfferentMemoryfootprints:listSaremoreFlexibleButlessMemory-效率,而alenumpyArraySareSareOptimizedFornumericalData.1)listsStorReereReereReereReereFerenceStoObjects,with withOverHeadeBheadaroundAroundaround64byty64-bitsysysysysysysysysyssyssyssyssysssyssys2)

toensurepythonscriptsbehavecorrectlyacrycrosdevelvermations,分期和生產,USETHESTERTATE:1)Environment varriablesForsimplesettings,2)configurationfilesfilesForcomPlexSetups,3)dynamiCofforComplexSetups,dynamiqualloadingForaptaptibality.eachmethodoffersuniquebeneiquebeneqeniquebenefitsandrefitsandrequiresandrequiresandrequiresca

Python列表切片的基本語法是list[start:stop:step]。 1.start是包含的第一個元素索引,2.stop是排除的第一個元素索引,3.step決定元素之間的步長。切片不僅用於提取數據,還可以修改和反轉列表。

ListSoutPerformarRaysin:1)DynamicsizicsizingandFrequentInsertions/刪除,2)儲存的二聚體和3)MemoryFeliceFiceForceforseforsparsedata,butmayhaveslightperformancecostsinclentoperations。

toConvertapythonarraytoalist,usEthelist()constructororageneratorexpression.1)intimpthearraymoduleandcreateanArray.2)USELIST(ARR)或[XFORXINARR] to ConconverTittoalist,請考慮performorefformanceandmemoryfformanceandmemoryfformienceforlargedAtasetset。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

MinGW - Minimalist GNU for Windows
這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。

EditPlus 中文破解版
體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能

Atom編輯器mac版下載
最受歡迎的的開源編輯器

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3 英文版
推薦:為Win版本,支援程式碼提示!