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!

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