自动职位搜索：LinkedIn 职位到概念板

本项目是一个基于 Python 的职位抓取系统，能够将 LinkedIn 上的职位信息导入结构化的 Notion 数据库。项目地址：jobs-scrape-to-notion

安装步骤

1. 克隆仓库：

<code class="language-bash">git clone https://github.com/namanvashistha/jobs-scrape-to-notion
cd jobs-scrape-to-notion</code>

2. 安装依赖：

<code class="language-bash">pip install -r requirements.txt</code>

3. 配置 Notion：

   • 在 notion.so/my-integrations 创建一个 Notion 集成。
   • 创建一个新的 Notion 数据库。
   • 将数据库与集成共享。
   • 从数据库 URL 中复制数据库 ID。

4. 设置环境变量：

<code class="language-bash">cp .env.example .env</code>

在 .env 文件中更新你的凭据：

<code>NOTION_API_KEY=你的集成令牌
NOTION_DATABASE_ID=你的数据库ID</code>

主要功能

职位抓取

<code class="language-python">def fetch_jobs(search_terms, location, results_wanted=20):
    # 基于多个搜索词抓取 LinkedIn 职位信息
    # 返回包含职位详情的 pandas DataFrame</code>

Notion 集成

• 创建结构化的数据库条目。
• 处理富文本、URL、日期和公司 logo。
• 防止重复条目。
• 管理 API 速率限制。

数据处理

• 清理输入数据。
• 格式化印度卢比的薪资范围。
• 处理公司元数据。
• 管理 logo 文件附件。

运行抓取器

<code class="language-bash">python main.py</code>

默认配置：

• 搜索词：["Software Engineer", "Backend", "SDE"]
• 地点：印度
• 每个词的结果数：20
• 平台：LinkedIn

自定义

修改 scraper.py 文件中的 main() 函数：

<code class="language-python">search_terms = ["你的", "搜索", "词"]
location = "你的地点"
results_wanted = 30  # 每个词的结果数</code>

错误处理

系统包含：

• 完整的日志记录。
• 速率限制管理。
• 重复项预防。
• 数据验证。

访问项目仓库获取源代码和详细文档。

以上是自动职位搜索：LinkedIn 职位到概念板的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！