一、项目介绍

本项目是一个基于Streamlit和Selenium的BOSS直聘职位数据爬虫系统，提供了友好的Web界面，支持自定义搜索条件、扫码登录、数据爬取和导出等功能。

1.1 功能特点

• 支持多城市职位搜索
• 自定义工作经验和公司规模筛选
• 扫码登录认证
• 自动化数据采集
• 数据导出为CSV格式
• 实时数据预览

1.2 技术栈

• Python 3.x
• Streamlit：Web界面框架
• Selenium：自动化测试工具
• BeautifulSoup4：HTML解析
• Pandas：数据处理
• ChromeDriver：浏览器驱动

二、项目结构

boss_spyder_streamlit/
├── README.md                 # 项目说明文档
├── requirements.txt          # 项目依赖
├── app.py                    # Streamlit应用主程序
├── spider.py                 # 爬虫核心实现
├── config.py                # 配置文件（城市代码等）
├── data/                    # 数据存储目录
└── chromedriver/           # ChromeDriver目录
    └── chromedriver        # 浏览器驱动

三、核心代码实现

3.1 爬虫实现 (spider.py)

1. 浏览器初始化

def init_driver():
    try:
        service = Service('./chromedriver/chromedriver')
        options = webdriver.ChromeOptions()
        # 基本设置
        options.add_argument('--start-maximized')
        options.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled')
        options.add_argument('--disable-dev-shm-usage')
        options.add_argument('--no-sandbox')
        
        # 反爬设置
        options.add_experimental_option("excludeSwitches", ["enable-automation"])
        options.add_experimental_option('useAutomationExtension', False)
        
        driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)
        
        # 禁用webdriver标记
        driver.execute_cdp_cmd('Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument', {
            'source': '''
                Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
                    get: () => undefined
                })
            '''
        })
        
        return driver
    except Exception as e:
        raise Exception(f"浏览器初始化失败: {str(e)}")

2. 登录处理

def wait_for_login(driver, timeout=300):
    try:
        driver.get("https://www.zhipin.com/web/user/?ka=header-login")
        WebDriverWait(driver, timeout).until(
            EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "user-nav"))
        )
        return True
    except TimeoutException:
        raise Exception("登录等待超时，请在5分钟内完成扫码登录")

3. 数据采集

def get_jobs(driver, keyword, city_code, exp=None, scale=None, limit=10):
    try:
        base_url = f"https://www.zhipin.com/web/geek/job?city={city_code}&query={keyword}"
        driver.get(base_url)
        
        # 应用筛选条件
        apply_filters(driver, exp, scale)

        job_list = []
        jobs_processed = 0

        while jobs_processed < limit:
            # 解析职位信息
            soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
            jobs_on_page = soup.select('.job-card-wrapper')
            
            for job in jobs_on_page:
                if jobs_processed >= limit:
                    break
                    
                # 提取职位信息
                name = safe_get_element_text(job, '.job-name')
                area = safe_get_element_text(job, '.job-area')
                salary = safe_get_element_text(job, '.salary')
                company = safe_get_element_text(job, '.company-name')
                
                # 获取详细信息
                url = "https://www.zhipin.com" + job.select_one('a')['href']
                description = get_job_description(driver, url)
                
                job_list.append([name, area, salary, company, ...])
                jobs_processed += 1
                
            # 翻页处理
            if jobs_processed < limit:
                next_button = driver.find_element(By.CLASS_NAME, 'next')
                if 'disabled' not in next_button.get_attribute('class'):
                    next_button.click()
                    time.sleep(random.uniform(2, 3))

        # 保存数据
        filename = f'data/{keyword}_{city_code}_{datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")}.csv'
        df = pd.DataFrame(job_list, columns=[...])
        df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig')
        return filename

3.2 Web界面实现 (app.py)

1. 页面配置

st.set_page_config(
    page_title="BOSS直聘爬虫",
    page_icon="💼",
    layout="wide",
    initial_sidebar_state="expanded"
)

2. 搜索配置界面

with st.sidebar:
    st.header("🔍 搜索配置")
    
    city = st.selectbox("选择城市", list(zone_dicts.keys()))
    keyword = st.text_input("输入职位关键词", value="算法工程师")
    exp = st.selectbox("工作经验", exp_list)
    scale = st.selectbox("公司规模", scale_list)
    limit = st.slider("爬取数量", min_value=10, max_value=100, value=20, step=10)

3. 数据爬取与展示

if st.button("🚀 开始爬取数据", use_container_width=True):
    try:
        with st.spinner(f"🔄 正在爬取数据..."):
            filename = get_jobs(
                driver=st.session_state.driver,
                keyword=keyword,
                city_code=zone_dicts[city]['code'],
                exp=exp,
                scale=scale,
                limit=limit
            )
        
        # 读取并显示数据
        df = pd.read_csv(filename)
        st.success(f"✅ 成功爬取 {len(df)} 条数据！")
        
        # 数据预览
        st.markdown("### 📊 数据预览")
        st.dataframe(df, use_container_width=True)
        
        # 下载按钮
        with open(filename, "rb") as f:
            st.download_button(
                "📥 下载数据(CSV)",
                f,
                file_name=filename.split("/")[-1],
                mime="text/csv",
                use_container_width=True
            )
    except Exception as e:
        st.error(f"❌ 发生错误: {str(e)}")

四、系统功能展示

4.1 搜索配置

• 支持选择全国主要城市
• 自定义职位关键词
• 筛选工作经验要求
• 筛选公司规模
• 设置爬取数据量

4.2 数据采集

• 自动化模拟浏览器操作
• 智能处理登录验证
• 自动翻页采集
• 详情页信息提取
• 数据自动保存

4.3 数据展示

• 实时数据预览
• 表格形式展示
• CSV格式导出
• 操作状态提示

五、项目优化

5.1 反爬虫策略

1. 浏览器伪装

• 修改WebDriver特征
• 随机User-Agent
• 禁用自动化标记

2. 请求控制

• 随机延时处理
• 分页采集
• 异常重试机制

5.2 性能优化

1. 资源管理

• 及时关闭标签页
• 定期清理缓存
• 内存使用优化

2. 异常处理

• 完整的异常捕获
• 优雅的错误提示
• 会话状态管理

六、部署说明

6.1 环境准备

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. ChromeDriver配置

• 下载对应版本的ChromeDriver
• 放置在chromedriver目录下
• 确保执行权限

6.2 启动应用

streamlit run app.py

七、注意事项

1. 使用限制

• 遵守网站robots协议
• 控制采集频率
• 合理使用数据

2. 运行环境

• 确保Chrome浏览器安装
• 检查网络连接
• 适当的系统权限

八、总结

本项目通过Streamlit和Selenium技术栈，实现了一个功能完整的职位数据采集系统。主要特点包括：

1. 友好的Web操作界面
2. 完善的反爬虫机制
3. 稳定的数据采集功能
4. 便捷的数据导出功能

通过这个项目，我们不仅实现了数据采集的自动化，还提供了良好的用户体验，使得非技术用户也能方便地获取职位数据。
完整代码：

参考资料

1. Streamlit官方文档
2. Selenium文档
3. BeautifulSoup4文档
4. Python Pandas文档

运行效果

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