前不久，我用rvest包爬取了政府工作报告，通过jiebaR分词，并用wordcloud2进行了词云分析。
《点击图片即可查看》
今天，我们来用rvest包爬取猎聘网上的招聘信息。
链接为 https://www.liepin.com/zhaopin/?init=1。打开的页面如上图，今天任务要爬取红色区域里面用绿色标记的那些信息，爬取完之后保存下来。
在开始之前，我先简单的介绍一下下面几个函数：
在写爬虫之前要对css和html有简单的了解才行，否侧就找不到节点。在这里给大家提供两个谷歌浏览器插件SelectorGadget和数据抓取分析工具，它们可以帮助我们很快分析出css。
在这种图片中，我已经框出标签了。ul.sojob_list下的div.sojob-item-main clearfix下的div.job-info,里面h3的a里面，嵌套的比较多，我那张图中没有把h3打开，你们可以使一下。这需要注意几个点：
标签名称中间如何有空格可以把空格后面的单词忽略不计，如何div.sojob-item-main clearfix就可以写成div.sojob-item-main。只要网页节点没有命名重复的其实节点也不用写这么具体，大家可以对比一下提取职位和工作地点代码中节点的区别。
html_nodes()函数中，先写父节点，再写子节点，中间用空格隔开，或者 >隔开。如果节点是标题时，需要用“，”逗号与前面隔开。可以对比下面提取职位和链接的代码。
一. 爬取网页代码
library(rvest)
url<-"https://www.liepin.com/zhaopin/?init=1"
#我们都知道这些数据更新频率比较快，因此为防止网页数据变化造成后面数据不一致，可以先将网页数据保存在page变量中
page<-read_html(url)二.提取职位
position<-page%>%html_nodes('ul.sojob_list div.sojob-item-main div.job-info,h3 a')%>%html_text(trim =TRUE)
position #查看职位
position<- position[-41] #删除第41个爬取的职位如下：
三.提取职位链接
我们都知道，每一个职位下面都有一个链接，打开这个链接就是这个职位的详细介绍。
link<- page %>% html_nodes('ul.sojob_list div.job-info,h3 a')%>%html_attrs()
#也可以写成'ul.sojob_list div.sojob-item-main div.job-info,h3 a
link[1] #读取数据，规定编码
position<-web %>% html_nodes("div.pages_content") %>% html_text()
link其实就是一个list，查看link第一个时可以发现链接就是link的href。因此我用下面一个循环提取出来链接。
link1<-c(1:length(link)) #初始化一个和link长度相等的link1
for(i in 1:length(link))
link1[i]<-link[[i]][1]
link1 #查看link1
link2<-link1[-41] #删除最后一行
link2 #查看link2
link<-link2 #将link2重新赋值给link
如上图，就是我们提取的链接。
四.提取薪水
salary <- page %>% html_nodes('span.text-warning') %>% html_text()
salary
OK，薪资也提取出来了。
五.提取工作地点
experience <- page %>% html_nodes('p.condition span') %>% html_text()
experience
六.提取教育背景
edu<-page %>% html_nodes('span.edu') %>% html_text()
edu
七.提取工作经验
experience <- page %>% html_nodes('p.condition span') %>% html_text()
experience
结果我们不但爬取了工作经验要求，也爬到了薪水，和学历。我们来看看下面这张截图，我只截取了前4个。
如果大家仔细观察的话，可以发现一个规律，experience的前三个是第一个职位的薪水，学历要求，和工作经验要求，第4个到6个是第二个职位的薪水，学历要求，和工作经验要求。依次可以类推。因此我们可以用一个双重循环来分别提取这三个内容。
dt<-matrix(,length(experience)/3,3) #定义一个数据框，报存数据，也是为了方便后面数据进行对比
colnames(dt)<-c("sal","ed","exp") #数据框列命名 第一个是薪水，第二个是学历，第三个是经验
for(n in 1:3) #n代表第n列
{
j<-1 #列数自加
i<-n #初值代表第一列的初值位置
while(i<=length(experience))
{
dt[j,n]=experience[i];
j<-j+1
i <- i+3
}
}
八.数据合并
现在数据已经都获取完毕了，现在的任务就是把前面获取的全部信息汇总到一块。
Alldata<-matrix(,40,6) #定义一个40行，6列的矩阵
Alldata[,1]<-position
Alldata[,2]<-dt[,1]
Alldata[,3]<-dt[,2]
Alldata[,4]<-dt[,3]
Alldata[,5]<-place
Alldata[,6]<-link
colnames(Alldata)<-c("职位","薪水","学历","经验","工作地点","链接") #给列命名
head(Alldata) #查看Alldata数据前6行
write.csv(Alldata,file="Alldata.csv",quote=F,row.names = F) #保存csv文件中
保存到csv文件后为
现在，职位链接我们也提取出来了，如何说想爬取职位的详细信息的话，那就不成问题了。如果你想爬取这个网页的数据，这些代码目前都还是可以用的，你可以去试试。下次有时间了再来对这些数据进行可视化分析。
如果你想验证我爬取的数据对不对，或者想获取爬取的数据，请点击阅读原文，通过百度网盘分享下载获取的数据和网页截图。密码：fmt8
