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这段代码是使用Selenium自动化测试模块进行网页爬取的示例代码。它通过模拟人的行为在浏览器中操作网页来实现爬取。具体的流程如下：

1. 导入所需的模块，包括Selenium、时间、随机、csv等模块。
2. 打开浏览器，创建一个Chrome浏览器实例。
3. 设置要爬取的页数范围。
4. 循环遍历每一页的URL。
5. 访问每一页的URL，获取网页数据。
6. 创建一个CSV文件，设置字段名。
7. 获取每个职位的详情页URL。
8. 遍历每个详情页URL，发送请求获取响应数据。
9. 使用css选择器解析响应数据，提取所需的数据内容。
10. 将提取到的数据写入CSV文件。
11. 打印出职位的相关信息。

        该代码的主要功能是爬取招聘网上的职位信息，包括职位名、薪资、城市、经验、学历、福利、岗位标签、公司名、详情页等信息。使用了Selenium模拟人的行为，通过使用开发者工具获取到的CSS选择器来定位和提取数据。

 

# 导入自动化测试模块
from selenium import webdriver
# 导入时间模块
import time
# 导入随机模块
import random
# 导入csv模块  内置模块 不需要安装
import csv
import requests
import parsel
"""
selenium: 模拟人的行为去操作浏览器
"""
# 1. 打开浏览器
driver = webdriver.Chrome()# 设置页数范围
start_page = 0
end_page = 10  # 假设要爬取前5页的数据
for page in range(start_page, end_page):# 2. 访问网站url = f'https://www.liepin.com/zhaopin/?city=070020&dq=070020&pubTime=&currentPage={page}&pageSize=40&key=%E8%B4%A2%E5%8A%A1bp&suggestTag=&workYearCode=0&compId=&compName=&compTag=&industry=&salary=&jobKind=&compScale=&compKind=&compStage=&eduLevel=&otherCity=&sfrom=search_job_pc&ckId=vda04kszzsgxhhl7nc4fc21r5hthguv9&scene=condition&skId=vda04kszzsgxhhl7nc4fc21r5hthguv9&fkId=vda04kszzsgxhhl7nc4fc21r5hthguv9&suggestId='driver.get(url)# 隐式等待 ---> 让网页数据加载完成driver.implicitly_wait(10)time.sleep(3)# 创建文件f = open('data.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['职位名','薪资','城市','经验','学历','福利','岗位标签','公司名','详情页',])# 写入表头csv_writer.writeheader()# 3. 获取岗位详情页url地址url_list = driver.find_elements('css selector', '.job-detail-box a')for index in url_list:url = index.get_attribute('href')print(url)time.sleep(random.randint(1, 2))"""1. 发送请求, 模拟浏览器对 url地址 发送请求- 把python代码伪装成浏览器发送请求目的: 为了防止被反爬"""# 请求url地址# url = 'https://www.liepin.com/job/1948917627.shtml?d_sfrom=search_prime&d_ckId=null&d_curPage=2&d_pageSize=40&d_headId=null&d_posi=1&skId=s5h3mfxh8n1c3ec3dr7nnc6d4lycb9db&fkId=s5h3mfxh8n1c3ec3dr7nnc6d4lycb9db&ckId=s5h3mfxh8n1c3ec3dr7nnc6d4lycb9db&sfrom=search_job_pc&curPage=2&pageSize=40&index=1'# 模拟伪装  ---> 开发者工具里面进行复制粘贴headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36',}# 发送请求 ->  <Response [200]> 表示请求成功response = requests.get(url=url, headers=headers)"""2. 获取数据, 获取服务器返回响应数据开发者工具: responseresponse.text 获取响应文本数据, 返回字符串数据类型 html字符串数据内容3. 解析数据, 提取我们想要的数据内容css选择器 根据标签属性提取数据内容:"""# 把获取下来 html字符串数据内容 <response.text> 转成可解析对象selector = parsel.Selector(response.text)""".job-apply-content .name-box .name 定位标签- get() 获取第一个标签 就获取一个内容 返回字符串- getall 获取所有标签内容, 返回列表css选择器, 在系统课程 都是从头到尾讲2.5个小时才能讲完知识点内容a::text 表示 提取a标签里面文本呀"""title = selector.css('.job-apply-content .name-box .name::text').get()  # 职位名salary = selector.css('.job-apply-content .name-box .salary::text').get()  # 薪资city = selector.css('.job-apply-content .job-properties span:nth-child(1)::text').get()  # 城市exp = selector.css('.job-apply-content .job-properties span:nth-child(3)::text').get()  # 经验edu = selector.css('.job-apply-content .job-properties span:nth-child(5)::text').get()  # 学历# 把列表合并成字符串labels = ','.join(selector.css('.job-apply-container-desc .labels span::text').getall())  # 福利job_labels = ','.join(selector.css('.tag-box ul li::text').getall())  # 职位标签company = selector.css('.company-info-container .company-card .content .name::text').get()  # 公司名job_info = '\n'.join(selector.css('.job-intro-container .paragraph dd::text').getall())  # 岗位职业"""4. 保存数据, 把数据保存本地文件- 基本数据 保存csv表格里面- 岗位职责 保存文本里面"""# 把数据写入到字典里面dit = {'职位名': title,'薪资': salary,'城市': city,'经验': exp,'学历': edu,'福利': labels,'岗位标签': job_labels,'公司名': company,'详情页': url,}# 写入数据csv_writer.writerow(dit)print(title, salary, city, exp, edu, labels, job_labels, company, job_info)