你是不是经常眼馋别人能轻松抓取拉勾网的职位数据，自己一动手就提示"操作太频繁"？别慌，今天咱们就唠唠这个让人又爱又恨的拉勾网源码爬取那些事儿。去年有个朋友不信邪，连续爬了3小时，结果IP直接被封一个月...（扶额）
准备阶段的三件套
1. 工具选对事半功倍
新手建议直接上Requests库+正则表达式这对黄金搭档。别看正则像天书，其实掌握几个基础符号就能应付80%的场景。比如找职位列表，用r'positionName":"(.*?)"'就能轻松提取。
2. 头文件要备齐
拉勾网的反爬可不是吃素的，必须准备好这些关键Headers：
- User-Agent：伪装成正经浏览器
- Referer：告诉服务器你从哪个页面跳来的
- Cookie：这个最要命，得先访问搜索页获取
3. 代理IP不能少
免费IP就像路边摊——便宜但容易拉肚子。建议花点小钱买付费IP池，不然爬着爬着就提示"操作太频繁"，那滋味...（别问我怎么知道的）
实战中的五大拦路虎
Q：为啥总是提示"操作太频繁"？
A：八成是Cookie没更新！每次爬取前记得先访问搜索页获取新鲜Cookie，就跟买菜要挑早市一个道理。
Q：数据抓到了但存不进数据库？
A：检查这三处：
- 数据库连接字符集设成utf8mb4
- 字段长度是否足够（公司名可能有30个字）
- 时间格式要统一（别混用时间戳和字符串）
Q：翻页怎么搞？
拉勾网的翻页参数藏在POST请求里，主要看这两个：
python**data = { 'first': 'true' if page==1 else 'false', 'pn': str(page), 'kd': '数据分析'}
记得每翻3页就歇5秒，不然容易被封。
Q：动态加载的内容怎么抓？
这时候就得请出Selenium这个大杀器了。虽然速度慢得像蜗牛，但能完美模拟人工操作。不过要小心，别让浏览器窗口在前台晃悠，容易被检测到。
Q：薪资范围乱七八糟咋处理？
教你个妙招——用正则提取数字：
python**import resalary = '15k-25k'min_salary = re.findall(r'\d+', salary)[0]max_salary = re.findall(r'\d+', salary)[1]
这样就能把文本转化成可比数字了。
数据清洗的三大绝活
1. 去重有讲究
别直接用drop_duplicates()！有些职位名称一样但公司不同，得结合公司名+职位名去重：
python**df.drop_duplicates(subset=['公司名','职位名'], inplace=True)
2. 异常值处理
看到薪资写"面议"的，直接替换成中位数：
python**median = df[df['薪资']!='面议']['薪资'].median()df['薪资'] = df['薪资'].replace('面议', median)
3. 技能标签拆分
用这招把"Python,SQL,Excel"拆成单独列：
python**skills = df['技能要求'].str.split(',', expand=True)df = pd.concat([df, skills], axis=1)
避坑指南（血泪经验）
| 坑点 | 症状 | 解药 |
|---|---|---|
| Cookie过期 | 返回操作频繁提示 | 每次爬取前更新Cookie |
| IP被封 | 无法访问任何页面 | 使用付费代理IP池 |
| 动态加载失败 | 数据抓取不全 | 改用Selenium模拟点击 |
| 编码错误 | 保存文件乱码 | 强制指定encoding='utf-8' |
| 反爬检测 | 弹出验证码 | 降低请求频率+随机等待 |
小编观点
说句掏心窝子的，爬拉勾网源码这事儿就跟打游击战似的——你得比反爬机制更狡猾。去年见过最绝的哥们，为了不被封IP，愣是用20个代理轮着来，每个IP每小时只发5次请求。虽然麻烦，但人家真把数据稳稳当当爬下来了。记住三点：耐心比技术重要，细节决定成败，备份就是保命符。哪天你要是被反爬虐得想砸键盘，回来看看这篇，保准又能满血复活——毕竟，跟代码斗，其乐无穷啊！
