文章目录
一、为什么要用代理IP爬招聘网站？
最近有个学员跟我吐槽：“老师！我用Python爬XX招聘，结果才爬了10页IP就被封了！”（是不是很多小伙伴都遇到过这种情况？）其实这就是网站反爬虫机制在作祟——它们会通过IP访问频率识别爬虫行为。
这时候就需要代理IP来拯救世界了！通过轮换不同IP地址，我们可以：
- 规避访问频率限制 ✅
- 突破地域性内容封锁 🌍
- 保护真实服务器地址 🔒
- 提高数据采集效率 ⚡
二、准备工作（超重要！！！）
2.1 安装必备库
pip install requests beautifulsoup4 fake-useragent
2.2 获取代理IP
这里推荐两种方式：
- 免费渠道：西刺代理、快代理等（适合小规模测试）
- 付费服务：Luminati、Oxylabs等（企业级项目必选）
💡 个人经验：免费IP存活时间通常不超过5分钟，正式项目建议用付费API！
三、实战代码教学
3.1 基础爬虫框架
import requests from bs4 import BeautifulSoup from fake_useragent import UserAgent # 随机生成浏览器标识 ua = UserAgent() headers = {'User-Agent': ua.random} def get_jobs(url, proxy=None): try: response = requests.get( url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=10 ) if response.status_code == 200: return parse_html(response.text) else: print(f'请求失败，状态码：{response.status_code}') except Exception as e: print(f'发生异常：{str(e)}') def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') jobs = [] # 这里以某招聘网站结构为例 for item in soup.select('.job-list li'): title = item.select_one('.job-title').text.strip() company = item.select_one('.company-name').text.strip() salary = item.select_one('.salary').text.strip() jobs.append({ 'title': title, 'company': company, 'salary': salary }) return jobs if __name__ == '__main__': base_url = 'https://www.xxx.com/jobs?page=' for page in range(1, 11): url = base_url + str(page) print(f'正在爬取第{page}页...') print(get_jobs(url))
3.2 加入代理IP池
# 代理IP池示例 proxies_pool = [ {'http': 'http://12.34.56.78:8080'}, {'http': 'http://23.45.67.89:3128'}, # 更多代理... ] current_proxy = 0 def rotate_proxy(): global current_proxy proxy = proxies_pool[current_proxy] current_proxy = (current_proxy + 1) % len(proxies_pool) return proxy # 修改get_jobs调用方式 jobs = get_jobs(url, proxy=rotate_proxy())
四、突破反爬的6个技巧（亲测有效！）
-
随机延迟：在请求间添加0.5-3秒随机等待
import random import time time.sleep(random.uniform(0.5, 3)) -
多级页面爬取：不要只爬列表页，要进入详情页获取完整信息
-
验证码识别：接入第三方打码平台（比如图鉴）
-
分布式爬虫：使用Scrapy-Redis实现多机协作
-
指纹伪装：随机切换User-Agent、Cookies等参数
-
HTTPS加密：确保代理支持HTTPS协议
五、法律红线千万别碰！
根据《网络安全法》和《数据安全法》，以下行为绝对禁止：
- 爬取用户隐私数据（电话号码、身份证等）🚫
- 绕过网站robots协议强行抓取 🚫
- 将数据用于商业牟利未经授权 🚫
- 导致目标服务器瘫痪的暴力抓取 🚫
📢 重要提醒：本文所有代码仅用于学习交流，实际使用前请务必：
- 查看目标网站的robots.txt
- 联系网站获取合法授权
- 控制请求频率
六、常见问题Q&A
Q1：为什么返回的都是空数据？
A：大概率遇到以下情况：
- 页面结构发生变化 → 更新CSS选择器
- IP被彻底封禁 → 更换高质量代理
- 触发人机验证 → 添加Selenium模拟浏览器
Q2：如何处理动态加载的数据？
A：两种方案：
- 分析XHR接口（推荐！）
- 使用Selenium/Splash渲染页面
Q3：数据存储选什么数据库？
根据数据量选择：
- 小规模：SQLite/CSV
- 中大型：MySQL/PostgreSQL
- 海量数据：MongoDB/Elasticsearch
七、完整项目源码
获取方式：关注公众号【Python实战营】回复"招聘爬虫"获取完整可运行代码（包含异常处理、数据存储、配置文件等完整功能）
最后唠叨一句：爬虫工程师的终极修养不是技术多强，而是知道哪些数据能爬、哪些不能爬。技术是把双刃剑，希望各位小伙伴都能在法律框架内合理使用爬虫技术！