腾讯招聘：https://careers.tencent.com/

目录

1.找接口

2.生产者与消费者模式分析

3.生产者

4.消费者

5.主函数

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1.找接口

我们去腾讯招聘网站去找有关python的招聘信息，在搜索框输入python,接口变成：

https://careers.tencent.com/search.html?keyword=python

我们用这个接口直接去请求网页资源的话，会发现没有数据，只抓到了网页的框架

代码如下：

import requests
from lxml import etree

url = 'https://careers.tencent.com/search.html?keyword=python'
headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.108 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
content = response.content.decode('utf-8')
with open('job.html', 'w', encoding='utf-8') as fp:
    fp.write(content)

我们上述代码中把请求到网页的内容保存到了job.html

程序运行完之后，点开job.html 在浏览器中打开：效果如下

这种情况很有可能是ajax请求，我们需要重新去找接口

打开F12  network-->XHR  找到如下：

找一下请求头的链接：

https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1557450635595&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=python&pageIndex=1&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn

这个接口里面有很多参数，我们可以删去没有用的，pageIndex 是用来传页码的，我们可以直接传页码

https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?keyword=python&pageIndex={}&pageSize=10

重新开始请求，ajax请求响应回来的是json数据格式

2.生产者与消费者模式分析

我们在整个过程需要请求接口，然后再解析数据

生产者用来请求接口，消费者用来解析数据

3.生产者

从page_queue里面取出来page，拼接好url

# 1.写子类  需要继承父类Thread类  复写run()方法
class Thread_producer(threading.Thread):
    def __init__(self, name, page_queue):
        # 参数一般以简短为主，所以选page
        threading.Thread.__init__(self)
        # 拿到任务队列
        self.page_queue = page_queue
        self.name = name

    def run(self):
        # 开始时间
        time_start = time.time()
        print(self.name, "开始时间:", time_start)
        while True:
            if self.page_queue.empty():
                break
            else:
                print('当前的线程：', self.name, "将要从队列中取任务")
                page = self.page_queue.get()
                print(self.name, "将要从队列中取任务是：", page)
                url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?keyword=python&pageIndex={}&pageSize=10'.format(
                    page)
                self.get_content(url=url)
                print(self.name, '完成的任务是', page)
        time_end = time.time()
        print(self.name, '完成时间是：', time_end)
        print(self.name, '耗时是：', time_end - time_start)

    def get_content(self, url):
        headers = {
            'user - agent': 'Mozilla / 5.0(Windows NT 6.1;Win64;x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 74.0.3729.108Safari / 537.36'
        }
        response = requests.get(url=url, headers=headers).content.decode('utf-8')
        content_queue.put(response)

4.消费者

class Thread_customer(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        # 参数一般以简短为主，所以选page
        threading.Thread.__init__(self)
        # 拿到任务队列
        self.name = name

    def run(self):
        # 开始时间
        time_start = time.time()
        print(self.name, "开始时间:", time_start)
        while True:
            if content_queue.empty() and flag:
                break
            else:
                try:
                    # print('当前的线程：', self.name, "将要从队列中取任务")
                    response = content_queue.get(block=False)
                    print(self.name, "将要从队列中取任务是：", page)
                    self.get_data(response)
                    print(self.name, '完成的任务是', page)
                except:
                    pass

        time_end = time.time()
        print(self.name, '完成时间是：', time_end)
        print(self.name, '耗时是：', time_end - time_start)

    def get_data(self, response):
        # 将json字符串转换成标准的python的数据格式
        content_list = json.loads(response)['Data']['Posts']
        # 爬取岗位数据
        for content in content_list:
            # 岗位名称
            name = content['RecruitPostName']
            # 工作国家
            country = content['CountryName']
            # 工作地区
            address = content['LocationName']
            # 职责
            duty = content['Responsibility']
            # 详情链接
            detail_link = content['PostURL']
            info={
                '岗位名称':name,
                '工作国家':country,
                '工作地区':address,
                '职责':duty,
                '详情链接':detail_link,
            }
            # 保存
            with open('tecent_job.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:
                fp.write(str(info))

5.主函数

flag = False
content_queue = Queue()
if __name__ == '__main__':
    # 任务开始时间
    t_start = time.time()
    print("主线程开始时间：", t_start)
    # 1.创建任务队列：存放所有的page
    page_queue = Queue()
    for page in range(1, 61):
        page_queue.put(page)

    # 2.生成生产者线程：
    producer_name = ['p1', 'p2', 'p3']
    producer_thread = []
    for name in producer_name:
        crawl = Thread_producer(name, page_queue)
        crawl.start()
        producer_thread.append(crawl)
        # join()不能写在这里，因为这样写就类似于单线程 c1完了才启动c2
    # 3.生成消费者线程：
    customer_name = ['c1', 'c2', 'c3']
    customer_thread = []
    for name in customer_name:
        crawl = Thread_customer(name)
        crawl.start()
        customer_thread.append(crawl)

    # 阻塞线程  让子线程都完成任务后，主线程再往下进行
    for thread in producer_thread:
        thread.join()

    flag = True

    for thread in customer_thread:
        thread.join()

    # 主进程结束时间
    t_end = time.time()
    print(t_end)
    print('完成时间是：', t_end - t_start)

# 三个线程跑三次run  三个线程爬60页数据