使用亮数据代理IP+Python爬虫批量爬取招聘信息训练面试类AI智能体（实战指南）
文章目录
- 一、为什么需要这个骚操作？
- 二、装备准备（工具全家桶）
- 三、实战六步走（代码逐行解析）
- 步骤1：配置代理IP（核心中的核心！）
- 步骤2：破解网站反爬机制（超实用技巧）
- 步骤3：解析岗位数据（XPath选择器实战）
- 步骤4：数据持久化（CSV+MongoDB双备份）
- 四、数据清洗黑科技（让AI更聪明）
- 五、训练面试AI智能体（Transformer实战）
- 六、法律红线千万别碰！（求生指南）
- 七、还能这么玩？（扩展思路）
一、为什么需要这个骚操作？
（别急着写代码！先搞明白这波操作的价值）
最近面试AI大模型火到爆炸，但很多模型回答面试问题像在背课文！究其原因——缺乏真实行业数据支撑。通过爬取各大招聘平台的岗位需求数据，我们可以：
- 构建行业知识图谱（薪资范围/技能要求/岗位趋势）
- 训练智能面试官AI（自动生成面试题/模拟面试场景）
- 生成岗位竞争力分析报告（你的简历值多少钱？）
二、装备准备（工具全家桶）
- 亮数据代理IP：防止IP被封的保命神器（官网注册送5G流量）
- Python 3.8+：建议装Anaconda全家桶（自带Jupyter Notebook）
- Requests库：HTTP请求必备
pip install requests - BeautifulSoup4：网页解析神器
pip install bs4 - Fake-Useragent：伪装浏览器头
pip install fake-useragent
三、实战六步走（代码逐行解析）
步骤1：配置代理IP（核心中的核心！）
import requests
from fake_useragent import UserAgent# 亮数据代理配置（记得替换自己的认证信息）
proxy = {"http": "http://用户:密码@网关IP:端口","https": "http://用户:密码@网关IP:端口"
}# 创建带随机UA的会话对象
session = requests.Session()
session.headers.update({'User-Agent': UserAgent().random})
步骤2：破解网站反爬机制（超实用技巧）
- 随机延时：
time.sleep(random.uniform(1,3)) - 动态UA：每次请求更换UserAgent
- Cookie持久化：使用Session对象保持登录态
- 请求头全副武装：
headers = {'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9','Referer': 'https://www.zhipin.com/','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
}
步骤3：解析岗位数据（XPath选择器实战）
以某BOSS直聘页面为例：
from bs4 import BeautifulSoupdef parse_job_data(html):soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')jobs = []for item in soup.select('div.job-primary'):title = item.select_one('div.job-title').text.strip()salary = item.select_one('span.red').textcompany = item.select_one('div.company-text > a').text# 更多字段解析...jobs.append({'title': title,'salary': salary,'company': company})return jobs
步骤4：数据持久化（CSV+MongoDB双备份）
import csv
import pymongo# CSV存储
with open('jobs.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title','salary','company'])writer.writerows(jobs_list)# MongoDB存储
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['job_db']
collection = db['positions']
collection.insert_many(jobs_list)
四、数据清洗黑科技（让AI更聪明）
原始数据往往包含大量噪音：
- 薪资标准化：把"15-30K"转换为数值范围[15000,30000]
- 技能词抽取：使用jieba分词提取技术关键词（Python/Spark/Hadoop）
- 岗位分类：用K-Means聚类算法自动划分岗位类别
五、训练面试AI智能体（Transformer实战）
from transformers import GPT2LMHeadModel, Trainer, TrainingArguments# 加载预训练模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium")# 配置训练参数
training_args = TrainingArguments(output_dir='./results',num_train_epochs=3,per_device_train_batch_size=4,logging_dir='./logs',
)# 开始训练！
trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=dataset
)
trainer.train()
六、法律红线千万别碰！（求生指南）
- Robots协议：一定要检查网站的robots.txt文件
- 访问频率：单IP请求间隔建议>5秒
- 数据用途：仅用于个人学习研究（重要！）
- 敏感字段：避免爬取联系方式等隐私信息
七、还能这么玩？（扩展思路）
- 结合NLP生成智能简历优化建议
- 开发岗位竞争力评分系统
- 制作行业薪资热力图
- 搭建面试模拟聊天机器人
最后唠叨两句：
爬虫不是法外之地！本文所有技术仅用于学习交流，实际操作请遵守《网络安全法》和《数据安全法》。遇到验证码别硬刚，该收手时就收手～（你也不想收到律师函吧？）