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

一、引言

在当今AI迅速发展的时代，招聘市场正经历着前所未有的变革。传统的招聘方式已难以满足双方的需求。AI智能体的出现，刚好可以解决这一问题。

AI智能体对求职者有以下帮助：

1、职位匹配：AI智能体能够根据求职者的教育背景、工作经验、技能特长等信息，推荐与其职业目标和兴趣相匹配的职位。
2、职业发展建议：通过对市场趋势的分析，AI智能体可以为求职者提供职业发展建议，帮助他们了解哪些技能或领域具有更高的发展潜力。
3、面试准备：AI智能体可以分析招聘信息中的关键词和要求，帮助求职者更好地准备面试，提高面试成功率。
4、个性化服务：AI智能体能够提供个性化的职业咨询服务，根据求职者的反馈不断调整推荐策略，以满足其不断变化的需求。

所以通过智能化的数据分析和处理，AI智能体可以为求职者和招聘者搭建起一个更加高效、精准的桥梁。那么在本项目中，我们将简单探讨一番AI智能体在招聘面试领域的应用潜力，看看它如何帮助求职者在竞争激烈的就业市场中脱颖而出。

通过结合亮数据代理IP使用爬虫技术，我们将构建一个强大的数据支持系统，为AI智能体的训练提供丰富的、实时更新的招聘信息。

二、开发准备

首先代码需要三个Python库用来进行爬取数据，分别是：

●BeautifulSoup库

BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的Python库。它创建了一个解析树，方便开发者提取标签、属性和文本数据。BeautifulSoup能够自动将输入文档转换成Unicode格式，并且提供了多种解析器，如html.parser、lxml等，以适应不同的需求和环境。

●requests 库

requests 是一个简单易用的HTTP库，用于发送各种HTTP请求。它允许你发送GET、POST、PUT、DELETE等请求，并且可以方便地添加请求头、查询参数、表单数据等。

●csv 库

csv 是Python标准库中的一个模块，用于读写CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）文件。它提供了csv.reader和csv.writer两个类，分别用于读取和写入CSV文件。

三、代码开发

我们目标网站是某招聘网站中的python工程师岗位，获取对应的月薪、上班地点、公司名称、招聘需求、技术栈等。

首先我们导入所需要的库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

然后为了确保我们获取的数据是干净且有用的，我们需要定义一个函数来去除字符串中的空白字符和换行符。这个函数将被用于清洗从网页中抓取的文本数据：

def clean_text(element):
    return element.text.strip().replace('\n', '') if element else ''

设定目标url，在这个例子中，我们将爬取的是某招聘网站上关于Python工程师职位的搜索结果页面：

url = 'https://sou.zhaopin.com/?jl=765&kw=python%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88&p=1'

然后发送请求并获取网页内容，使用requests库发送GET请求到目标URL，并设置一个合理的超时时间，以避免请求时间过长：

response = requests.get(url, timeout=10)

接着我们检查请求状态，在获取到网页内容后，我们需要检查HTTP请求是否成功。如果状态码为200，表示请求成功：

if response.status_code == 200:
    # 接下来使用BeautifulSoup解析HTML内容
    # ...
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

最后就是解析HTML并提取数据，如果请求成功，我们将使用BeautifulSoup来解析HTML内容，并提取我们感兴趣的数据写入到csv文件中，如职位名称、薪资范围、职位标签、公司地点及招聘要求和公司名称。

完整代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv


# 定义一个函数来去除字符串中的空白字符和换行符
def clean_text(element):
    return element.text.strip().replace('\n', '') if element else ''

url = 'https://sou.zhaopin.com/?jl=765&kw=python%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88&p=1'

# 发送请求获取网页内容
response = requests.get(url, timeout=10)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    results = soup.find_all('div', {'class': 'joblist-box__item clearfix joblist-box__item-unlogin'})

    # 创建CSV文件并写入数据
    with open('job_listings.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
        writer = csv.writer(file)

        # 写入标题行
        writer.writerow(['职位名称', '薪资范围', '职位标签', '公司地点及招聘要求', '公司名称'])

        # 遍历结果并写入数据
        for result in results:
            job_name = clean_text(result.select_one('.joblist-box__iteminfo .jobinfo__top .jobinfo__name'))
            job_salary = clean_text(result.select_one('.joblist-box__iteminfo .jobinfo__top .jobinfo__salary'))
            job_tags = ', '.join(
                clean_text(tag) for tag in result.select('.joblist-box__iteminfo .jobinfo__tag .joblist-box__item-tag'))
            job_other_info = ', '.join(
                clean_text(info) for info in result.select('.jobinfo__other-info .jobinfo__other-info-item'))
            company_name = clean_text(result.select_one('.companyinfo .companyinfo__top'))

            # 写入数据行
            writer.writerow([job_name, job_salary, job_tags, job_other_info, company_name])

else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

四、使用亮数据进行高效爬取

4.1 为什么需要亮数据

如果想稍微爬取多一些数据，一般是不行的，所以我们需要结合使用亮数据。

使用代理的原因主要包括以下几点：

• 规避IP被封：当爬虫频繁地从同一个IP地址发起请求时，目标网站可能会认为这是非正常访问行为，从而封锁该IP地址。使用IP代理可以定期更换请求来源的IP地址，降低被封IP的风险。
• 提高爬取效率：代理服务器可以缓存请求结果，对于相同的请求，可以直接从代理服务器获取数据，而不需要每次都向目标网站发起请求，这样可以显著提高爬虫的效率。
• 绕过地理限制：有些网站会根据访问者的地理位置提供不同的内容，或者只允许特定地区的用户访问。使用IP代理可以模拟不同地区的IP地址，绕过这些地理限制。

4.2 如何使用亮数据

一般我们需要在代码中添加代理IP服务提供的IP池，这个代理IP可以通过requests库中的proxies参数进行设置。

比如通过添加如下代码，我们就可以获取到亮数据代理IP了：

proxies = {
  'http': 'http://user:password@proxy_ip:port',
  'https': 'https://user:password@proxy_ip:port',
}
requests.get(url, headers=self.header, proxies=proxies)

这里我们可以通过查询代码，检测获得到的亮数据代理IP是否有效。

然后我们就可以使用代理爬取数据了~这里我已经爬好数据了，如下所示：

五、使用数据训练AI智能体

这里我们直接使用百度AI智能体来进行训练。

然后我们把刚刚爬取到的信息数据作为知识库传入智能体进行训练。

等待大概几分钟，训练好后，就可以进行问答了~

我们先问一个简单的问题：请简单介绍目前Python工程师需要哪些技能。

可以看到智能体调用了我们上传的信息知识库。

我们进一步问一个问题，这个问题必须通过知识库的数据才能回答，可以看到，我们的知识库起了作用。

整体过程我们可以看以下视频~

六、 总结

随着本文体验，我们完成了一个高效、智能的招聘信息爬取和处理流程的构建。从结合亮数据代理IP使用Python爬虫获取招聘信息，再到简单数据处理，以及最终的AI智能体训练，我们展示了如何利用技术手段提升招聘类AI智能体的效率和质量。

亮数据代理IP的结合使用，确保了爬虫的稳定性和工作的高效性。此外，亮数据还提供的定制数据集服务，也能够进一步丰富相关数据信息，为AI智能体的训练提供更多样化的数据支持。

欢迎大家动手起来实验体验~

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_51484460/article/details/140398764

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