PythonLinkedIn抓取工具: 招聘数据采集

当招聘猎头遇上Python爬虫

最近跟几个做HR的老铁唠嗑，发现他们最头疼的就是找简历。某猎头公司小哥吐槽说，现在用LinkedIn手动扒数据，效率比蜗牛还慢。这不，我连夜给他整了个Python脚本，配合ipipgo的代理服务，直接把效率拉满。今儿就把这套组合拳拆开了揉碎了讲，保证小白也能玩转。

代理IP是爬虫的保命符

LinkedIn的反爬机制比安检还严，用自家IP硬刚？分分钟给你封号没商量。这里教你们个骚操作：用代理IP给爬虫套马甲。原理就像玩吃鸡游戏换皮肤，每次请求换个IP地址，服务器压根分不清是人是机器。

import requests
from itertools import cycle

 从ipipgo后台获取的代理池
proxies = [
    "http://user:pass@gateway.ipipgo.com:30001",
    "http://user:pass@gateway.ipipgo.com:30002",
     ...至少准备20个IP
]
proxy_pool = cycle(proxies)

for page in range(1,50):
    current_proxy = next(proxy_pool)
    try:
        response = requests.get(
            url="https://www.linkedin.com/jobs/search/",
            proxies={"http": current_proxy},
            headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"}
        )
        print(f"第{page}页数据到手！")
    except:
        print("这个IP被逮住了，换下一个！")

选代理IP的三大铁律

市面上代理服务五花八门，但搞LinkedIn得认准这三条：

1. 住宅IP优先：机房IP就像穿着工服进夜店，太扎眼。推荐用ipipgo的动态住宅代理，真实家庭网络环境
2. 并发控制要稳：别跟愣头青似的一秒发10个请求，用ipipgo的智能调度API自动控制频率
3. 地理位置得准：想挖硅谷工程师？记得选美国西海岸的IP节点

实战避坑指南

上周帮某电商公司抓岗位数据，他们自己写的脚本老被ban。后来发现三个致命伤：

老司机QA时间

Q：爬着爬着突然没数据了咋整？
A：八成是触发了风控，立马做三件事：1.清空cookies 2.更换ipipgo的IP 3.降低请求频率到每分钟3次

Q：免费代理能用吗？
A：醒醒吧兄弟！免费IP池就像公共厕所，谁都用过的能安全？之前测试过，免费IP的可用率不到10%，ipipgo的存活率能到98%以上

Q：需要多少IP才够用？
A：根据我们的压力测试，每小时1000次请求的话，准备50个IP轮换比较稳妥。ipipgo的套餐里有动态IP池，自动补充新IP

升级版采集方案

给伸手党来个终极方案：
1. 用Scrapy框架搭建分布式爬虫
2. 接入ipipgo的API获取最新代理IP
3. 部署到云服务器定时运行
4. 数据自动存进MongoDB数据库
整套流程跑通后，设置个微信机器人，每天上班前自动把报表发你手机，美滋滋~

最后说句掏心窝的话，数据采集这事儿就像打游击战，讲究个快准稳。ipipgo的代理服务我们团队实测三个月，稳定性确实能打。特别是他们的动态住宅IP，抓LinkedIn数据就跟本地访问似的，反爬系统根本逮不着。有需要的可以去官网瞅瞅，新用户送1G流量试用，够你测试基本功能了。