当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > 前端 > 如何解决58同城工作页面中申请人数和浏览人数的获取问题?

如何解决58同城工作页面中申请人数和浏览人数的获取问题?

2025-03-23 23:33:35 0浏览 收藏

本篇文章给大家分享《如何解决58同城工作页面中申请人数和浏览人数的获取问题?》,覆盖了文章的常见基础知识,其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的,但希望通过这些问题,让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数),从而弥补自己的不足,更好的掌握它。

如何解决58同城工作页面中申请人数和浏览人数的获取问题?

许多网页爬取任务都会遇到一个难题:网页源代码与实际显示内容不符,尤其在动态加载内容方面。这是因为许多网站使用JavaScript异步加载数据,这些数据不会直接出现在初始HTML中。本文以58同城招聘页面为例,讲解如何解决此类问题,准确获取招聘信息中的申请人数和浏览人数。

在抓取58同城招聘页面时,我们发现源代码中申请人数和浏览人数始终为0,但实际页面显示的数字却实时更新,与浏览器开发者工具中的Elements元素内容一致。这说明这些数据是通过JavaScript从后台接口异步获取的。

为了解决这个问题,我们需要找到并访问这个后台接口。通过分析网络请求,我们找到了目标接口:statisticszp.58.com/position/totalcount/?infoId=27988... (实际地址中...代表动态参数)。访问该接口,返回的JSON数据类似如下:

{
  "deliveryCount": 1141,
  "commentCount": 0,
  "infoCount": 4,
  "resumeReadPercent": 0,
  "referUrl": "",
  "nextUrl": "null"
}

其中,deliveryCount代表申请人数,infoCount代表浏览人数。

因此,获取数据的完整流程如下:

  1. 定位接口地址: 使用浏览器开发者工具(通常按F12键),找到加载申请人数和浏览人数的网络请求,确定接口地址。
  2. 发送请求: 使用Python的requests库或其他HTTP请求库,向该接口发送GET请求。
  3. 解析JSON数据: 接收接口返回的JSON数据,并提取deliveryCount和infoCount字段的值。
  4. 数据处理: 根据需求,对提取的数据进行进一步处理和存储。

通过以上步骤,即使网页源代码中没有这些数据,我们也能成功获取58同城招聘页面上动态更新的申请人数和浏览人数,从而克服了网页源代码与实际显示内容不一致的难题。

今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

使用OpenCV.js进行投影变换时,如何避免结果为空白的透明图片?使用OpenCV.js进行投影变换时,如何避免结果为空白的透明图片?
上一篇
使用OpenCV.js进行投影变换时,如何避免结果为空白的透明图片?
 苹果新版个人化Siri 将延迟至2026年推出时间仍未定
下一篇
苹果新版个人化Siri 将延迟至2026年推出时间仍未定
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    474次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    532次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    551次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    505次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    324次使用