使用Python爬虫+代理IP构建面试AI训练库（实战向）

前言（必读！）

老铁们今天咱们玩点有意思的！假设你想训练一个面试辅导AI，但缺大量真实的面试题库怎么办？（手动狗头）别慌！本教程将手把手教你用Python爬虫+代理IP技术，从招聘网站批量获取面试信息。文末附完整源码，建议收藏反复食用！

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一、装备你的"爬虫工具箱"

工欲善其事必先利其器，咱们先来配齐装备：

1. Python环境：推荐Python3.8+（别问为什么，问就是兼容性好！）
2. 第三方库：

   pip install requests beautifulsoup4 fake_useragent pandas
   

3. 代理IP服务：这里用亮数据代理示例（其他家自行替换）
4. 目标网站：某知名招聘平台（具体名称马赛克处理）

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二、实战五步走战略

步骤1：侦察目标网站（重要！）

按住F12打开开发者工具，在Network面板观察：

• 翻页时的URL规律（发现是POST请求带page参数）
• 数据加载方式（确认是服务端渲染）
• 关键数据位置（职位描述都在
  里）

步骤2：配置代理IP防护盾

为什么需要代理IP？因为：

• 避免IP被封（血泪教训！）
• 突破地域限制（有些岗位分城市显示）
• 提高采集效率（多IP并发）

亮数据代理配置示例：

def get_proxy():
    return {
        "http": "http://用户名:密码@网关地址:端口",
        "https": "http://用户名:密码@网关地址:端口"
    }

步骤3：编写爬虫主程序

核心代码结构分解：

headers = {'User-Agent': fake_useragent.UserAgent().random}

def crawl_jobs(keyword, pages=10):
    for page in range(1, pages+1):
        try:
            # 携带代理访问
            response = requests.post(url, 
                                   data={'kw':keyword,'page':page},
                                   proxies=get_proxy(),
                                   timeout=15)
            
            # 解析HTML
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
            jobs = soup.find_all('div', class_='job-item')
            
            # 提取关键字段
            for job in jobs:
                title = job.find('h3').text.strip()
                company = job.find('div', class_='company').text.strip()
                salary = job.find('span', class_='red').text
                
                # 存储到CSV
                save_to_csv([title, company, salary])
                
            # 随机延时防止被封
            time.sleep(random.uniform(1,3))
            
        except Exception as e:
            print(f"第{page}页抓取出错：{str(e)}")

步骤4：数据清洗小妙招

采集的原始数据常有各种杂质，教你三招净化：

1. 正则过滤：去除HTML标签re.sub('<.*?>', '', text)
2. 薪资标准化：把"面议"转为0，区间取平均值
3. 异常值处理：用Pandas过滤极端值

   df = df[(df['salary'] > 3000) & (df['salary'] < 100000)]
   

步骤5：构建AI训练库

处理后的数据怎么用？两种姿势：

1. 直接喂给LLM：

   from transformers import pipeline
   classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-chinese")
   

2. 训练自定义模型：

   import torch
   from torch.utils.data import Dataset
   
   class InterviewDataset(Dataset):
       def __init__(self, texts, labels):
           self.texts = texts
           self.labels = labels
       
       def __len__(self):
           return len(self.texts)
       
       def __getitem__(self, idx):
           return self.texts[idx], self.labels[idx]
   

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三、避坑指南（血泪经验！）

1. 频率控制：千万别用while True无限循环！加随机延时
2. 异常处理：每个请求都要用try-except包裹
3. 数据去重：用MD5校验防止重复存储
4. 法律红线：
   • 遵守robots.txt协议
   • 不爬取个人隐私信息
   • 控制采集规模（建议每天不超过1万条）

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四、完整源码获取

因平台限制无法直接贴出完整代码，需要的朋友可以：

1. 关注公众号【XX技术派】
2. 回复关键词"面试爬虫"
3. 自动获取GitHub仓库地址（含200+星标项目案例）

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五、扩展玩法

学会了基础操作？试试这些骚操作：

• 定时爬取 + 邮件通知（用APScheduler）
• 自动生成面试问题（GPT-3.5 API）
• 可视化大屏（Pyecharts实时展示）
• 智能推荐系统（协同过滤算法）

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结语

爬虫就像一把瑞士军刀，用好了事半功倍，用错了…（你懂的）希望本教程能帮你打开数据采集的新世界大门！如果遇到任何坑，欢迎评论区留言，老司机带你弯道超车！

下期预告：《用Scrapy分布式爬虫搞钱指南》敬请期待！