学习指南

【任务描述】

       某招聘平台为分析数字化人才市场趋势，需从多源招聘网站（如51job）采集人工智能工程师等岗位信息。由于网页结构复杂且数据格式不统一，传统手动提取效率低下。现要求数据团队使用Python工具解析目标网页，精准提取“岗位名称”“职位信息”“公司信息”等关键字段，为后续生成《人才需求分析报告》提供结构化数据支持。

【核心问题与任务】

1. 核心问题：

如何解析不同招聘网站的多样化HTML结构？

如何高效提取非结构化网页中的关键信息（如岗位技能要求、企业地址信息）？

如何选择并验证合适的解析工具（Beautiful Soup与XPath）？

2. 任务目标：

理论认知能力：

能解释HTML文档的树状结构特点及标签属性含义。

能说明XPath语法规则及其在XML/HTML节点定位中的作用。

工具操作能力：

能独立安装并配置Python环境下的Beautiful Soup库、lxml解析器。

能使用.find()与.find_all()方法定位HTML标签，提取文本内容。

能通过浏览器开发者工具快速获取XPath表达式。

问题解决能力：

能根据网页结构动态调整解析策略。

能对比验证Beautiful Soup与XPath的解析效率及准确性。

【职业能力要求】

知识要求：掌握网页结构的基本原理，理解静态网页与动态网页的数据抓取差异；熟悉Beautiful Soup库的核心功能及XPath语法规则，了解反爬机制与合规爬取策略。

技能要求：能熟练使用Beautiful Soup解析HTML文档，结合XPath精准提取复杂嵌套数据；具备异常处理与编码转换能力，确保数据解析的完整性和准确性。

态度要求：保持对数据来源合法性的敏感度，遵循爬虫伦理规范；主动优化解析效率，协作沟通数据需求与解析逻辑。

【学习活动】

       根据“知识点PPT”和“知识点视频讲解”，完成：（１）任务实践操作（２）小组讨论（３）线上随学小练