检测到反机器人保护
- Vercel Security Checkpoint
- Cloudflare
- 企业级WAF和机器人管理。使用JavaScript挑战、验证码和行为分析。需要带隐身设置的浏览器自动化。
- Headless Detection
- 速率限制
- 限制每个IP/会话在一段时间内的请求数。可通过轮换代理、请求延迟和分布式抓取绕过。
- IP封锁
- 封锁已知的数据中心IP和标记地址。需要住宅或移动代理才能有效绕过。
关于Hiring.Cafe
了解Hiring.Cafe提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。
了解 Hiring.Cafe
Hiring.Cafe 是由 Ali Mir 和 Hamed Nilforoshan 创立的新一代职位搜索引擎，旨在消除 LinkedIn 和 Indeed 等主流平台上普遍存在的“虚假职位”和招聘人员垃圾邮件。该平台利用先进的 LLM 直接从数万个公司职业页面汇总了超过 530 万个职位列表，确保数据新鲜且直接来源于源头。
数据质量与 AI 增强
该平台的独特之处在于提供推断的数据点，例如薪资范围和工作年限要求，即使这些信息在职位发布中没有明确说明。它作为全球就业市场的统一搜索界面，将碎片化的数据组织成结构化且可搜索的格式。通过绕过第三方机构和离岸招聘人员，它为求职者提供了一个高信号的环境。
数据提取的价值
对于开发者和研究人员来说，Hiring.Cafe 代表了一个经过预清洗的市场情报金矿，否则需要爬取数千个独立的公司网站。该平台的 AI 增强数据包括详细的技术栈和特定的资历要求，使其成为跟踪行业趋势、薪资 benchmark 以及科技行业及其他领域竞争分析的理想来源。
为什么要抓取Hiring.Cafe？
了解从Hiring.Cafe提取数据的商业价值和用例。
全球市场的实时薪资 benchmark
识别特定科技板块中新兴的招聘趋势
为专业招聘机构生成线索
利用 AI 验证的列表构建垂直招聘汇总网站
关于劳动力市场变化和需求的学术研究
通过历史职位数量数据跟踪公司增长
抓取挑战
抓取Hiring.Cafe时可能遇到的技术挑战。
绕过 Vercel Security Checkpoint 挑战页面
处理 Next.js 单页应用 (SPA) 的 hydration
搜索和过滤端点上激进的 rate limiting
检测并绕过先进的无头浏览器指纹识别
管理针对长列表的动态 infinite scroll 分页
使用AI抓取Hiring.Cafe
无需编码。通过AI驱动的自动化在几分钟内提取数据。
工作原理
描述您的需求
告诉AI您想从Hiring.Cafe提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
AI提取数据
我们的人工智能浏览Hiring.Cafe，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
获取您的数据
接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。
为什么使用AI进行抓取
AI让您无需编写代码即可轻松抓取Hiring.Cafe。我们的AI驱动平台利用人工智能理解您想要什么数据 — 只需用自然语言描述，AI就会自动提取。
How to scrape with AI:
- 描述您的需求: 告诉AI您想从Hiring.Cafe提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
- AI提取数据: 我们的人工智能浏览Hiring.Cafe，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
- 获取您的数据: 接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。
Why use AI for scraping:
- 利用 stealth 技术自动绕过 Vercel 安全检查
- 无代码处理复杂的 infinite scroll 机制
- 基于云端的执行，实现 24/7 市场监控
- 自动格式化 AI 推断的薪资和技术栈字段
Hiring.Cafe的无代码网页抓取工具
AI驱动抓取的点击式替代方案
Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取Hiring.Cafe。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。
无代码工具的典型工作流程
常见挑战
学习曲线
理解选择器和提取逻辑需要时间
选择器失效
网站更改可能会破坏整个工作流程
动态内容问题
JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案
验证码限制
大多数工具需要手动处理验证码
IP封锁
过于频繁的抓取可能导致IP被封
Hiring.Cafe的无代码网页抓取工具
Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取Hiring.Cafe。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。
无代码工具的典型工作流程
- 安装浏览器扩展或在平台注册
- 导航到目标网站并打开工具
- 通过点击选择要提取的数据元素
- 为每个数据字段配置CSS选择器
- 设置分页规则以抓取多个页面
- 处理验证码（通常需要手动解决）
- 配置自动运行的计划
- 将数据导出为CSV、JSON或通过API连接
常见挑战
- 学习曲线: 理解选择器和提取逻辑需要时间
- 选择器失效: 网站更改可能会破坏整个工作流程
- 动态内容问题: JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案
- 验证码限制: 大多数工具需要手动处理验证码
- IP封锁: 过于频繁的抓取可能导致IP被封
代码示例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 注意：基本的 requests 可能会被 Vercel Security Checkpoint 拦截。
# 此示例展示了在无保护或使用代理情况下的结构。
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'}
url = 'https://hiring.cafe/?workplaceTypes=Remote'
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 内容通过 JS 加载，因此静态解析可能返回空结果
for job in soup.select('div[role="listitem"]'):
print(job.get_text())
except Exception as e:
print(f'Error: {e}')使用场景
最适合JavaScript较少的静态HTML页面。非常适合博客、新闻网站和简单的电商产品页面。
优势
- ●执行速度最快（无浏览器开销）
- ●资源消耗最低
- ●易于使用asyncio并行化
- ●非常适合API和静态页面
局限性
- ●无法执行JavaScript
- ●在SPA和动态内容上会失败
- ●可能难以应对复杂的反爬虫系统
如何用代码抓取Hiring.Cafe
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 注意：基本的 requests 可能会被 Vercel Security Checkpoint 拦截。
# 此示例展示了在无保护或使用代理情况下的结构。
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'}
url = 'https://hiring.cafe/?workplaceTypes=Remote'
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 内容通过 JS 加载，因此静态解析可能返回空结果
for job in soup.select('div[role="listitem"]'):
print(job.get_text())
except Exception as e:
print(f'Error: {e}')Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
async def scrape_hiring_cafe():
async with async_playwright() as p:
# Stealth 设置对于 Hiring.Cafe 绕过 Vercel 至关重要
browser = await p.chromium.launch(headless=True)
context = await browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0')
page = await context.new_page()
await page.goto('https://hiring.cafe/')
# 等待 Next.js 完成职位列表的数据 hydration
await page.wait_for_selector('div[role="listitem"]')
jobs = await page.query_selector_all('div[role="listitem"]')
for job in jobs:
title = await job.query_selector('h2')
if title:
print(await title.inner_text())
await browser.close()
asyncio.run(scrape_hiring_cafe())Python + Scrapy
import scrapy
class HiringCafeSpider(scrapy.Spider):
name = 'hiringcafe'
start_urls = ['https://hiring.cafe/']
def parse(self, response):
# Hiring.Cafe 需要支持 JS 的下载器中间件，如 Scrapy-Playwright
for job in response.css('div[role="listitem"]'):
yield {
'title': job.css('h2::text').get(),
'company': job.css('p::text').get(),
'link': job.css('a::attr(href)').get()
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://hiring.cafe/');
// 等待动态职位列表项出现
await page.waitForSelector('div[role="listitem"]');
const data = await page.evaluate(() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('div[role="listitem"]')).map(el => ({
title: el.querySelector('h2')?.innerText,
link: el.querySelector('a')?.href
}));
});
console.log(data);
await browser.close();
})();您可以用Hiring.Cafe数据做什么
探索Hiring.Cafe数据的实际应用和洞察。
薪资 Benchmark
公司和 HR 部门可以使用爬取的数据来确保其薪酬方案在特定行业内具有竞争力。
如何实现：
- 1爬取不同地点的职位名称和通过 AI 推断出的薪资范围。
- 2按地理位置和公司规模过滤数据以确保准确性。
- 3计算目标角色的平均薪资和中位数薪资，以设定内部薪酬标准。
使用Automatio从Hiring.Cafe提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。
您可以用Hiring.Cafe数据做什么
- 薪资 Benchmark
公司和 HR 部门可以使用爬取的数据来确保其薪酬方案在特定行业内具有竞争力。
- 爬取不同地点的职位名称和通过 AI 推断出的薪资范围。
- 按地理位置和公司规模过滤数据以确保准确性。
- 计算目标角色的平均薪资和中位数薪资，以设定内部薪酬标准。
- 招聘线索生成
猎头机构可以识别正在积极招聘的公司，以便在合适的时间提供招聘服务。
- 提取每日有大量新职位发布的初创公司名称。
- 识别开放角色的技术栈和资历级别，以匹配人才池。
- 根据爬取的职位要求，带着相关的候选人资料联系招聘经理。
- 技术栈趋势分析
教育平台和开发者可以跟踪全球范围内需求量最高的编程语言和工具。
- 从数百万个职位描述中提取“技术栈”或技能部分。
- 按月汇总 'Rust'、'React' 或 'LLM' 等关键词出现的频率。
- 将随时间变化的趋势可视化，以识别用于课程开发的兴起技术。
- 竞争情报
企业可以监控竞争对手的招聘模式，以预测未来的产品发布或扩张计划。
- 定期跟踪特定竞争对手公司的职位发布情况。
- 分析正在填补的角色类型，例如销售角色与工程角色的增长比例。
- 映射招聘地点以预测区域扩张或新办公室的开设。
抓取Hiring.Cafe的专业技巧
成功从Hiring.Cafe提取数据的专家建议。
利用住宅代理来避免 Vercel 和 Cloudflare 的 IP 标记，这些平台对招聘网站的拦截非常严格。
监控 Chrome DevTools 中的 Network 标签页，寻找用于 SPA hydration 的内部 JSON 获取端点。
在请求之间设置 2 到 7 秒的随机延迟，以模拟人类浏览行为并避免 rate limits。
使用支持 stealth 模式的浏览器自动化工具（如 Playwright 或 Puppeteer）来绕过无头浏览器检测脚本。
使用循环逐步滚动页面，以正确触发 infinite scroll 加载机制。
识别特定的 Next.js __NEXT_DATA__ 脚本标签，其中通常包含预加载的职位列表对象。
用户评价
用户怎么说
加入数千名已改变工作流程的满意用户
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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