Extrae datos de Google Jobs para crear fácilmente listas de empleos usando Scrapeless

Encontrar los datos de trabajo correctos rápidamente puede ser un desafío, pero con las herramientas adecuadas, se convierte en algo sencillo. El raspado de ofertas de trabajo de Google Jobs puede ayudar a empresas, bolsas de trabajo y desarrolladores a recopilar información de trabajo precisa y actualizada. Al automatizar el proceso, puede compilar fácilmente listas completas de trabajos, filtrar por ubicación o tipo de trabajo e integrar estos datos en su plataforma. En este artículo, le mostraremos cómo raspar Google Jobs de manera eficiente y crear listas de trabajos que sean relevantes y precisas.

¿Qué es Google Jobs?

Google Jobs es un motor de búsqueda de empleo especializado proporcionado por Google que agrega ofertas de trabajo de una variedad de fuentes, incluidas bolsas de trabajo, sitios web de empresas y agencias de personal. Lanzado en 2017, Google Jobs tiene como objetivo simplificar el proceso de búsqueda de empleo ofreciendo una plataforma unificada para que los usuarios descubran oportunidades laborales en diferentes industrias y ubicaciones.

¿Por qué raspar Google Jobs?

El raspado de Google Jobs ofrece varias ventajas para empresas, solicitantes de empleo y bolsas de trabajo por igual. Estas son algunas de las razones clave por las que debería considerar el raspado de datos de Google Jobs:

1. Listas de trabajos completas

Google Jobs agrega ofertas de trabajo de múltiples fuentes confiables, lo que lo convierte en una ventanilla única para los datos de trabajo.

2. Búsqueda personalizable

Puede filtrar los resultados de trabajo en función de criterios específicos como la ubicación, el título del trabajo y el rango salarial, lo que le brinda resultados personalizados para su audiencia.

3. Automatización que ahorra tiempo

Al automatizar el raspado de Google Jobs, puede asegurarse de que su sitio web o aplicación siempre tenga las ofertas de trabajo actualizadas, eliminando la necesidad de actualizaciones manuales.

4. Ventaja competitiva

Si dirige una bolsa de trabajo o un sitio web de reclutamiento, tener acceso a los datos de Google Jobs puede proporcionar una ventaja competitiva al ofrecer listas de trabajos completas que atraen a los solicitantes de empleo.

Raspe Google Jobs para crear fácilmente listas de trabajos usando Python

Encontrar los trabajos adecuados puede ser una tarea desalentadora, pero con Scrapeless, puede recopilar rápida y eficientemente ofertas de trabajo de Google Jobs e integrarlas en sus propias herramientas. En este artículo, le guiaremos sobre cómo usar la API de Scrapeless para raspar datos de trabajo y crear sus propias ofertas de trabajo.

Scrapeless es una herramienta de raspado web potente y fácil de usar que le permite recopilar datos estructurados de una variedad de fuentes, incluida Google Jobs, sin tener que manejar las complejidades del raspado por su cuenta.

Ventajas de Scrapeless

• Datos precisos y completos: proporciona información precisa del trabajo, que abarca contenido clave como el título del trabajo, el nombre de la empresa, la ubicación del trabajo, el rango salarial, la descripción del trabajo, etc.

• Admite personalización de múltiples parámetros: permite a los desarrolladores usar más de 10 parámetros personalizados, como el tipo de trabajo (tiempo completo, medio tiempo, etc.), los requisitos de experiencia, el campo de la industria, etc., para filtrar con precisión los datos de trabajo objetivo.

• Cobertura multirregional: puede capturar los resultados de búsqueda de Google Jobs en diferentes países y regiones para satisfacer las necesidades de expansión comercial global.

• Especificación de formato: datos de salida en formato JSON estandarizado, lo que resulta conveniente para que los desarrolladores integren y procesen en diferentes sistemas y programas.

• Fácil de integrar: proporciona una interfaz de API simple, que resulta conveniente para que los desarrolladores la llamen e integren utilizando lenguajes de programación comunes (como Python, Java, etc.).

• Actualización en tiempo real: asegúrese de que los datos de trabajo obtenidos sean en tiempo real y reflejen la información de reclutamiento más reciente de manera oportuna.

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Paso 1: Cree un entorno de rastreo de datos de Google Job

Primero, debemos crear un entorno de rastreo de datos y preparar las siguientes herramientas:

1. Python: Esto es el software principal para ejecutar Python. Puede descargar la versión que necesitamos desde el enlace del sitio web oficial, como se muestra en la figura a continuación, pero se recomienda no descargar la última versión. Puede descargar 1 o 2 versiones anteriores a la última versión.

2. IDE de Python: Cualquier IDE que admita Python servirá, pero recomendamos PyCharm, que es un software de herramienta de desarrollo IDE diseñado específicamente para Python. Con respecto a la versión de PyCharm, recomendamos la edición comunitaria gratuita de PyCharm.

3. Pip: Puede usar el índice de paquetes de Python para instalar las bibliotecas que necesita para ejecutar sus programas con un solo comando.

Nota: Si es usuario de Windows, no olvide marcar la opción "Agregar python.exe a PATH" en el asistente de instalación. Esto permitirá que Windows use Python y comandos en la terminal. Dado que Python 3.4 o posterior lo incluye de forma predeterminada, no necesita instalarlo manualmente.

Mediante los pasos anteriores, se configura el entorno para rastrear datos de Google Job. A continuación, puede usar PyCharm descargado junto con Scraperless para rastrear datos de Google Job.

Paso 2: Use PyCharm y Scrapeless para raspar datos de Google Jobs

1. Inicie PyCharm y seleccione Archivo>Nuevo proyecto… en la barra de menú.

2. Luego, en la ventana que aparece, seleccione Pure Python en el menú de la izquierda y configure su proyecto de la siguiente manera:

Nota: En el cuadro rojo a continuación, seleccione la ruta de instalación de Python descargada en el primer paso de la configuración del entorno

3. Puede crear un proyecto llamado python-scraper, marque la opción "Crear secuencia de comandos de bienvenida main.py en la carpeta" y haga clic en el botón "Crear". Después de que PyCharm configure el proyecto durante un tiempo, debería ver lo siguiente:

4. Luego, haga clic con el botón derecho para crear un nuevo archivo de Python.

5. Para verificar que todo funciona correctamente, abra la pestaña Terminal en la parte inferior de la pantalla y escriba: python main.py. Después de ejecutar este comando, obtendrá: Hola, PyCharm.

Paso 3: Obtenga la clave de API de Scrapeless

Ahora puede copiar directamente el código de Scrapeless en PyCharm y ejecutarlo, para que pueda obtener los datos en formato JSON de Google Job. Sin embargo, primero debe obtener la clave de API de Scrapeless. Los pasos son los siguientes:

• Si aún no tiene una cuenta, regístrese en Scrapeless. Después de registrarse, inicie sesión en su panel.
• En su panel de Scrapeless, navegue a Administración de claves de API y haga clic en Crear clave de API. Obtendrá su clave de API. Simplemente coloque el mouse sobre él y haga clic para copiarlo. Esta clave se utilizará para autenticar su solicitud al llamar a la API de Scrapeless.

Paso 4: Comprender los parámetros de la API de Scrapeless

La API de Scrapeless proporciona varios parámetros que puede usar para filtrar y refinar los datos que desea recuperar. Estos son los parámetros principales de la API para raspar información de Google Job:

Paso 5: Cómo integrar la API de Scrapeless en su herramienta de raspado

Una vez que tenga la clave de API, puede comenzar a integrar la API de Scrapeless en su propia herramienta de raspado. Aquí hay un ejemplo de cómo llamar a la API de Scrapeless y recuperar datos usando Python y solicitudes.

Código de muestra para rastrear información de Google Job usando la API de Scrapeless:

import json
import requests

class Payload:
    def __init__(self, actor, input_data):
        self.actor = actor
        self.input = input_data

def send_request():
    host = "api.scrapeless.com"
    url = f"https://{host}/api/v1/scraper/request"
    token = "your_token"

    headers = {
        "x-api-token": token
    }

    input_data = {
        "engine": "google_jobs",
        "q": "barista new york",
    }

    payload = Payload("scraper.google.jobs", input_data)

    json_payload = json.dumps(payload.__dict__)

    response = requests.post(url, headers=headers, data=json_payload)

    if response.status_code != 200:
        print("Error:", response.status_code, response.text)
        return

    print("body", response.text)


if __name__ == "__main__":
    send_request()

Paso 6: Analice los datos del resultado

Los datos del resultado de la API de Scrapeless contendrán información detallada en formato JSON. A continuación, se muestra un ejemplo parcial de los datos del resultado. La información específica se puede ver en la documentación de la API.

{
    "filters": [
        {
            "name": "Salary",
            "link": "https://www.google.com/search?sca_esv=7833c6f0638101e1&gl=us&hl=en&q=Barista+new+york+salary&uds=ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RRh8EK4tyFmWRymX9upubXBbjB9KOIUC88GpIatv-n-DLX9TtKJXNMMIdYO2nQxb4xNzjttr0Uu43Lm-GmXHPL687fgvBmKH8qj2H7a2iTdJo0v3e37tUrY02SF9SsGMZ3e6PQT6rfudnU2eFoPJICzOXs6zcIod6Pfwk5wDtpqw_NEY9J&udm=8&sa=X&ved=2ahUKEwiD1tP_mtGLAxUFvokEHZrtEVQQxKsJegQIDRAB&ictx=0",
            "parameters": {
                "uds": "ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RRh8EK4tyFmWRymX9upubXBbjB9KOIUC88GpIatv-n-DLX9TtKJXNMMIdYO2nQxb4xNzjttr0Uu43Lm-GmXHPL687fgvBmKH8qj2H7a2iTdJo0v3e37tUrY02SF9SsGMZ3e6PQT6rfudnU2eFoPJICzOXs6zcIod6Pfwk5wDtpqw_NEY9J",
                "q": "Barista new york salary"
            }
        },
        {
            "name": "Remote",
            "link": "https://www.google.com/search?sca_esv=7833c6f0638101e1&gl=us&hl=en&q=barista%2Bnew%2Byork+remote&uds=ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RR9uegVYgQNm0A_FIwPHdCgp6BeV4cyixUjw1hgRDJQE5JaCKrpdXj8qAqGf0tBZYFos3UXw0dnkvxmLPGYpQ1yE9796a05FNrMXiTref7_yMgP5WfYbP3wPdvk9Hpbv8q3y-R1UTsn-dAlNF5N6OicWqVsFU&udm=8&sa=X&ved=2ahUKEwiD1tP_mtGLAxUFvokEHZrtEVQQxKsJegQICxAB&ictx=0",
            "parameters": {
                "uds": "ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RR9uegVYgQNm0A_FIwPHdCgp6BeV4cyixUjw1hgRDJQE5JaCKrpdXj8qAqGf0tBZYFos3UXw0dnkvxmLPGYpQ1yE9796a05FNrMXiTref7_yMgP5WfYbP3wPdvk9Hpbv8q3y-R1UTsn-dAlNF5N6OicWqVsFU",
                "q": "barista+new+york remote"
            }
        },
        {
            "name": "Date posted",
            "options": [
                {
                    "name": "Yesterday",
                    "link": "https://www.google.com/search?sca_esv=7833c6f0638101e1&gl=us&hl=en&q=barista+new+york since yesterday&uds=ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RRnjGLk826jw_-m_gI8QkMG3DU62Ft1lBDpjQtJxI9n5nlvphZ_FhozuiZa-pL3OlfNFOvId9p73T3jFBmYJw05hbE-N1E2J12Se4S2XNj_H36-FruHX4cIe_j8ucbIbgQDsccD5Ht0tt1_fw91zMseXuY-BwyvhnOJiTzcgUbCOHZIRrKI_unZuhz8K9n1iIpXWV3AWpk95QNoL9B0qFURXiTlhykG63NrQz80D-aaM61vCTXQbTneARk4u1P870m6qmrYlxzFIesLLxnrvkOGKouA-AdW2wQ-2NEBupAK1JbQkL9sm7bwG6gYn0jjt-9oEOUaw&udm=8&sa=X&ved=2ahUKEwiD1tP_mtGLAxUFvokEHZrtEVQQkbEKegQIDhAC",
                    "parameters": {
                        "uds": "ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RRnjGLk826jw_-m_gI8QkMG3DU62Ft1lBDpjQtJxI9n5nlvphZ_FhozuiZa-pL3OlfNFOvId9p73T3jFBmYJw05hbE-N1E2J12Se4S2XNj_H36-FruHX4cIe_j8ucbIbgQDsccD5Ht0tt1_fw91zMseXuY-BwyvhnOJiTzcgUbCOHZIRrKI_unZuhz8K9n1iIpXWV3AWpk95QNoL9B0qFURXiTlhykG63NrQz80D-aaM61vCTXQbTneARk4u1P870m6qmrYlxzFIesLLxnrvkOGKouA-AdW2wQ-2NEBupAK1JbQkL9sm7bwG6gYn0jjt-9oEOUaw",
                        "q": "barista new york since yesterday"
                    }
                },
                {
                    "name": "Last 3 days",
                    "link": "https://www.google.com/search?sca_esv=7833c6f0638101e1&gl=us&hl=en&q=barista+new+york in the last 3 days&uds=ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RRd1B6K-OJf2BQH1wRTP-WvlEGmt8-DwYPt192b7rPO2QTcWR6ib4kDRMCnL5tVQO8zO8RIE3h2OD731flcyiUpJA7ZkSb5ZOOKftaPnoXuSflVkzggT4i1-LmAD9fzly5xZp6y4SnVxMgTtvd2-WpYQVk-HlJi9DiLqRclx-08Fctyj76ilhCrPNTcmeYWmuT3xuop_zwqsM1_UfNSL0c8bLdkX1nPpadMD-n5uhcQ4y6Rbc4e50nyyw5-sVgk4XWD1razm6vSiNlcXlYeWYJ3osuWXRrHChhUVY3tXnTCv8I1_94wzPzrFNfwp_-qsGrzzJMWg&udm=8&sa=X&ved=2ahUKEwiD1tP_mtGLAxUFvokEHZrtEVQQkbEKegQIDhAD",
                    "parameters": {
                        "uds": "ABqPDvztZD_Nu18FR6tNPw2cK_RRd1B6K-OJf2BQH1wRTP-WvlEGmt8-DwYPt192b7rPO2QTcWR6ib4kDRMCnL5tVQO8zO8RIE3h2OD731flcyiUpJA7ZkSb5ZOOKftaPnoXuSflVkzggT4i1-LmAD9fzly5xZp6y4SnVxMgTtvd2-WpYQVk-HlJi9DiLqRclx-08Fctyj76ilhCrPNTcmeYWmuT3xuop_zwqsM1_UfNSL0c8bLdkX1nPpadMD-n5uhcQ4y6Rbc4e50nyyw5-sVgk4XWD1razm6vSiNlcXlYeWYJ3osuWXRrHChhUVY3tXnTCv8I1_94wzPzrFNfwp_-qsGrzzJMWg",
                        "q": "barista new york in the last 3 days"
                    }
                },
                {
                    "name": "Last week",
                    "link": "https://www.google.com/search?sca_esv=7833c6f0638101e1&gl=us&hl=en&q=barista+new+york in the last 

Campos clave en los resultados:

• title: título del trabajo.
• company: empresa que ofrece el trabajo
• link: enlace a la publicación del trabajo
• location: ubicación del trabajo
• date_posted: fecha en que se publicó el trabajo

Ahora puede usar estos datos para crear una bolsa de trabajo, enviar notificaciones o integrar datos de trabajo en su sitio web o aplicación existente.

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Además de Google Jobs, muchas otras plataformas también proporcionan datos de reclutamiento valiosos y tendencias de la industria, que son adecuados para un análisis de datos de reclutamiento más extenso. Por ejemplo, Crunchbase, Indeed y LinkedIn son fuentes de datos importantes para el reclutamiento y el análisis del mercado laboral.

• Crunchbase proporciona información detallada sobre nuevas empresas, financiación corporativa, tendencias de la industria, etc., lo que resulta muy útil para estudiar las necesidades de reclutamiento de la empresa y las tendencias del mercado.
• Indeed es una de las plataformas de reclutamiento más grandes del mundo, con abundante información de trabajo, datos salariales y tendencias de la industria, lo que resulta adecuado para el análisis de trabajos, la previsión salarial y la investigación del mercado laboral.
• LinkedIn proporciona redes sociales profesionales globales y datos de reclutamiento, lo que puede ayudar a analizar el flujo de talentos, los requisitos de habilidades y las tendencias de desarrollo laboral.

Si su negocio no se limita al rastreo de Google Jobs, también puede considerar el uso de herramientas como Scrapeless para obtener datos de reclutamiento de estas plataformas para enriquecer aún más su análisis de reclutamiento e investigación de mercado.

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Scrapeless Deep SerpApi: Su potente herramienta de API de Google SERP

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Preguntas frecuentes

P1: ¿Cómo obtengo una clave de API para Scrapeless?
Regístrese en scrapeless.com, inicie sesión en su panel y genere una clave de API en la sección Administración de claves de API.

P2: ¿Puedo raspar trabajos de otros sitios web?
Sí, Scrapeless admite el raspado de una variedad de sitios de publicación de trabajos y muchos otros tipos de datos. La API de Google Jobs es solo un ejemplo.

P3: ¿Puedo raspar trabajos de Google de forma gratuita?
Scrapeless ofrece una prueba gratuita limitada. Para continuar, necesitará un plan de pago, que le dará acceso a límites más altos y funciones más avanzadas.

P4: ¿Qué más ofrece Scrapeless?
Además de Google Jobs, Scrapeless puede raspar muchos tipos de datos, incluidos Google Maps, Google Flights, Google Trends y más.

Conclusión

Raspar trabajos de Google con la API de Scrapeless es una forma potente y sencilla de recopilar ofertas de trabajo para sus propios proyectos. Con solo unas pocas líneas de código, puede integrar Scrapeless en su raspador y automatizar el proceso de extracción de datos de trabajo.

Al aprovechar las capacidades de Scrapeless, puede crear rápidamente ofertas de trabajo a partir del motor de búsqueda de empleo de Google, ahorrando tiempo y concentrándose en la creación de su bolsa de trabajo o aplicación.