php怎么找出最父级id

1、php怎么找出最父级id，你玩过最无耻黑心的游戏是什么游戏？

先来看看那些年坑掉你钱的游戏

1、热血传奇，当年的等级最难升的游戏，盛大的摇钱树，一经推出火爆全国。现在看来只剩下情怀了，如今人们津津乐道的还是当年的8L，花费2000万直升999级，真的是豪到没道理。

2、御龙在天，多少人为了18星套花光积蓄，游戏体验还是可以的，不过只是战争，看画面的话，还是很有陈旧感的。皇族天赐是比较有名的人物，800万的花费眼睛都不眨一下，只为了成为第一个统一九州的男人，然后就没有然后了。

3、梦幻西游，现在依旧在侵蚀着下一代，从端游到手游，武器强化，宝石系列，兽诀打造等等，都是无底洞那。游戏中百花村的威少，传言都花了1000万了，名言别怕我没钱就怕你没货。想想你花了多少了。

4、征途，号称国内最花钱的游戏，打造石头打造装备，花费几十万，一出野外被人秒了。你没有听错，这是真的，这是真正大老板才能玩的游戏，中原暴徒花费3000万那，15星套装那就是北京城里的一套四合院。真的是圈钱没商量。

5、天龙八部，一套半成品，包括强化打孔镶钻，需要100多万，想想吧。天龙人气王，明教王大妈号称花费300多万，这不是在玩游戏，这是在烧钱。

6、魔域，网龙公司的一款杀人游戏，有人的地方就有江湖，就会有人不停的烧钱，幻兽宝宝的等级提升掏空了多少家庭的积蓄，玩魔域的朋友大把的钱都洒在了宝宝身上，这游戏有毒那。

7、完美世界，没有最牛逼只有更牛逼，只要钱到位，世界随你闯。一套装备价值一线城市一套房。没有比这更黑心的了，别忘了所有你看到的东西只是虚拟的程序。

8、冒险岛，老牌游戏了，它烧钱的速度快过你忘记它的速度。500万当不上一个岛主，想想这个代价吧，你会哭死的，哪天不想玩了，钱你是退不回来的。

当然还有很多游戏，劲舞团，倩女幽魂，九阴真经，地下城与勇士等等。游戏玩玩就好了，一旦陷进去，那就知道什么是无耻黑心了。

2、php中如何进行用户信息的增加？

先用DW等布局工具把表单制作出来，把每个输入框的名字改为自己知道的，比如

姓名是username

手机是cellphone

地址是addr

等等

php增加：

其实一句话就可以了

mysql_query("insert into tablenames(username, cellphone, addr)

values('$_GET[username]', '$_GET[cellphone]', '$_GET[addr]')");

这就可以把数据插入到数据库中了，也就是增加

php删除

删除的时候需要获取当前记录的ID号，通过浏览器把ID号传到删除的文件或者动作中：

mysql_query("delete from tablenames where id=$_GET[id]");

就可以删除这个$_GET[id]的记录了

php修改

同上获取当前需要修改的ID号，通过下列语句修改

mysql_query("update tablesname set username='$_POST[username]', cellphone='$_POST[cellphone]',addr='$_POST[addr]' where id=$_GET[id]");

3、用爬虫技术能做到哪些有趣的事情？

看到这个问题必须来怒答一波～用python爬虫爬便宜机票了解一下？

图源：

videoblocks.com

你喜欢旅行吗？

这个问题通常会得到一个肯定的答案，随后引出一两个有关之前冒险经历的故事。大多数人都认为旅行是体验新文化和开阔视野的好方法。但如果问题是“你喜欢搜索机票的过程吗？”也许话题就到此为止了……

可事实上，便宜的机票往往也很重要！本文将尝试构建一个网络爬虫，该爬虫对特定目的地运行并执行带有浮动日期（首选日期前后最多三天）的航班价格搜索。它会将结果保存为excel文件并发送一封包含快速统计信息的电子邮件。显然，这个爬虫的目的就是帮助我们找到最优惠的价格！

你可以在服务器上运行脚本(一个简单的Raspberry Pi就可以)，每天运行一到两次。结果会以邮件形式发送，建议将excel文件存入Dropbox文件夹，以便随时随地查看。

因为爬虫以“浮动日期”进行搜索，所以它会搜索首选日期前后最多三天的航班信息。尽管该脚本一次仅运行一对目的地，但可以很容易地改写该爬虫使其每个循环运行多个目的地。最终甚至可能找到一些错误票价...那会很有意思！

某种意义上来讲，网络爬取是互联网“工作”的核心。

也许你认为这是一个十分大胆的说法，但谷歌就是从拉里·佩奇用Java和Python构建的网络爬虫开始的。爬虫不断地爬取信息，整个互联网都在试图为所有问题提供最佳的可能答案。网络爬取有不计其数的应用程序，即使更喜欢数据科学中的其他分支，你仍需要一些爬取技巧以获得数据。

这里用到的一些技术来自于最近新的一本佳作《Python网络数据采集》，书中包含与网络爬取相关的所有内容，并提供了大量简例和实例。甚至有一个特别有意思的章节，讲述如何解决验证码检验的问题。

第一个挑战就是选择爬取信息的平台，本文选择了客涯（Kayak）。我们试过了Momondo, 天巡（Skyscanner）, 亿客行（Expedia）和其它一些网站，但是这些网站上的验证码特别变态。

在那些“你是人类吗？”的验证中，尝试了多次选择交通灯、十字路口和自行车后，客涯似乎是最好的选择，尽管短时间内加载太多页面它会跳出安全检查。

我们设法让机器人每4到6个小时查询一次网站，结果一切正常。虽然说不定哪个部分偶尔会出点小问题，但是如果收到验证码，既可以手动解决问题后启动机器人，也可以等待几小时后的自动重启。

如果你是网络爬取新手，或者不知道为何有些网站花费很大力气阻止网络爬取，那么为构建爬虫写下第一行代码前，你一定要多加努力。

谷歌的“网络爬取规范”：

http://lmgtfy.com/?q=web+scraping+etiquette

导入并打开Chrome浏览器标签页后，会定义一些循环中会用到的函数。这个架构的构思大概是这样的：

· 一个函数用于启动机器人程序，表明想要搜索的城市和日期。

· 这个函数获得首轮搜索结果，按“最佳”航班排序，然后点击“加载更多结果”。

· 另一个函数会爬取整个页面，并返回一个dataframe数据表。

· 随后重复步骤2和步骤3，得出按“价格”和“航行时间”排序的结果。

· 发送一封简要总结价格（最低价和平均价）的邮件，并将带有这三种排序类型的dataframe数据表保存为一份excel文件。

· 以上所有步骤会在循环中重复，每X小时运行一次。

每个Selenium项目都以一个网页驱动器开始。我们使用Chromedriver驱动器，但还有其它选择。PhantomJS和Firefox也很受欢迎。下载Chromedriver后，将其置于一个文件夹中即可。第一行代码会打开一个空白Chrome标签页。

from time import sleep, strftime

from random import randint

import pandas as pd

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.keys import Keys

import smtplib

from email.mime.multipart import MIMEMultipart

# Change this to your own chromedriver path!

chromedriver_path = 'C:/{YOUR PATH HERE}/chromedriver_win32/chromedriver.exe'

driver = webdriver.Chrome(executable_path=chromedriver_path) # This will open the Chrome window

sleep(2)

这些是将用于整个项目的包。使用randint函数令机器人在每次搜索之间随机睡眠几秒钟。这对任何一个机器人来说都是必要属性。如果运行前面的代码，应该打开一个Chrome浏览器窗口，机器人会在其中导航。

一起来做一个快速测试：在另一个窗口上访问客涯网（http://kayak.com），选择往返城市和日期。选择日期时，确保选择的是“+-3天”。由于在编写代码时考虑到了结果页面，所以如果只想搜索特定日期，很可能需要做一些微小的调整。

点击搜索按钮在地址栏获取链接。它应该类似于下面所使用的链接，将变量kayak定义为url，并从网页驱动器执行get方法，搜索结果就会出现。

无论何时，只要在几分钟内使用get命令超过两到三次，就会出现验证码。实际上可以自己解决验证码，并在下一次验证出现时继续进行想要的测试。从测试来看，第一次搜索似乎一直没有问题，所以如果想运行这份代码，并让它在较长的时间间隔后运行，必须解决这个难题。你并不需要十分钟就更新一次这些价格，对吧？

到目前为止，已经打开了一个窗口，获取了一个网站。为了开始获取价格和其他信息，需要使用XPath或CSS选择器，我们选择了XPath。使用XPath导航网页可能会令人感到困惑，即使使用从inspector视图中直接使用“复制XPath”，但这不是获得所需元素的最佳方法。有时通过“复制XPath”这个方法获得的链接过于针对特定对象，以至于很快就失效了。《Python网络数据采集》一书很好地解释了使用XPath和CSS选择器导航的基础知识。

接下来，用Python选择最便宜的结果。上面代码中的红色文本是XPath选择器，在网页上任意一处右键单击选择“inspect”就可以看到它。在想要查看代码的位置，可以再次右键单击选择“inspect”。

为说明之前所观察到的从“inspector”复制路径的缺陷，请参考以下差异：

1 # This is what the copymethod would return. Right click highlighted rows on the right side and select “copy> Copy XPath”//*[@id=“wtKI-price_aTab”]/div[1]/div/div/div[1]/div/span/span

2 # This is what I used todefine the “Cheapest” buttoncheap_results= ‘//a[@data-code = “price”]’

第二种方法的简洁性清晰可见。它搜索具有data-code等于price属性的元素a。第一种方法查找id等于wtKI-price_aTab的元素，并遵循第一个div元素和另外四个div和两个span。这次……会成功的。现在就可以告诉你，id元素会在下次加载页面时更改。每次页面一加载，字母wtKI会动态改变，所以只要页面重新加载，代码就会失效。花些时间阅读XPath，保证你会有收获。

不过，使用复制的方法在不那么“复杂”的网站上工作，也是很好的！

基于以上所展示的内容，如果想在一个列表中以几个字符串的形式获得所有搜索结果该怎么办呢？其实很简单。每个结果都在一个对象中，这个对象的类是“resultWrapper”。获取所有结果可以通过像下面这样的for循环语句来实现。如果你能理解这一部分，应该可以理解接下来的大部分代码。它基本上指向想要的结果（结果包装器），使用某种方式（XPath）获得文本，并将其放置在可读对象中（首先使用flight_containers，然后使用flight_list）。

前三行已展示在图中，并且可以清楚地看到所需的内容，但是有获得信息的更优选择，需要逐一爬取每个元素。

最容易编写的函数就是加载更多结果的函数，所以代码由此开始。为了在不触发安全验证的前提下最大化所获取的航班数量，每次页面显示后，单击“加载更多结果”。唯一的新内容就是所添加的try语句，因为有时按钮加载会出错。如果它对你也有用，只需在前面展示的start_kayak函数中进行简要注释。

# Load more results to maximize the scraping

def load_more():

try:

more_results = '//a[@class = “moreButton”]'

driver.find_element_by_xpath(more_results).click()

# Printing these notes during the program helps me quickly check what it is doing

print('sleeping…..')

sleep(randint(45,60))

except:

pass

现在，经过这么长的介绍，已经准备好定义实际爬取页面的函数。

我们编译了下一个函数page_scrape中的大部分元素。有时这些元素会返回列表插入去程信息和返程信息之间。这里使用了一个简单的办法分开它们，比如在第一个 section_a_list和section_b_list变量中，该函数还返回一个flight_df数据表。所以可以分离在不同分类下得到的结果，之后再把它们合并起来。

def page_scrape():

“““This function takes care of the scraping part”““

xp_sections = '//*[@class=“section duration”]'

sections = driver.find_elements_by_xpath(xp_sections)

sections_list = [value.text for value in sections]

section_a_list = sections_list[::2] # This is to separate the two flights

section_b_list = sections_list[1::2] # This is to separate the two flights

# if you run into a reCaptcha, you might want to do something about it

# you will know there's a problem if the lists above are empty

# this if statement lets you exit the bot or do something else

# you can add a sleep here, to let you solve the captcha and continue scraping

# i'm using a SystemExit because i want to test everything from the start

if section_a_list == []:

raise SystemExit

# I'll use the letter A for the outbound flight and B for the inbound

a_duration = []

a_section_names = []

for n in section_a_list:

# Separate the time from the cities

a_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))

a_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))

b_duration = []

b_section_names = []

for n in section_b_list:

# Separate the time from the cities

b_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))

b_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))

xp_dates = '//div[@class=“section date”]'

dates = driver.find_elements_by_xpath(xp_dates)

dates_list = [value.text for value in dates]

a_date_list = dates_list[::2]

b_date_list = dates_list[1::2]

# Separating the weekday from the day

a_day = [value.split()[0] for value in a_date_list]

a_weekday = [value.split()[1] for value in a_date_list]

b_day = [value.split()[0] for value in b_date_list]

b_weekday = [value.split()[1] for value in b_date_list]

# getting the prices

xp_prices = '//a[@class=“booking-link”]/span[@class=“price option-text”]'

prices = driver.find_elements_by_xpath(xp_prices)

prices_list = [price.text.replace('$','') for price in prices if price.text != '']

prices_list = list(map(int, prices_list))

# the stops are a big list with one leg on the even index and second leg on odd index

xp_stops = '//div[@class=“section stops”]/div[1]'

stops = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops)

stops_list = [stop.text[0].replace('n','0') for stop in stops]

a_stop_list = stops_list[::2]

b_stop_list = stops_list[1::2]

xp_stops_cities = '//div[@class=“section stops”]/div[2]'

stops_cities = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops_cities)

stops_cities_list = [stop.text for stop in stops_cities]

a_stop_name_list = stops_cities_list[::2]

b_stop_name_list = stops_cities_list[1::2]

# this part gets me the airline company and the departure and arrival times, for both legs

xp_schedule = '//div[@class=“section times”]'

schedules = driver.find_elements_by_xpath(xp_schedule)

hours_list = []

carrier_list = []

for schedule in schedules:

hours_list.append(schedule.text.split('\n')[0])

carrier_list.append(schedule.text.split('\n')[1])

# split the hours and carriers, between a and b legs

a_hours = hours_list[::2]

a_carrier = carrier_list[1::2]

b_hours = hours_list[::2]

b_carrier = carrier_list[1::2]

cols = (['Out Day', 'Out Time', 'Out Weekday', 'Out Airline', 'Out Cities', 'Out Duration', 'Out Stops', 'Out Stop Cities',

'Return Day', 'Return Time', 'Return Weekday', 'Return Airline', 'Return Cities', 'Return Duration', 'Return Stops', 'Return Stop Cities',

'Price'])

flights_df = pd.DataFrame({'Out Day': a_day,

'Out Weekday': a_weekday,

'Out Duration': a_duration,

'Out Cities': a_section_names,

'Return Day': b_day,

'Return Weekday': b_weekday,

'Return Duration': b_duration,

'Return Cities': b_section_names,

'Out Stops': a_stop_list,

'Out Stop Cities': a_stop_name_list,

'Return Stops': b_stop_list,

'Return Stop Cities': b_stop_name_list,

'Out Time': a_hours,

'Out Airline': a_carrier,

'Return Time': b_hours,

'Return Airline': b_carrier,

'Price': prices_list})[cols]

flights_df['timestamp'] = strftime(“%Y%m%d-%H%M”) # so we can know when it was scraped

return flights_df

尽量让这些名字容易理解。记住变量a表示旅行的去程信息，变量b表示旅行的返程信息。接下来说说下一个函数。

截至目前，已经有了一个能加载更多结果的函数和一个能爬取其他结果的函数。本可以在此结束这篇文章，而你可以自行手动使用这些函数，并在浏览的页面上使用爬取功能。但是前文提到给自己发送邮件和一些其他信息的内容，这都包含在接下来的函数start_kayak中。

它要求填入城市名和日期，并由此打开一个kayak字符串中的地址，该字符串直接跳转到“最佳”航班结果排序页面。第一次爬取后，可以获取价格的顶部矩阵，这个矩阵将用于计算平均值和最小值，之后和客涯（Kayak）的预测结果（页面左上角）一同发送到邮件中。这是单一日期搜索时可能导致错误的原因之一，因其不包含矩阵元素。

def start_kayak(city_from, city_to, date_start, date_end):

“““City codes it's the IATA codes!

Date format YYYY-MM-DD”““

kayak = ('https://www.kayak.com/flights/' + city_from + '-' + city_to +

'/' + date_start + '-flexible/' + date_end + '-flexible?sort=bestflight_a')

driver.get(kayak)

sleep(randint(8,10))

# sometimes a popup shows up, so we can use a try statement to check it and close

try:

xp_popup_close = '//button[contains(@id,”dialog-close”) and contains(@class,”Button-No-Standard-Style close “)]'

driver.find_elements_by_xpath(xp_popup_close)[5].click()

except Exception as e:

pass

sleep(randint(60,95))

print('loading more.....')

# load_more()

print('starting first scrape.....')

df_flights_best = page_scrape()

df_flights_best['sort'] = 'best'

sleep(randint(60,80))

# Let's also get the lowest prices from the matrix on top

matrix = driver.find_elements_by_xpath('//*[contains(@id,”FlexMatrixCell”)]')

matrix_prices = [price.text.replace('$','') for price in matrix]

matrix_prices = list(map(int, matrix_prices))

matrix_min = min(matrix_prices)

matrix_avg = sum(matrix_prices)/len(matrix_prices)

print('switching to cheapest results…..')

cheap_results = '//a[@data-code = “price”]'

driver.find_element_by_xpath(cheap_results).click()

sleep(randint(60,90))

print('loading more…..')

# load_more()

print('starting second scrape…..')

df_flights_cheap = page_scrape()

df_flights_cheap['sort'] = 'cheap'

sleep(randint(60,80))

print('switching to quickest results…..')

quick_results = '//a[@data-code = “duration”]'

driver.find_element_by_xpath(quick_results).click()

sleep(randint(60,90))

print('loading more…..')

# load_more()

print('starting third scrape…..')

df_flights_fast = page_scrape()

df_flights_fast['sort'] = 'fast'

sleep(randint(60,80))

# saving a new dataframe as an excel file. the name is custom made to your cities and dates

final_df = df_flights_cheap.append(df_flights_best).append(df_flights_fast)

final_df.to_excel('search_backups//{}_flights_{}-{}_from_{}_to_{}.xlsx'.format(strftime(“%Y%m%d-%H%M”),

city_from, city_to,

date_start, date_end), index=False)

print('saved df…..')

# We can keep track of what they predict and how it actually turns out!

xp_loading = '//div[contains(@id,”advice”)]'

loading = driver.find_element_by_xpath(xp_loading).text

xp_prediction = '//span[@class=“info-text”]'

prediction = driver.find_element_by_xpath(xp_prediction).text

print(loading+'\n'+prediction)

# sometimes we get this string in the loading variable, which will conflict with the email we send later

# just change it to “Not Sure” if it happens

weird = '¯\\_(ツ)_/¯'

if loading == weird:

loading = 'Not sure'

username = 'YOUREMAIL@hotmail.com'

password = 'YOUR PASSWORD'

server = smtplib.SMTP('smtp.outlook.com', 587)

server.ehlo()

server.starttls()

server.login(username, password)

msg = ('Subject: Flight Scraper\n\n\

Cheapest Flight: {}\nAverage Price: {}\n\nRecommendation: {}\n\nEnd of message'.format(matrix_min, matrix_avg, (loading+'\n'+prediction)))

message = MIMEMultipart()

message['From'] = 'YOUREMAIL@hotmail.com'

message['to'] = 'YOUROTHEREMAIL@domain.com'

server.sendmail('YOUREMAIL@hotmail.com', 'YOUROTHEREMAIL@domain.com', msg)

print('sent email…..')

虽然没有使用Gmail账户测试发送邮件，但是可以搜索到很多的替代方法，前文提到的那本书中也有其他方法来实现这一点。如果已有一个Hotmail账户，只要替换掉个人的详细信息，它就会开始工作了。

如果想探索脚本的某一部分正在做什么，可以将脚本复制下来并在函数外使用它。这是彻底理解它的唯一方法。

在这些步骤之后，还可以想出一个简单的循环来使用刚创造的函数，同时使其持续运行。完成四个“花式”提示，写下城市和日期（输入）。因为测试时不想每次都输入这些变量，需要的时候可以使用以下这个清楚的方式进行替换。

如果已经做到了这一步，恭喜你！改进还有很多，比如与Twilio集成，发送文本消息而不是邮件。也可以使用VP*或更加难懂的方式同时从多个服务器上研究搜索结果。还有就是验证码的问题，验证码会时不时地跳出来，但对此类问题还是有解决办法的。不过，能走到这里已经是有很牢固的基础了，你可以尝试添加一些额外的要素。

使用脚本运行测试的示例

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4、如何获取当前登录的用户名并显示出来？

其实就是一个记录的问题。

比如你可以在建表时，就创建一个在线表，其中可以包含在线用户ID号、用户名等等内容。

通常情况下该表是空的，当有用户登录时，就将其ID号写入该表，手动退出时，清除表中记录。

这样当要显示在线用户列表时，只需要遍历这个表就行。

还有一种方法是在创建用户信息表时，预留一个字段为：on_line，其类项为布尔型，默认值是false。当对应用户登录时，将该值update为true，当用户手动退出时将该值重置为false。

这样，当要显示在线用户时，直接遍历用户表时使用条件where on_line=true即可。

5、在哪个招聘网站上找工作最可靠？

应届毕业生获取招聘信息渠道：

1、现场招聘。 现场招聘是一种企业和人才通过第三方提供的场地，进行直接面对面对话，现场完成招聘面试的一种方式。现场招聘一般包括招聘会及人才市场两种方式。

2、网络招聘。 网络招聘一般包括企业在网上发布招聘信息甚至进行简历筛选、笔试、面试。企业通常可以通过两种方式进行网络招聘，一是在企业自身网站上发布招聘信息，搭建招聘系统，二是与专业招聘网站合作。

3、校园招聘。 校园招聘是许多企业采用的一种招聘渠道，企业到学校张贴海报，进行宣讲会，吸引即将毕业的学生前来应聘，对于部分优秀的学生，可以由学校推荐，对于一些较为特殊的职位也可通过学校委托培养后，企业直接录用。

以下为熙南哥精选的招聘网站，速速收藏！

● 综合类

● 按行业分类

● 大学生求职类

● 社交平台类

● 企业官网类

● 猎头类

强烈推荐： 大学生求职类（应届毕业生求职网、实习僧、大街网）

如果觉得不够，那就继续往下读：

一、综合类

1.智联招聘

http://www.zhaopin.com/

2.前程无忧

http://www.51job.com/

3.赶集网

http://sh.ganji.com/

4.中华英才网

http://www.chinahr.com/shanghai/

5.58同城

http://sh.58.com/

二、按行业分类

1.互联网类

● 拉勾网

https://www.lagou.com/

● 周伯通

http://www.jobtong.com/

● 内推网

http://www.neitui.me/

2.垂直分类

● 英才网联

http://www.800hr.com/

● 一览英才网

http://www.job1001.com/

● 麟越网

http://www.linyuejob.com/

3.财务金融类

● 财融圈

http://www.cairongquan.com/

● 华尔街招聘网

http://www.workws.com/

● 中国金融招聘网

http://www.51jrjob.com/

● 银行招聘网

http://www.yinhangzhaopin.com/

4.建筑房产

● 中国建筑人才网

http://www.buildjob.net/

5.教育培训

● 中国教师人才网

http://www.jiaoshi.com.cn/

● 中国招教网

http://www.zhaojiao.net/

● 高校人才网

http://www.gaoxiaojob.com/

6.贸易零售

● 福步外贸人才网

http://job.fobshanghai.com/

● 中国服装人才网

http://www.cfw.cn/

7.交通物流

中国汽车人才网

http://www.carjob.com.cn/

物流前程网

http://www.jobtrans.cn/

8.服务餐饮

● 中国旅游人才网

http://www.tourjob.net/

● 最佳东方酒店招聘网

http://www.veryeast.cn/

● 美容人才网

http://www.138job.com/

9.能源环境

● 北极星电力招聘网

http://hr.bjx.com.cn/

● 石油英才网

http://www.oilhr.com/index.p

● 中国电力人才网

http://www.cphr.com.cn/

10.生产制造

● 机械人才网

http://www.cmejob.com/

● 工伯伯人才招聘

http://www.gongbobo.com/

● BillWang 工业设计

http://www.billwang.net/default.html

11.文化体育

● 中国文化人才网

http://ccatmc.com.cn/

● 拍电影网

http://www.pmovie.com/

12.医药卫生

● 丁香园——丁香人才

http://www.jobmd.cn/

● 中国卫生人才网

http://www.21wecan.com/

三、大学生求职

1.应届生求职网

http://www.yingjiesheng.com/

2.大街网

https://www.dajie.com/

3.应届毕业生求职网

http://www.yjbys.com/

4.应届生bbs

http://bbs.yingjiesheng.com/

5.实习僧

http://www.shixiseng.com/

6.趣实习网

http://www.qushixi.net/

四、社交平台：

● 微博：发布各地实习信息的认证号(自行搜索)

● 微信：企业官方招聘公众号

● 领英：自行搜索

● 脉脉：自行搜索

五、企业官网

知名企业会在官网发布招聘信息和暑期实习项目

1.快消

● 宝洁

http://china.pgcareers.com/

● 联合利华

https://www.unilever.com.cn/careers/

● 玛氏

https://jobs.mars.com/?locale=zh_CN

● 卡夫亨氏

http://www.heinz.com.cn/html/Join/list/9.htm

● 亿滋

http://cn.mondelezinternational.com/careers

● 雀巢

https://www.nestle.com.cn/jobs/campus

● 达能

http://www.danone.com.cn/career-job_recruitment

● 欧莱雅

https://career.loreal.com/careers/

● 强生

http://careers.jnj.com/zh-hans/china/overview

● 高露洁

http://www.colgate.com.cn/app/Colgate/CN/Corp/WorkWithUs/StudentOpportunities/HomePage.cvsp

● 百威英博

http://www.abi-gmt.net/

etc...

2.四大

● 普华永道

http://www.pwccn.com/home/chi/students_graduates_home_chi.html

● 安永

http://www.ey.com/cn/zh/careers/students/joining-ey#fragment-2-na

● 德勤

https://www2.deloitte.com/cn/zh/careers/graduates.html?icid=top_graduates

● 毕马威

https://home.kpmg.com/cn/en/home/careers/graduates.html

3.咨询公司

● 麦肯锡

http://mckinseychina.com/careers/

● 波士顿咨询

http://www.bcg.com.cn/cn/careers/default.html

● 贝恩

http://www.bain.cn/job.php?act=applications

● 罗兰贝格

https://www.rolandberger.com/en/join/All-Jobs/#!?countries.EN=China

● 奥纬

http://www.oliverwyman.com/careers/entry-level.html#WhoWeAre

● 科尼尔

http://www.atkearney.cn/careers/recruiting

● 美世

http://www.mercer.com.cn/careers.html

● 埃森哲

https://www.accenture.com/cn-zh/careers

etc...

4.外资银行、投行

● 渣打银行

https://www.sc.com/cn/en/about-us/careers.html

● 汇丰银行

http://www.about.hsbc.com.cn/zh-cn/careers

● 花旗银行

https://www.citi.com.cn/html/cn/HR/Current_Openings.html

● 摩根士丹利

http://www.morganstanleychina.com/about/careers/index.html

J.P. Morgan

http://careers.jpmorgan.com/careers/home

● 高盛

http://www.goldmansachs.com/careers/index.html

etc...

六、猎头

● 猎聘校园

https://campus.liepin.com/

求职套路那么深！记住下面两点

1.正规公司不需交纳培训费，档案费，体验费等 。身份证，学历证书看完要及时拿回来，不接受任何形式的抵押证件。工作前需要交钱的切记要三思。

2.可以百度企业信用信息查询系统，对面试的公司进行查询相关备案信息。 注册资本少，经营范围与工作职位不符，被列入经常异常的需要注意。百度公司名+骗子，如果负面信息太多，去工作前就要三思了。