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Linkedin Scraper

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RapidAPI2026-04-30 更新2025-12-15 收录
下载链接:
https://rapidapi.com/linkedinfetch/api/linkedin-scraper27
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官方服务:
资源简介:
Linkedin Scraper - fetch profile / company data in real time
创建时间:
2026-04-30
原始信息汇总

Linkedin Scraper 数据集概述

基本信息

  • 数据集名称:Linkedin Scraper
  • 提供平台:RapidAPI
  • 提供商:pulldrift
  • 类别:Social
  • 版本:v1 (current)

服务定价

  • BASIC:$0.00 / 月
  • PRO:$40.00 / 月
  • ULTRA:$100.00 / 月
  • MEGA:$300.00 / 月

核心特性

  • 实时数据访问:无延迟
  • 合规性:100% GDPR 合规,不存储个人数据
  • 性能:优化的最低延迟,最快的 LinkedIn 爬虫 API
  • 定价:市场上最实惠的爬虫,具有成本效益的定价层级
  • 可靠性:经过验证的性能,保证正常运行时间超过 99.9%
  • 支持:提供 24/7 专属技术支持

重要声明

此非官方 LinkedIn API。与 LinkedIn 无任何关联,不代表 LinkedIn。

主要数据端点

1. 职位搜索 API

  • 按关键词搜索(职位名称、技能、公司名称)
  • 精确的基于位置的筛选器
  • 经验级别(实习、中级、高管)
  • 职位类型(全职、兼职、远程)
  • 发布日期、Easy Apply、早期申请人筛选器

2. 详细个人资料 API

  • 实时个人资料爬取
  • 批量检索(每次调用最多 50 个个人资料)
  • 个人资料数据(帖子、统计数据、工作经历、教育背景、技能、位置等)

3. 公司数据 API

  • 公司统计数据和概览
  • 员工数量及增长趋势
  • 行业、专业领域、办公地点
  • 公司帖子、统计数据

目标用户

  • 招聘与人力资源平台
  • 销售团队与潜在客户开发工具
  • 人力资源分析
  • 市场研究员和分析师
  • 专业网络与 CRM 平台

适用构建场景

  • LinkedIn 招聘应用
  • 销售潜在客户开发工具
  • 人力资源分析仪表板
  • 潜在客户生成系统
  • 公司与市场研究平台

接口文档示例(以搜索职位为例)

端点:Search Jobs

参数

参数 类型 必需 描述 示例
keywords string 职位搜索关键词 "java developer"
location string 有效的国家或城市名称,或位置 ID "United States"
page_number integer 页码 1
remote string 参见 WorkplaceType 枚举 "remote"
sort string 参见 SortType 枚举 "relevant"
date_posted string 参见 TimeRange 枚举 "week"
experience string 参见 ExperienceLevel 枚举 "entry"
job_type string 参见 JobType 枚举 "fulltime"
easy_apply boolean 仅显示 Easy Apply 职位 false
under_10_applicants boolean 仅显示申请人数 <10 的职位 false

枚举定义

  • WorkplaceTypeonsite(现场工作), remote(远程工作), hybrid(混合工作)
  • SortTyperecent(最新优先), relevant(最相关优先)
  • TimeRangemonth(最近一个月), week(最近一周), day(最近24小时)
  • ExperienceLevelinternship(实习), entry(入门级), associate(助理), mid_senior(中高级), director(总监), executive(高管)
  • JobTypefulltime(全职), parttime(兼职), contract(合同), internship(实习), other(其他)

快速开始

  • 提供免费层级
  • 提供快速入门指南
搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
该数据集提供实时抓取Linkedin平台个人档案及公司资料的功能。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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