maimai-cat 0.1.0

A Python API wrapper for maimai (脉脉) platform, supporting talent search, profile retrieval, group management, bookmarking, and recruitment workflow automation.

maimai_cat

maimai_cat 是脉脉（maimai）平台的 Python API 封装工具库，提供候选人搜索、详情查询、分组管理、星标、点评、联系记录、项目关联、备注、统计数据、标签、动态及求职意向等完整功能，帮助招聘团队高效管理人才资源。

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功能特性

• 候选人搜索：按关键词搜索候选人，支持分页，结果可打印或保存到本地
• 候选人详情：获取基本简历信息（姓名、公司、职位、教育经历等）
• 点评列表：查看其他人对候选人的点评内容
• 联系记录：获取团队成员与候选人的历史联系记录
• 项目关联：查询候选人所在的招聘项目列表
• 同事备注：获取团队成员对候选人的备注信息
• 统计数据：查看候选人的查看次数、沟通次数等综合指标
• 个人标签：获取候选人的平台标签信息
• 动态记录：获取候选人的查看记录与消息动态
• 求职意向：查询候选人的看机会状态与期望岗位
• 分组管理：创建、查询、删除分组，将候选人添加到指定分组
• 星标管理：对候选人进行星标或取消星标

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安装和环境配置

安装

pip install maimai_cat

前置条件：导出脉脉 Cookie

maimai_cat 通过 Cookie 完成身份认证，使用前需导出你的脉脉登录 Cookie：

1. 在 Chrome 浏览器中登录 maimai.cn
2. 安装 Chrome 扩展 EditThisCookie
3. 打开脉脉任意页面，点击 EditThisCookie 图标，选择 导出 → 导出为 JSON 格式
4. 将导出的内容保存为 cookies.json 文件，放置在你的脚本同级目录

注意：Cookie 具有时效性，若请求返回未登录错误，请重新导出 Cookie。

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使用示例

初始化

from maimai.api import MaimaiAPI

# 默认读取同目录下的 cookies.json
api = MaimaiAPI().connect()

如果 cookies.json 不在脚本同级目录，可在 LoginManager 中指定路径（或子类传入）：

# 目前通过直接修改 cookies_file 路径实现
from maimai.api import MaimaiAPI, Group, User, Search

group = Group(cookies_file="/path/to/cookies.json")

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候选人搜索

# 关键词搜索，page 从 0 开始，最大 30 页
result = api.search.keyword("LLM", page=0)
api.pretty_print(result)

# 搜索并在控制台格式化打印每位候选人信息
api.search.extract_search_result(api.search.keyword("Google", page=0))

# 搜索并将每位候选人数据保存为 JSON 文件到 ./profile_data 目录
api.search.save_search_result(api.search.keyword("Microsoft", page=0), folder="./profile_data")

# 使用 search_api 接口搜索（另一种搜索方式，返回联系人列表）
contacts = api.search.search_api(keyword="张三", page=1)
print(contacts)

# 搜索并保存到本地文件夹
api.search.search_api_save_file(keyword="张三", page=1, folder="./search_api")

# 查询某关键词搜索结果总数
total = api.search.search_api_total_page(keyword="LLM")
print(f"搜索总条数: {total}")

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候选人详情

uid = 41962985

# 获取候选人基本简历（姓名、公司、职位、教育经历等）
api.pretty_print(api.user.read(uid))

# 获取其他人对该候选人的点评列表
api.pretty_print(api.user.get_comments(uid))

# 获取团队成员与该候选人的联系记录
api.pretty_print(api.user.get_contact_status(uid))

# 获取候选人所在的招聘项目列表
api.pretty_print(api.user.get_projects(uid))

# 获取团队成员对该候选人的备注（page 从 0 开始，size 每页条数）
api.pretty_print(api.user.get_remarks(uid, page=0, size=5))

# 获取候选人综合统计数据（查看次数、沟通次数等）
api.pretty_print(api.user.get_stats(uid))

# 获取候选人的个人标签列表
api.pretty_print(api.user.get_tags(uid))

# 获取候选人的查看记录与消息动态
api.pretty_print(api.user.get_dynamic(uid))

# 获取候选人的求职意向（看机会状态、期望岗位等）
api.pretty_print(api.user.get_job_preference(uid, page=0, size=20))

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分组管理

# 创建新分组
api.pretty_print(api.group.create("LLM方向"))

# 查询所有分组列表（默认返回最多 100 个）
api.pretty_print(api.group.read())

# 将候选人添加到指定分组（user_group_ids 为分组 ID 列表）
api.pretty_print(api.group.add_user_to_group(uid=41962985, user_group_ids=[1323029]))

# 删除指定分组
api.pretty_print(api.group.delete(group_id=1323029))

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星标管理

# 星标候选人
api.pretty_print(api.group.star(79460397))

# 取消星标
api.pretty_print(api.group.unstar(41962985))

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API 接口说明

api.user — 候选人相关

方法	参数	说明
read(to_uid)	to_uid: int	获取候选人基本简历信息
get_comments(user_id)	user_id: int	获取其他人对候选人的点评列表
get_contact_status(to_uid)	to_uid: int	获取团队成员与候选人的联系记录
get_projects(to_uid)	to_uid: int	获取候选人关联的招聘项目列表
get_remarks(to_uid, page, size)	to_uid: int, page: int=0, size: int=5	获取团队成员对候选人的备注列表
get_stats(to_uids)	to_uids: int	获取候选人综合统计数据
get_tags(tagu)	tagu: int	获取候选人的个人标签信息
get_dynamic(to_uids)	to_uids: int	获取候选人的查看记录与消息动态
get_job_preference(to_uid, page, size)	to_uid: int, page: int=0, size: int=20	获取候选人的求职意向

api.group — 分组管理

方法	参数	说明
create(name)	name: str	创建新分组
read(page, size)	page: int=0, size: int=100	查询分组列表
delete(group_id)	group_id: int	删除指定分组
add_user_to_group(uid, user_group_ids)	uid: int, user_group_ids: list	将候选人添加到分组
star(uid)	uid: int	星标候选人
unstar(uid)	uid: int	取消星标候选人

api.search — 搜索相关

方法	参数	说明
keyword(keyword, page, **kwargs)	keyword: str, page: int=0	企业版关键词搜索
search_api(keyword, page, user)	keyword: str, page: int=1	公开搜索接口
search_api_save_file(keyword, page, user, folder)	keyword: str, folder: str	搜索并保存结果到本地
search_api_total_page(keyword, page, user)	keyword: str	查询搜索结果总条数
extract_search_result(json_data)	json_data: dict	在控制台格式化打印搜索结果
save_search_result(json_data, folder)	json_data: dict, folder: str	将搜索结果保存为本地 JSON 文件

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依赖项

依赖	版本要求	说明
Python	>= 3.7	语言运行环境
requests	最新稳定版	HTTP 请求库
colorama	最新稳定版	终端彩色输出

安装所有依赖：

pip install requests colorama

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贡献指南与许可证

贡献指南

欢迎提交 Issue 或 Pull Request。贡献代码时请确保：

1. 代码符合 Python PEP 8 规范
2. 新增方法须包含完整的中文 docstring（参数类型、返回值说明）
3. 提交前在本地完成基本功能测试

许可证

本项目基于 MIT License 开源，允许自由使用、修改和分发。