【爬虫实战】Python爬取知网文献信息
本文作者：金点，中南财经政法大学金融学院
本文编辑：胡艺粼
技术总编：孙一博
Stata and Python 数据分析
爬虫俱乐部Stata基础课程、Stata进阶课程和Python课程可在小鹅通平台查看，欢迎大家多多支持订阅！如需了解详情，可以通过课程链接（https://appbqiqpzi66527.h5.xiaoeknow.com/homepage/10）或课程二维码进行访问哦~临近毕业季，想必很多今年毕业的朋友们最近都在焦头烂额地忙着撰写论文吧。那么如何高效地了解研究领域的热点问题，学习优秀论文解决问题的思路和方法呢？我们可以使用“知网”这个众所周知的平台来进行文献的检索与阅读。使用python可以更加有效地实现文献信息的爬取。通过快速浏览相关领域文献的基本信息，我们可以从中找出感兴趣的值得我们深入研究的文章再来进行精读，极大地提高了效率。
但是，我们发现可以从知网空间获取网页源代码。知网空间是知网的一个搜索入口，常用于文献的快速检索，网址为：https://search.cnki.com.cn/。
以“金融科技”为例，点击搜索，对页面进行分析，按F12选择Fetch/XHR。我们找到了如下发送的请求，且发现是以post方式发送。
且携带的参数为：'searchType': 'MulityTermsSearch', 'Article Type': '', 'ReSearch': '', 'ParamIsNullOrEmpty': 'false', 'Islegal': 'false', 'Content': '金融科技', 'Theme': '', 'Title': '', 'KeyWd': '', 'Author': '', 'SearchFund': '', 'Originate': '', 'Summary': '', 'PublishTimeBegin': '', 'PublishTimeEnd': '', 'MapNumber': '', 'Name': '', 'Issn': '', 'Cn': '', 'Unit': '', 'Public': '', 'Boss': '', 'FirstBoss': '', 'Catalog': '', 'Reference': '', 'Speciality': '', 'Type': '', 'Subject': '', 'SpecialityCode': '', 'UnitCode': '', 'Year': '', 'AcefuthorFilter': '', 'BossCode': '', 'Fund': '', 'Level': '', 'Elite': '', 'Organization': '', 'Order': '1', 'Page': '1', 'PageIndex': '', 'ExcludeField': '', 'ZtCode': '', 'Smarts': '',
base_url = 'http://search.cnki.com.cn/Search/ListResult'headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36',
}
def get_page_text(url, headers, search_word, page_num): data = { 'searchType': 'MulityTermsSearch', 'ArticleType': '', 'ReSearch': '', 'ParamIsNullOrEmpty': 'false', 'Islegal': 'false', 'Content': search_word, 'Theme': '', 'Title': '', 'KeyWd': '', 'Author': '', 'SearchFund': '', 'Originate': '', 'Summary': '', 'PublishTimeBegin': '', 'PublishTimeEnd': '', 'MapNumber': '', 'Name': '', 'Issn': '', 'Cn': '', 'Unit': '', 'Public': '', 'Boss': '', 'FirstBoss': '', 'Catalog': '', 'Reference': '', 'Speciality': '', 'Type': '', 'Subject': '', 'SpecialityCode': '', 'UnitCode': '', 'Year': '', 'AcefuthorFilter': '', 'BossCode': '', 'Fund': '', 'Level': '', 'Elite': '', 'Organization': '', 'Order': '1', 'Page': str(page_num), 'PageIndex': '', 'ExcludeField': '', 'ZtCode': '', 'Smarts': '', }
response = requests.post(url=url, headers=headers, data=data) page_text = response.text return page_text这里我们运用Xpath进行解析：
代码如下：
def list_to_str(my_list): my_str = "".join(my_list) return my_str
def get_abstract(url): response = requests.get(url=url, headers=headers) page_text = response.text tree = etree.HTML(page_text) abstract = tree.xpath('//div[@class="xx_font"]//text()') return abstract
def parse_page_text(page_text): tree = etree.HTML(page_text) item_list = tree.xpath('//div[@class="list-item"]') page_info = [] for item in item_list: # 标题 title = list_to_str(item.xpath( './p[@class="tit clearfix"]/a[@class="left"]/@title')) # 链接 link = 'https:' +\ list_to_str(item.xpath( './p[@class="tit clearfix"]/a[@class="left"]/@href')) # 作者 author = list_to_str(item.xpath( './p[@class="source"]/span[1]/@title')) # 出版日期 date = list_to_str(item.xpath( './p[@class="source"]/span[last()-1]/text() | ./p[@class="source"]/a[2]/span[1]/text() ')) # 关键词 keywords = list_to_str(item.xpath( './div[@class="info"]/p[@class="info_left left"]/a[1]/@data-key')) # 摘要 abstract = list_to_str(get_abstract(url=link)) # 文献来源 paper_source = list_to_str(item.xpath( './p[@class="source"]/span[last()-2]/text() | ./p[@class="source"]/a[1]/span[1]/text() ')) # 文献类型 paper_type = list_to_str(item.xpath( './p[@class="source"]/span[last()]/text()')) # 下载量 download = list_to_str(item.xpath( './div[@class="info"]/p[@class="info_right right"]/span[@class="time1"]/text()')) # 被引量 refer = list_to_str(item.xpath( './div[@class="info"]/p[@class="info_right right"]/span[@class="time2"]/text()'))
item_info = [i.strip() for i in [title, author, paper_source, paper_type, date, abstract, keywords, download, refer, link]] page_info.append(item_info) print(page_info) return page_info运行结果如下：
保存数据
这里我们将数据保存至excel表格中，并且实现，每个搜索词都在单独的一个sheet中，具体代码如下：
def write_to_excel(workbook, info, search_word):
wb = workbook worksheet1 = wb.add_worksheet(search_word) # 创建子表 worksheet1.activate() # 激活表
title = ['title', 'author', 'paper_source', 'paper_type', 'date', 'abstract', 'keywords', 'download', 'refer', 'link'] # 设置表头 worksheet1.write_row('A1', title) # 从A1单元格开始写入表头
i = 2 # 从第二行开始写入数据 for j in range(len(info)): insert_data = info[j] start_pos = 'A' + str(i) # print(insert_data) worksheet1.write_row(start_pos, insert_data) i += 1 return True接着我们尝试爬取搜索词为“金融科技”和“数字经济”的前5页文献。
代码运行效果如下：
生成的excel表格如下：
以上就是小编带领大家爬取知网文献信息的全过程了，需要的小伙伴快动手演练一下吧~
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