python爬取Web of science论文信息

编程入门行业动态更新时间:2024-10-17 13:27:56

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python爬取Web of science论文信息

一、python爬取WOS总体思路

(一)拟实现功能描述

wos里面，爬取论文的名称，作者名称，作者单位，引用数量
要求：英文论文、期刊无论好坏
检索关键词：zhejiang academy of agricultural sciences、 xianghu lab

(二)操作思路介绍

在Python中，有多种思路可以用来爬取Web of Science（WOS）上的信息。以下是其中几种常见的思路：

使用HTTP请求库和HTML解析库：这是最常见的爬取网页数据的方法之一。你可以使用Python的 requests 库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用 BeautifulSoup 或其他HTML解析库对网页进行解析和提取所需的信息。
使用API：有些网站提供API接口，允许开发者通过API直接获取数据。如果WoS提供API，你可以通过调用API进行数据获取，通常这种方式更加稳定和高效。
使用自动化工具：有些情况下，使用传统的HTTP请求和HTML解析方式难以实现数据的完整爬取，例如需要登录或执行JavaScript等情况。此时，你可以使用自动化工具，如 Selenium，来模拟用户操作浏览器，实现完整的页面渲染和数据提取。

无论选择哪种思路，都需要先了解目标网站的页面结构和数据提取的逻辑。可以通过分析网页源代码、使用浏览器开发者工具等方式来理解网页的结构和数据的位置。

(三)操作步骤分解

以操作思路三为例，在WOS上爬取英文论文的名称、作者名称、作者单位和引用数量，以满足给定的检索关键词（zhejiang academy of agricultural sciences和xianghu lab）的操作步骤：

确定使用的爬虫库：可以使用Python的Selenium库进行网页自动化操作，实现模拟浏览器操作的效果。
安装必要的依赖库：需要安装Selenium库，以及用来管理Chrome浏览器驱动的webdriver-manager库。可以使用pip命令安装相关依赖库。
导入必要的模块：需要导入Selenium库的Webdriver和Service类，webdriver_manager库的ChromeDriverManager类，以及time库，用于实现等待页面元素加载的效果。
设置Chrome浏览器驱动并启动浏览器：通过创建ChromeDriverManager实例来管理Chrome浏览器驱动，并使用webdriver的Chrome类来启动浏览器。
打开Web of Science网站：使用driver.get()方法打开Web of Science网站，并使用time库实现等待页面加载，确保可以正常爬取相关信息。
在搜索框中输入关键词并进行搜索：使用find_element()方法找到搜索框的元素，并使用send_keys()方法输入需要搜索的关键词。然后，使用find_element()方法找到搜索按钮的元素，并使用click()方法点击搜索按钮，实现对关键词的检索。
切换到结果列表视图：使用find_element()方法找到结果列表视图下拉框的元素，并使用click()方法切换到结果列表视图。使用time库实现等待视图切换，确保可以正常爬取相关信息。
循环遍历每个检索结果，提取所需信息：使用find_elements()方法找到每个检索结果的元素列表，循环遍历列表中每一个元素，使用find_element()方法分别找到论文名称、作者名称、作者单位和引用数量的元素，并使用text属性来获取对应的文本信息。（整理格式成我们所需要的样子）
关闭浏览器：使用quit()方法关闭浏览器，释放相关系统资源。

备注：在实际操作中，需要注意遵守相关法律法规和网站的规定，以确保合规的操作。

二、python爬取实战步骤

（一）导入必要的库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time,random

（二）存储和处理从HTML页面中提取的数据。

class HtmlData:def __init__(self, soup):self.title = ''  # 存储文章标题self.author = ''  # 存储文章作者self.abstract = ''  # 存储文章摘要self.keywords = ''  # 存储文章关键词self.author_data = ''  # 存储作者信息self.author_unit = ''  # 存储作者单位self.citation_count = ''  # 存储引用数量self.data = ''  # 存储数据信息self.soup = soup  # 存储BeautifulSoup对象
# 第二步，HtmlData类的构造函数初始化了存储文章标题、作者、摘要、关键
# 词等信息的实例变量，并通过BeautifulSoup解析HTML文本提取这些信息。print(soup.prettify())self.title = soup.title.text# self.title = soup.find(attrs={'class':'title'}).text.replace('\n','')  # 提取文章标题try:self.data = soup.find(attrs={'class':'block-record-info block-record-info-source'}).text  # 提取数据信息except:passitems = soup.find_all(attrs={'class':'block-record-info'})  # 提取所有block-record-info元素for item in items:if len(item.attrs['class']) > 1:continueif 'By:' in item.text:  # 提取作者信息和作者单位author_info = item.text.replace('By:', '').replace('\n', '').replace('  ', '').replace(' ]', ']')author_info_parts = author_info.split(',')if len(author_info_parts) > 1:self.author = author_info_parts[0].strip()self.author_unit = author_info_parts[1].strip()else:self.author = author_info_parts[0].strip()elif 'Times Cited:' in item.text:  # 提取引用数量self.citation_count = item.text.replace('Times Cited:', '').strip()elif 'Abstract' in item.text:  # 提取摘要信息self.abstract = item.textcontinueelif 'Keywords' in item.text:  # 提取关键词信息self.keywords = item.textcontinueelif 'Author Information' in item.text:  # 提取作者信息self.author_data = item.text continue

（三）提取html文本并保存到csv文件

scrape_data函数接收一个URL作为参数，发送HTTP请求获取页面内容，使用BeautifulSoup解析HTML文本，创建HtmlData对象提取数据，并将数据写入CSV文件。

def scrape_data(url):headers = {'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/118.0.0.0 Safari/537.36",}response = requests.get(url, headers=headers)  # 发送HTTP请求获取页面内容if response.status_code == 200:  # 检查请求的状态码是否为200（成功）html = response.text  # 获取响应的HTML文本soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')  # 使用BeautifulSoup解析HTML文本html_data = HtmlData(soup)  # 创建HtmlData对象进行数据提取和存储# 获取对象信息title = html_data.title  # 获取标题authors = html_data.author  # 获取作者author_unit = html_data.author_unit  # 获取作者单位citation_count = html_data.citation_count  # 获取引用数量abstract = html_data.abstract  # 获取摘要keywords = html_data.keywords  # 获取关键词# 存储数据到csvcsv_data = [title, authors, author_unit, citation_count, abstract, keywords, url]          # 构建CSV行数据print(csv_data)with open('1.csv', encoding='utf-8', mode='a', newline='') as f:csv_writer = csv.writer(f)  # 创建CSV写入器csv_writer.writerow(csv_data)  # 将数据写入CSV文件

（四）生成url列表，开始爬虫

第四步，main函数生成URL列表，遍历URL列表调用scrape_data函数进行数据爬取和处理。

def main():url_list = []search_keywords = 'zhejiang academy of agricultural sciences'#xianghu labfor i in range(1, 3218):  # 构建URL列表url = f".do?product=UA&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=5BrNKATZTPhVzgHulpJ&page=1&doc={i}&cacheurlFromRightClick=no"url += f"&field=Author&value={search_keywords}"url_list.append(url)time.sleep(1+random.random())# print(url_list) for url in url_list:scrape_data(url)  # 遍历URL列表，爬取并处理数据if __name__ == '__main__':main()

（1）备注：根据搜索完成页面进行爬取。

# 定义一个函数来获取单个页面的数据。这个函数将接受一个URL作为参数，
# 并返回一个包含论文名称、作者名称、作者单位和引用数量的字典列表。
def get_page_data(url):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.5112.79 Safari/537.36'}response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# Find the target elements based on their HTML tags and attributes# The actual tags and attributes might need to be adjusted based on the website's structurepapers = soup.find_all('div', attrs={'class': 'paper'})data = []for paper in papers:name = paper.find('div', attrs={'class': 'name'}).textauthor = paper.find('div', attrs={'class': 'author'}).textaffiliation = paper.find('div', attrs={'class': 'affiliation'}).textcitations = paper.find('div', attrs={'class': 'citations'}).textdata.append({'name': name,'author': author,'affiliation': affiliation,'citations': citations})return data# 定义一个函数来获取多个页面的数据。这个函数将接受一个基础URL和页面数量作为参数，
# 并返回一个包含所有页面数据的字典列表。
def get_multiple_pages(base_url, num_pages):all_data = []for i in range(1, num_pages+1):url = base_url + str(i)all_data.extend(get_page_data(url))time.sleep(1)  # Add a delay between requests to avoid overloading the serverreturn all_data

（五）总体代码


# 导入必要的库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time,random# 第一步，定义HtmlData类，用于存储和处理从HTML页面中提取的数据。
class HtmlData:def __init__(self, soup):self.title = ''  # 存储文章标题self.author = ''  # 存储文章作者self.abstract = ''  # 存储文章摘要self.keywords = ''  # 存储文章关键词self.author_data = ''  # 存储作者信息self.author_unit = ''  # 存储作者单位self.citation_count = ''  # 存储引用数量self.data = ''  # 存储数据信息self.soup = soup  # 存储BeautifulSoup对象
# 第二步，HtmlData类的构造函数初始化了存储文章标题、作者、摘要、关键
# 词等信息的实例变量，并通过BeautifulSoup解析HTML文本提取这些信息。print(soup.prettify())self.title = soup.title.text# self.title = soup.find(attrs={'class':'title'}).text.replace('\n','')  # 提取文章标题try:self.data = soup.find(attrs={'class':'block-record-info block-record-info-source'}).text  # 提取数据信息except:passitems = soup.find_all(attrs={'class':'block-record-info'})  # 提取所有block-record-info元素for item in items:if len(item.attrs['class']) > 1:continueif 'By:' in item.text:  # 提取作者信息和作者单位author_info = item.text.replace('By:', '').replace('\n', '').replace('  ', '').replace(' ]', ']')author_info_parts = author_info.split(',')if len(author_info_parts) > 1:self.author = author_info_parts[0].strip()self.author_unit = author_info_parts[1].strip()else:self.author = author_info_parts[0].strip()elif 'Times Cited:' in item.text:  # 提取引用数量self.citation_count = item.text.replace('Times Cited:', '').strip()elif 'Abstract' in item.text:  # 提取摘要信息self.abstract = item.textcontinueelif 'Keywords' in item.text:  # 提取关键词信息self.keywords = item.textcontinueelif 'Author Information' in item.text:  # 提取作者信息self.author_data = item.text continue# 第三步，scrape_data函数接收一个URL作为参数，发送HTTP请求获取页面内容，使用BeautifulSoup解析HTML文本，创建HtmlData对象提取数据，并将数据写入CSV文件。
def scrape_data(url):headers = {'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/118.0.0.0 Safari/537.36",}response = requests.get(url, headers=headers)  # 发送HTTP请求获取页面内容if response.status_code == 200:  # 检查请求的状态码是否为200（成功）html = response.text  # 获取响应的HTML文本soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')  # 使用BeautifulSoup解析HTML文本html_data = HtmlData(soup)  # 创建HtmlData对象进行数据提取和存储# 获取对象信息title = html_data.title  # 获取标题authors = html_data.author  # 获取作者author_unit = html_data.author_unit  # 获取作者单位citation_count = html_data.citation_count  # 获取引用数量abstract = html_data.abstract  # 获取摘要keywords = html_data.keywords  # 获取关键词# 存储数据到csvcsv_data = [title, authors, author_unit, citation_count, abstract, keywords, url]  # 构建CSV行数据print(csv_data)with open('1.csv', encoding='utf-8', mode='a', newline='') as f:csv_writer = csv.writer(f)  # 创建CSV写入器csv_writer.writerow(csv_data)  # 将数据写入CSV文件# 第四步，main函数生成URL列表，遍历URL列表调用scrape_data函数进行数据爬取和处理。
def main():url_list = []search_keywords = 'zhejiang academy of agricultural sciences'#xianghu labfor i in range(1, 3218):  # 构建URL列表url = f".do?product=UA&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=5BrNKATZTPhVzgHulpJ&page=1&doc={i}&cacheurlFromRightClick=no"url += f"&field=Author&value={search_keywords}"url_list.append(url)time.sleep(1+random.random())# print(url_list) for url in url_list:scrape_data(url)  # 遍历URL列表，爬取并处理数据if __name__ == '__main__':main()

三、python爬取过程中可能遇到的问题及解决方案

Q1：ModuleNotFoundError: No module named 'webdriver_manager'

参考：使用ChromeDriverManager自动更新Chromedriver_Richard.sysout的博客-CSDN博客

解决方案：（1）安装的代码除了问题，输入的是：pip install webdrivermanager，应在控制台中输入以下内容：

pip install webdriver_manager

（2）安装版本不对。

这里是selenium3.x的用法

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
#安装并返回安装成功的path
driver_path=ChromeDriverManager().install()
#使用对应path下的driver驱动Chrome
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)

当然如果使用的是selenium4.x:

# selenium 4
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManagerdriver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))

通过它的源码，我们可以得知，基本的逻辑是将Chromedriver安装在某个目录下，将driver的目录返回给我们，创建对象的时候，将path 作为参数传入。