# 项目名称：基于Python的文献抓取系统
## 1. 项目背景和目标
在科研过程中，收集和阅读相关的文献是一项重要的任务。然而，为了方便地获取所需的文献信息，需要一种快速、自动化的方法来抓取文献数据。本项目旨在使用Python编程语言开发一个文献抓取系统，通过自动化的方式从学术数据库或网络上获取文献信息，并提供可视化展示和检索功能，以提高科研工作者的效率和准确性。
## 2. 项目实施方
原创
2024-02-10 05:17:29
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一、效果与功能介绍 搜索效果图
1）搜索功能区在输入框中输入关键词，按“enter'键或点击”确定“即可实现默认搜索，你也可以点击”最近1年“搜索近1年的文章，搜索结果显示在”结果显示区“，你可以通过”上一页“或”下一页“将搜索结果翻页，点击”帮助“，会显示一些搜索的小技巧，比如关键词与字段的搭配等。2）摘要显示区每次搜索完成后，会自动显示当页第一篇文章的摘要信息，你可以通过”下一篇“或
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2023-09-11 21:24:36
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任务描述【说明：可以从项目的背景、项目的具体内容、涉及到的相关技术、实施流程、项目的目标或意义进行描述】1. 从当当网获取Python有关的图书的数据2. 对数据进行存储、清洗、整理3. 分析图书价格分布、出版社分布、评论数量前10的图书、评论词云统计数据源（集） 数据来源【说明：数据来源即数据获取的网站、URL；若是已有的数据集，要说明数据集的来源位置】URL：http://search.da
学术搜索学习理论的知识少不了去检索文献，好多文献为你的实操提供了合理的支撑，我所在的大学内网默认是有知网账户的，非常NICEGoogle学术搜索是一个文献检索服务，目前主要是提供维普资讯、万方数据等几个学术文献资源库的检索服务。通过Google学术搜索只能够查找到这些学术资料的“报告我们的目标获取现在访问的链接地址，当你使用谷歌浏览器的开发者工具抓取的时候，得到的是一个js加密函数注意看上图2的位
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2023-09-15 14:27:27
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# 使用Python查询文献的实用指南
文献查询在学术研究中扮演着至关重要的角色。随着电子信息技术的快速发展，许多文献信息已经可以通过网络获取。Python作为一种灵活且强大的编程语言，可以帮助研究人员高效地查询和管理文献。本文将以一个实际问题为背景，向您展示如何使用Python查询文献，并提供示例代码。
## 实际问题
假设您正在进行一项关于“机器学习在医学中的应用”的研究，您希望快速找到
原创
2024-10-09 05:12:16
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使用python批量下载NeurIPS文献
先放最终运行的程序：结果程序import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlretrieve
import os
BASE_URL = 'https://procee
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2021-06-30 09:55:00
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一、写在前面马上要毕业了兄弟们，毕业论文是个麻烦事，论文要的资料得一条一条去网上查看，那多浪费时间，咱直接写个爬虫，批量下载慢慢看，不舒服？二、准备工作使用软件
Python和pycharm就可以了，版本的话都行，只要你别用python2。模块requests #模拟请求
Selenium # 浏览器自动化操作 win+r打开搜索框，输入cmd按确定打开命令提示符窗口，输入pip
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2024-01-18 10:32:35
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一. 邮箱设置 要想实现代码控制邮箱发邮件，我们需要先开启邮箱的POP3/SMTP服务，以网易邮箱为例，需要设置授权码，并开启这个服务，才能实现发邮件。二. 代码实现 首先导入工具包：这里要注意的是，文件名不能写email.py，因为会与系统文件冲突。# smtp simple mail transfer protocol 简单
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2024-07-01 17:22:43
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python嗅探(sniff)只用作学习，切莫做其他用途，技术无罪知己知彼百战不殆。安装scapy模块打开DOS命令行python -m pip install scapysniff()函数功能数据嗅探几个参数iface: 指定在哪个网络接口上抓包count: 表示要捕获数据包的数量。默认为0(不限制数量)filter: 流量的过滤规则。使用的是BPF的语法prn: 定义回调函数，使用lambda
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2023-09-18 20:35:53
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# 使用Python查找文献的项目方案
在现代学术研究中，文献检索是非常重要的一环。随着数据来源的丰富，如何高效地使用Python自动查找文献成为了一个热门课题。本文将介绍一个项目方案，旨在使用Python编写一个自动文献查找工具。
## 项目背景
许多学者和研究人员在查找相关文献时面临着大量数据的挑战。一个好的文献检索工具能够帮助他们快速找到所需的文献，提高研究效率。我们将通过Python
原创
2024-10-08 05:50:33
176阅读
本文主要是自己的在线代码笔记，在生物医学本体Ontology构建过程中，我使用Selenium定向爬取生物医学PubMed数据库的内容。PubMed是一个免费的搜寻引擎，提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要。它的数据库来源为MEDLINE（生物医学数据库），其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。最后也希望这篇文章对你有所帮助吧
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2023-12-28 23:33:51
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# Python如何抓屏
在Python中，我们可以使用不同的库和方法来实现屏幕抓取。本文将介绍如何使用Python来抓取屏幕，并提供代码示例和解释。
## 使用Pillow库抓屏
[Pillow](
```python
from PIL import ImageGrab
# 抓取整个屏幕
image = ImageGrab.grab()
# 保存截图到文件
image.save('s
原创
2023-09-14 03:55:32
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目录抓包方法FiddlerFiddler 工作原理安装方法配置 Fiddler 项目：使用抓包分析获取腾讯视频评论数据开始抓包分析抓包过程分析按照上面流程，每次触发一个页面，观察复制的 url 的规律代码部分第三讲：抓包分析技术精讲（课程笔记）抓包方法方法1： 进入网页，F12 ---> Network，访问某个网页，出现很多数据包，我们要获取和分析的就是这些数
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2023-10-18 09:56:00
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需要获取网络中的报文，可以保存为pcap而后读取分析，但是总觉得来回读写数据过于麻烦，不如直接获取报文分析。面向Google编程后，并结合实际的使用，总结如下：使用python抓包，需要利用scapy，安装直接使用pip指令安装即可：pip install scapy一、报文的抓取1.sniff使用sniff用来实际抓取报文，使用参考如下：package = sniff(iface,prn=han
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2023-05-23 21:09:01
2303阅读
百度的相关接口升级，导致本仓库的调用已经不可用，后续有时间将会修改，以下内容已经无效。ReferPy在论文写作中，参考文献是非常重要的一部分，但是花费过多时间在参考文献的格式上，往往得不偿失。本项目利用百度学术的论文检索能力，通过本地Python发送http请求给百度学术以获取所需要的信息。当前接口支持获取百度学术所提供的所有参考文献格式：APAAmerican Psychological Ass
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2023-08-08 12:04:15
85阅读
利用Selenium自动下载知网期刊文件1 下载 Chrome 的 Webdriver2 代码2.1 导入相关的包2.2 设置 WebDriver2.3 找到期刊名在网页上对应元素2.4 下载期刊 安装 Python 和Selenium 的过程就不讲了，下面直接上代码。目标是下载知网某个期刊某一期的全部文件（PDF格式）。这里以 《教育研究》这个期刊为例，下载其中2021年第5期的所有文献。
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2023-08-08 12:03:31
180阅读
在使用pycharm开发一些需要访问网络资源的程序时，往往会因人或因物导致的一些配置，表面上看不出异常问题，但实质运行过程中并未如预期，最后就是产生一些莫名其妙的结果，即使检查了千万遍，可能也检查不出问题所在。其中的原因，很多是我们的请求头或参数有问题，在爬虫领域更甚，有时在代码中配置了相同的请求url,header,cookie，以为是配对
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2023-10-26 14:15:51
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# 如何用Python写文献综述：一个具体的问题解决方案
文献综述是学术研究中很重要的一部分，可以帮助研究者了解现有的研究成果和现状。本文将介绍如何利用Python相关的工具和库来自动化这一过程，并给出具体的代码示例，帮助你高效完成文献综述。
## 问题背景
假设我们要撰写一篇关于“机器学习”领域的文献综述。为了高效地查找相关文献，我们可以使用Python中的`requests`和`Beau
不管是本科毕业论文还是硕士毕业论文，都要写文献综述，文献综述是对所引用文献的综合评述，通过参考文献确定选题方向，确定选题后广泛阅读与选题相关的参考文献，通过自身的主观理解和研究水平对所收集到的文献进行综合分析，从而提出自己的见解和研究思路。通常，文献综述包括四个部分：摘要、引言、主题、参考文献。1、摘要，字数应控制在200字左右，不宜过长或过短。论文摘要主要是对全文内容的提炼，重点在于从研究目的、
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2023-07-28 21:08:25
228阅读
# 如何不省略
## 问题描述
在日常编程的过程中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况。然而，由于资源限制或计算能力的限制，我们可能无法一次性加载和处理全部数据。为了解决这个问题，我们需要想办法将大数据拆分成小块进行处理，并确保不丢失任何数据。本文将介绍如何使用Python解决这个问题，并提供一个具体的示例。
## 方案介绍
为了解决大数据处理的问题，我们可以使用迭代器（iterator）的
原创
2023-08-29 03:47:23
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