本帖最后由 为人生而奋斗 于 2019-9-26 13:35 编辑从毕业那天开始，一直开发到现在已经历经三个月时间，总算打造好了可以承受千万级的学习门户站点。分享完这个以后就归隐回农村种地了，再见亲爱的吾爱朋友们！网站用python爬取的数据，数据+代码共1300GB，值得一提是爬取了万方数据论文26万篇，(全站资源不仅包括论文这单一资源，全站资源包括各个方面，所以建议某人不要那样见缝插针乱喷，很
最近在GitHub上面看到了一个包，CnkiSpider（点击超链接即可查看），使用起来感觉还不错，是一个基于多线程方法爬取知网文章信息的包。目前仅出到1.0版本，能够支持的方法也只有通过作者进行搜索。下面来记录一下这个包的使用方法。安装pip install CnkiSpider基本介绍目前只有AuthorSpider()这一个类，也就是仅支持通过作者进行搜索。下面来介绍Author可以使用的方
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2023-08-11 15:42:43
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案例背景在写论文的时候，弄参考文献格式也很麻烦，不可能手打人名题目期刊名称年月日卷号页码这些，我们一般都是使用系统自动导出的格式复制粘贴就行。中国知网可以直接导出论文的格式，但是知网基本只有中文的论文，英文的论文还有很多sci的库里面的论文都没有。我们一般看英文论文都是国外的期刊库，网站都是各种来源的，想一一导出论文的参考文献格式需要一个一个去找......有的还不一定找得到，而且像science
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2024-02-23 10:53:45
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## 如何使用Python下载知网上的文献
### 1. 确定下载文献的URL和文件保存路径
在开始之前，我们需要明确要下载的知网文献的URL和我们希望将文件保存在哪个路径下。通常，我们可以通过浏览器打开知网网站，搜索并找到我们需要的文献，然后从URL中获取下载链接。
### 2. 下载文件
一旦我们获得了下载链接和文件保存路径，我们就可以开始编写Python代码来实现文献的下载。首先，我
原创
2023-09-29 19:19:03
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# Python 知网爬虫入门指南
## 引言
在本文中，我们将深入探讨如何创建一个爬虫来抓取中国知网（CNKI）中的数据。虽然知网有其使用条款，建议在合法合规情况下进行爬取，并注意个人数据保护与网站的robots.txt策略。在本文中，我们将分步骤进行讲解，每一步都将提供需要的代码，并进行相关注释。
## 整体流程
我们将整个爬虫的实现过程分为以下几个步骤。可以使用下表对此过程进行概览：
关于“知网 Python 热点”，在解决这一问题的过程中，首先需要进行环境预检，以确保所有必要的配置都已到位。在硬件方面，我们需要一份详细的配置表格，涵盖CPU、内存、存储等方面的信息。同时，为了更好的理解我们的系统架构，使用思维导图展示硬件拓扑对于后续的部署和维护至关重要。
```mermaid
mindmap
root((硬件环境))
1. 硬件配置
1.1 CPU:
python爬取知网的数据进行各计算机领域学术关注度指数的可视化最近在思考人生，逛知网时发现知网会对每个科研关键词进行统计，给出一个关注度曲线。于是我就查看一些关键词的研究发展情况，但是每一次都要自己更换搜索关键词，再点击进去查看曲线。作为计算机系的学生，这固然不能忍。于是我决定用python把感兴趣的关键词的数据全部爬取下来绘制到一张图里。效果如图：简单记录下，下面是步骤：一、爬取数据1.1.
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2023-10-12 23:25:06
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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pymysql
url = 'https://openaccess.thecvf.com/CVPR2020?day=2020-06-18'
response = requests.get(url)
obj1 = re.compile(r'<dt class="pt
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2023-06-20 10:19:31
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有没有办法一眼扫过去，就知道一篇很长的文章是讲什么的呢？词云图，就是做这个用途， 就像下面这张图， 词云图看过是不是马上就有了“数据、分析、功能”这个概念？那么这种图是怎么做出来的呢，很简单，下面我就带大家一步一步做出这张图来。01 准备工作首先安装好python (我用的是3.6版本)，具体安装方法可以参考文末链接。再下载好几个扩展库(在OS下执行下面语句即可，# 及后面备注去除)pip ins
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2023-08-10 12:30:51
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在许多学术领域，下载知网的论文常常是研究人员和学生面临的挑战。为了有效解决“python知网论文下载”的问题，我们可以制定清晰的备份策略、恢复流程和灾难场景应对策略，集成适当的工具链，分析日志，并总结出最佳实践。接下来，我将详细阐述这个过程。
备份策略是我们确保能够顺利下载知网论文的一项重要措施。为了有效管理这些数据，我们可以创建一个思维导图，帮助我们理清备份内容的层次结构。备份的存储架构可以采
毕业在即，面临着毕业论文查重的重大事件，所以，如何读取查重报告中的信息对于每一个毕业生来说都显得尤为重要。查重报告里都蕴含着什么关键信息呢，我们如何理解查重报告呢？ 工具/原料
论文查重报告
方法/步骤
1
基本信息主要是展示在检测结果页面头部的内容，包括:标题（篇名or段落名）
yan = re.search(r’参数错误’, r.text)
if yan != None:
print(“参数”)
break
yan = re.search(r’验证码’, r.text)
if yan != None:
print(“验证”)
break
#这里开始抓列表里每一个文献的url
soup = re.findall(r’<TR([.$\s\S]*?)', r.text)
在我最近的一次数据处理项目中，遇到了一个有趣的挑战：如何使用 Python 下载知网的论文。这个过程不仅涉及到技术实现，还涉及到如何在各种版本之间进行迁移和兼容处理。因此，我决定把这个过程整理成一篇博文，希望能帮助到遇到类似问题的小伙伴们。
### 版本对比
为了清晰理解不同版本之间的特性差异，我创建了以下表格：
| 版本 | 特性描述
# Python爬虫下载知网的科普文章
在互联网时代，数据获取变得尤为重要，尤其是学术资源的下载。在中国，知网（CNKI）作为一个庞大的学术资源库，提供了丰富的文献，很多研究人员、学生以及学者都希望能够从中获取资料。本文将介绍如何使用Python编写简单的爬虫，帮助用户下载知网的文献。
## 知网的爬虫挑战
虽然爬虫的原理相对简单，但知网有着严格的反爬虫机制，例如需要登录、使用验证码、IP限
如何实现Python和Gephi知网数据的可视化
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何使用Python和Gephi知网数据进行可视化。在以下文章中，我将逐步介绍整个流程，并提供相应的代码和注释，以帮助你更好地理解。
整体流程
下面是实现Python和Gephi知网数据可视化的整个流程的概览：
1. 从知网网站上获取数据；
2. 对数据进行预处理；
3. 使用Python进行数据处理和
原创
2024-02-03 06:15:47
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在很多场合，我们可能需要使用Python对知网进行批量下载，比如下载某个特定领域的论文或资料。本文将为大家提供一套完整的解决方案，供有需要的小伙伴参考。接下来，我们将经历环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等步骤。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好环境。这里需要确保我们已安装Python环境，并安装一些前置依赖。
```bash
pip install req
CNKI作为国文最大的数据库，虽然下载文章是需要登陆的，但是只除了全文外还有很多有价值的信息，包括文章名，作者，基金还有摘要，都可以作为重要数据进行匿名爬取，先写个简单的出来，之后有空再建个关联的数据吧因为闲放在一个文件中太乱所以把他们分开两个文件，一个为主文件Crawl_cnki.py，一个为参数文件Parameters.py。文件包：https://github.com/shikanon/C
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2024-08-12 10:05:18
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***知网 爬虫 selenium webdriver iframe的简单爬取例子出于一些需求，需要从知网爬取pdf格式论文以及论文的详细信息，毕竟正文里面不包括下载次数发表时间等等，或者分离出这些信息需要重复工作，所以写了两个爬虫。这里记录论文详细信息的爬虫，比较简单，不同页数的网页遍历，出于简短易读，就略过了，这里给出最核心的代码，我在爬取的过程中，最大的问题是知网的反爬，用了iframe，导
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2023-12-14 19:02:23
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连接easyconnect后仍然无法访问内部网页解决方法 这里写目录标题连接easyconnect后仍然无法访问内部网页解决方法1.easyconnect虚拟ip未分配2.浏览器优先使用IPv6，而easyconnect分配的是IPv43.其他问题 浅记一下，今天登陆学校easyconnect后仍然无法访问内部网页，一开始没有仔细查看提示，去网上各种找答案，找到的答案里面有三种情况。1.easyc
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2024-08-25 20:44:55
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1.前言本次程序主要使用requests抓取知网公开专利信息用于毕业论文，爬取过程中遇到很多反爬措施，非常不容易，希望给大家带来一些参考。2.爬虫准备（1）查找接口信息使用requests库抓取数据，首先需要找到接口在哪里：先准备好我们需要的高级搜索条件，然后开打F12开发者模式，点击network，最后点击搜索就可以看到接口信息 （2）构造请求头和请求参数构造好请求头和参数后请求
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2023-07-03 20:50:29
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