python获取多个文献的高频词汇数据 python文献搜索文献爬取

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风轻云淡的开发 2023-12-05 21:35:52

文章标签 python获取多个文献的高频词汇数据 python 爬虫开发语言 html 文章分类 Python 后端开发

初识 selenium

selenium 是一个自动化测试工具，可以用来进行 web 自动化测试

selenium 本质是通过驱动浏览器，完全模拟浏览器的操作，比如跳转、输入、点击、下拉等，来拿到网页渲染之后的结果，可支持多种浏览器

爬虫中用到 selenium 主要是为了解决 requests 无法直接执行 JavaScript 代码等问题

下面就来介绍下 selenium 基础用法

声明浏览器对象

Selenium 支持非常多的浏览器，如Chrome、Firefox、Edge 等

我们只要首先下载好相应浏览器的驱动（webdriver）到python主目录中，或者加入环境变量即可

#Firefox浏览器驱动：
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/mozilla/geckodriver/releases

#Chrome浏览器驱动：
https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=chromedriver/

#IE浏览器驱动：IEDriverServer
https://link.zhihu.com/?target=http%3A//selenium-release.storage.googleapis.com/index.html

#Edge浏览器驱动：MicrosoftWebDriver
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//developer.microsoft.com/en-us/microsoft-edge/tools/webdriver

下载好驱动之后就可以浏览器初始化了

from selenium import webdriver

browser = webdriver.Chrome()
browser = webdriver.Firefox()
browser = webdriver.Edge()
browser = webdriver.Safari()

访问页面

我们可以用 get() 方法来请求一个网页，传入参数链接URL

browser.get('')

查找元素

#根据 id 查找
find_element_by_id()

#根据 name 查找
find_element_by_name()

#根据 class name 查找
find_element_by_class_name()

#根据 Tag name 查找
find_element_by_tag_name()

#根据 完整超链接 查找
find_element_by_link_text()

#根据 部分超链接 查找
find_element_by_partial_link_text()

#根据 xpath 查找
find_element_by_xpath()

#根据 css选择器 查找
find_element_by_css_selector()

PS：

上面的 element 变成 elements（例如find_elements_by_id）就是找到所有满足的条件，然后返回数据

等待页面加载完成

有显式等待和隐式等待

显式等待使 WebdDriver 等待某个条件成立时继续执行，否则在达到最大时长时抛出超时异常（TimeoutException）

WebDriverWait 类是由 WebDirver 提供的等待方法。在设置时间内，默认每隔一段时间检测一次当前页面元素是否存在，如果超过设置时间检测不到则抛出异常

常用浏览器操作

在找到浏览器相应元素的位置之后，我们就需要进行一些交互动作，例如双击、点击、输入、获取网页源码等等

element = find_element_by_id(ID,id)

element.send_keys(Keys.CONTROL,'c')   # 复制

element.send_keys("hello") #传入 hello

element.clear()  # 清除输入框

element.click()  # 单击元素

element.text  # 获取元素文本信息

element.get_attribute('href')  # 获取元素属性

有了上面这些基本用法，就可以开始编写代码程序了！

网页分析

知网官网：https://www.cnki.net/

按照这位同学的需求，需要进入到知网官网之后——>点击高级搜索图标

python获取多个文献的高频词汇数据 python文献搜索文献爬取_html

然后在文献来源输入框处输入相关内容，然后点击检索图标

python获取多个文献的高频词汇数据 python文献搜索文献爬取_python获取多个文献的高频词汇数据_02

python获取多个文献的高频词汇数据 python文献搜索文献爬取_爬虫_03

因此可以得到如下步骤：

进入官网点击高级搜索——>在文献来源处输入信息——>点击检索

通过 F12 检查浏览器页面，得到高级搜索图标和输入框以及检索图标元素的 xpath 分别如下：

python获取多个文献的高频词汇数据 python文献搜索文献爬取_爬虫_04

python获取多个文献的高频词汇数据 python文献搜索文献爬取_开发语言_05

#高级搜索 xpath
/html/body/div[2]/div[2]/div/div[2]/a[1]

#输入框 xpath
/html/body/div[2]/div/div[2]/div/div[1]/div[1]/div[2]/dl/dd[3]/div[2]/input

#检索 xpath
/html/body/div[2]/div/div[2]/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/input

接着我们发现结果页（以搜索管理世界为例）

python获取多个文献的高频词汇数据 python文献搜索文献爬取_开发语言_06

共找到 8550 条结果，300页，每一页包含 20 条文献条目

每个条目包含题目、作者、来源等信息

通过对当前页面分析，发现每条文献条目的 xpath 是有规律的

#题名
/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[1]/td[2]

#作者
/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[1]/td[3]

tr[1] 表示本页第一条条目，而 td[2] 中的2-6 分别代表作者、来源、发表时间和数据库

我们在当前页面是无法获取到文献的摘要、关键字等信息，需要进一步点击进入相关文献条目

进入到相关文献页面之后，根据 class name来获取摘要、关键字、是否为CSSCI 这些元素

完成以上知网页面的分析后，我们就可以根据需求开始写代码了！

代码实现

导入所需包

import time 
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities

创建浏览器对象

这里我用的是 Edge 浏览器

# get直接返回，不再等待界面加载完成
desired_capabilities = DesiredCapabilities.EDGE
desired_capabilities["pageLoadStrategy"] = "none"

# 设置 Edge 驱动器的环境
options = webdriver.EdgeOptions()
# 设置 Edge 不加载图片，提高速度
options.add_experimental_option("prefs", {"profile.managed_default_content_settings.images": 2})

# 创建一个 Edge 驱动器
driver = webdriver.Edge(options=options)

传入 url 参数然后模拟对浏览器进行人为操作

适当的加入 time.sleep() 方法，等待页面加载完成

不然页面还没完全加载就执行下一步操作的话会报错

# 打开页面
driver.get("https://kns.cnki.net/kns8/AdvSearch")
time.sleep(2)
    
# 传入关键字
WebDriverWait(driver, 100).until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '''//*[@id="gradetxt"]/dd[3]/div[2]/input'''))).send_keys(theme)
time.sleep(2)
    
# 点击搜索
WebDriverWait(driver, 100).until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[2]/div/div[2]/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/input"))).click()
time.sleep(3)

 # 点击切换中文文献
WebDriverWait(driver, 100).until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[3]/div[1]/div/div/div/a[1]"))).click()
time.sleep(3)

获取总文献数和页数

res_unm = WebDriverWait(driver, 100).until(EC.presence_of_element_located(
        (By.XPATH, "/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/div[1]/div[1]/span[1]/em"))).text

# 去除千分位的逗号
res_unm = int(res_unm.replace(",", '')) 
page_unm = int(res_unm / 20) + 1
print(f"共找到 {res_unm} 条结果, {page_unm} 页。")

对结果页进行解析

def crawl(driver, papers_need, theme):
    # 赋值序号, 控制爬取的文章数量
    count = 1

    # 当爬取数量小于需求时，循环网页页码
    while count <= papers_need:
        # 等待加载完全，休眠3S
        time.sleep(3)

        title_list = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CLASS_NAME, "fz14")))
        # 循环网页一页中的条目
        for i in range(len(title_list)):
            try:
                if count % 20 != 0:
                    term = count % 20  # 本页的第几个条目
                else:
                    term = 20
                title_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[2]"
                author_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[3]"
                source_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[4]"
                date_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[5]"
                database_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[6]"
                title = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, title_xpath))).text
                authors = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, author_xpath))).text
                source = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, source_xpath))).text
                date = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, date_xpath))).text
                database = WebDriverWait(driver, 10).until(
                    EC.presence_of_element_located((By.XPATH, database_xpath))).text
                # 点击条目
                title_list[i].click()
                # 获取driver的句柄
                n = driver.window_handles
                # driver切换至最新生产的页面
                driver.switch_to.window(n[-1])
                time.sleep(3)
                # 开始获取页面信息
                title = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located(
                    (By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[3]/div/h1"))).text
                authors = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located(
                    (By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[3]/div/h3[1]"))).text
                institute = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located(
                    (By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[3]/div/h3[2]"))).text
                abstract = WebDriverWait(driver, 10).until(
                    EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "abstract-text"))).text
                try:
                    keywords = WebDriverWait(driver, 10).until(
                        EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "keywords"))).text[:-1]
                    cssci = WebDriverWait(driver, 10).until(
                        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[1]/div[1]/a[2]"))).text
                except:
                    keywords = '无'
                    cssci = 'NULL'
                url = driver.current_url

                # 写入文件
                res = f"{count}\t{title}\t{authors}\t{cssci}\t{institute}\t{date}\t{source}\t{database}\t{keywords}\t{abstract}\t{url}".replace(
                        "\n", "") + "\n"
                print(res)
                with open(f'{theme}.tsv', 'a', encoding='gbk') as f:
                    f.write(res)
            except:
                print(f" 第{count} 条爬取失败\n")
                # 跳过本条，接着下一个
                continue
            finally:
                # 如果有多个窗口，关闭第二个窗口， 切换回主页
                n2 = driver.window_handles
                if len(n2) > 1:
                    driver.close()
                    driver.switch_to.window(n2[0])
                # 计数,判断篇数是否超出限制
                count += 1
        if count == papers_need:
            break
        else:
            # 切换到下一页
            WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "//a[@id='PageNext']"))).click()

结果展示：

python获取多个文献的高频词汇数据 python文献搜索文献爬取_开发语言_07

结果是一个以制表符分隔的表格文件（用 excel 打开），其中包含了论文的基本信息，包括：题目、作者、是否 CSSCI、来源、摘要等

完整代码如下：

import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities
from urllib.parse import urljoin


def open_page(driver, theme):
    # 打开页面
    driver.get("https://kns.cnki.net/kns8/AdvSearch")
    time.sleep(2)

    # 传入关键字
    WebDriverWait(driver, 100).until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '''//*[@id="gradetxt"]/dd[3]/div[2]/input'''))).send_keys(theme)
    time.sleep(2)

    # 点击搜索
    WebDriverWait(driver, 100).until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[2]/div/div[2]/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/input"))).click()
    time.sleep(3)

    # 点击切换中文文献
    WebDriverWait(driver, 100).until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[3]/div[1]/div/div/div/a[1]"))).click()
    time.sleep(3)

    # 跳转到第三页
    # WebDriverWait(driver, 100).until(
    #     EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/div[2]/a[2]"))).click()
    # time.sleep(3)

    # 获取总文献数和页数
    res_unm = WebDriverWait(driver, 100).until(EC.presence_of_element_located(
        (By.XPATH, "/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/div[1]/div[1]/span[1]/em"))).text

    # 去除千分位里的逗号
    res_unm = int(res_unm.replace(",", ''))
    page_unm = int(res_unm / 20) + 1
    print(f"共找到 {res_unm} 条结果, {page_unm} 页。")
    return res_unm


def crawl(driver, papers_need, theme):
    # 赋值序号, 控制爬取的文章数量
    count = 1

    # 当爬取数量小于需求时，循环网页页码
    while count <= papers_need:
        # 等待加载完全，休眠3S
        time.sleep(3)

        title_list = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CLASS_NAME, "fz14")))
        # 循环网页一页中的条目
        for i in range(len(title_list)):
            try:
                if count % 20 != 0:
                    term = count % 20  # 本页的第几个条目
                else:
                    term = 20
                title_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[2]"
                author_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[3]"
                source_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[4]"
                date_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[5]"
                database_xpath = f"/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div[2]/form/div/table/tbody/tr[{term}]/td[6]"
                title = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, title_xpath))).text
                authors = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, author_xpath))).text
                source = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, source_xpath))).text
                date = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, date_xpath))).text
                database = WebDriverWait(driver, 10).until(
                    EC.presence_of_element_located((By.XPATH, database_xpath))).text
                # 点击条目
                title_list[i].click()
                # 获取driver的句柄
                n = driver.window_handles
                # driver切换至最新生产的页面
                driver.switch_to.window(n[-1])
                time.sleep(3)
                # 开始获取页面信息
                title = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located(
                    (By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[3]/div/h1"))).text
                authors = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located(
                    (By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[3]/div/h3[1]"))).text
                institute = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located(
                    (By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[3]/div/h3[2]"))).text
                abstract = WebDriverWait(driver, 10).until(
                    EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "abstract-text"))).text
                try:
                    keywords = WebDriverWait(driver, 10).until(
                        EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "keywords"))).text[:-1]
                    cssci = WebDriverWait(driver, 10).until(
                        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/div/div/div[1]/div[1]/a[2]"))).text
                except:
                    keywords = '无'
                    cssci = 'NULL'
                url = driver.current_url
                # 获取下载链接
                # link = WebDriverWait( driver, 10 ).until( EC.presence_of_all_elements_located((By.CLASS_NAME  ,"btn-dlcaj") ) )[0].get_attribute('href')
                # link = urljoin(driver.current_url, link)

                # 写入文件
                res = f"{count}\t{title}\t{authors}\t{cssci}\t{institute}\t{date}\t{source}\t{database}\t{keywords}\t{abstract}\t{url}".replace(
                        "\n", "") + "\n"
                print(res)
                # with open(f'CNKI_{theme}.tsv', 'a', encoding='gbk') as f:
                #     f.write(res)
                count += 1
                if count > papers_need:
                    break
            except:
                print(f" 第{count} 条爬取失败\n")
                # 跳过本条，接着下一个
                continue
            finally:
                # 如果有多个窗口，关闭第二个窗口， 切换回主页
                n2 = driver.window_handles
                if len(n2) > 1:
                    driver.close()
                    driver.switch_to.window(n2[0])
                # 计数,判断需求是否足够
                # count += 1
        if count > papers_need:
            break
        else:
            # 切换到下一页
            WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "//a[@id='PageNext']"))).click()


def webserver(theme):
    # get直接返回，不再等待界面加载完成
    desired_capabilities = DesiredCapabilities.EDGE
    desired_capabilities["pageLoadStrategy"] = "none"

    # 设置微软驱动器的环境
    options = webdriver.EdgeOptions()
    # 设置chrome不加载图片，提高速度
    options.add_experimental_option("prefs", {"profile.managed_default_content_settings.images": 2})

    # 创建一个微软驱动器
    driver = webdriver.Edge(options=options)

    # 设置所需篇数
    papers_need = 41

    res_unm = int(open_page(driver, theme))

    # 判断所需是否大于总篇数
    papers_need = papers_need if (papers_need <= res_unm) else res_unm
    return driver, papers_need, theme


if __name__ == "__main__":
    # 输入需要搜索的内容
    # theme = input("请输入你要搜索的期刊名称：")
    print('1')
    theme = "中国人口·资源与环境"
    driver, papers_need, theme = webserver(theme)
    print("所需篇数: ", papers_need)
    crawl(driver, papers_need, theme)
    # 关闭浏览器
    driver.close()

踩过的坑

网页加载太慢导致元素查找出错

网络并不是可靠的，我在调试程序的时候往往出现网页加载过慢导致元素查找出错

第一步：设置 get 直接返回，不需要等待页面加载完成

desired_capabilities = DesiredCapabilities.EDGE
desired_capabilities["pageLoadStrategy"] = "none"

第二步：

在需要等待网页加载完全之后才能执行下一步骤的地方加上 time.sleep() 方法休眠几秒，既可以等待页面加载，也可以防止爬取太快被封IP

代码逻辑出错导致爬取不了 20 倍页数的第 20 条文献信息

刚开始写的时候，逻辑不够准确，导致第20页、40页、60页（20整数倍）的第20条文献爬取不了

后面加了层判断：

if count % 20 != 0:
	term = count % 20  # 本页的第几个条目
else:
	term = 20 # 本页的第20个条目

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