php网站制作过程中遇到的问题及解决办法,建网站的成本计算,西安教育类网站建设公司,洛阳做公司网站由于实验室需要一些语料做研究#xff0c;语料要求是知网上的论文摘要#xff0c;但是目前最新版的知网爬起来有些麻烦#xff0c;所以我利用的是知网的另外一个搜索接口
搜索出来的结果和知网上的结果几乎一样
在这个基础上#xff0c;我简单看了些网页的结构#xff0c;…由于实验室需要一些语料做研究语料要求是知网上的论文摘要但是目前最新版的知网爬起来有些麻烦所以我利用的是知网的另外一个搜索接口
搜索出来的结果和知网上的结果几乎一样
在这个基础上我简单看了些网页的结构很容易就能写出爬取得代码是最基础的相当不完善增加其他功能可自行增加网页的结构还是很清晰的摘要信息也很清晰
我使用的是 pymysql 连接的数据库效率也还可以
下面直接贴代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import re
import random
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
connection pymysql.connect(host,
user,
password,
db,
port3306,
charsetutf8) # 注意是utf8不是utf-8
# 获取游标
cursor connection.cursor()
#url http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filenameRLGY201806014dbnameCJFDLAST2018
#这个headers信息必须包含否则该网站会将你的请求重定向到其它页面
headers {
Accept:text/html,application/xhtmlxml,application/xml;q0.9,image/webp,*/*;q0.8,
Accept-Encoding:gzip, deflate, sdch,
Accept-Language:zh-CN,zh;q0.8,
Connection:keep-alive,
Host:www.cnki.net,
Referer:http://search.cnki.net/search.aspx?q%E4%BD%9C%E8%80%85%E5%8D%95%E4%BD%8D%3a%E6%AD%A6%E6%B1%89%E5%A4%A7%E5%AD%A6rankrelevantclusterzykvalCDFDTOTAL,
Upgrade-Insecure-Requests:1,
User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36
}
headers1 {
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36
}
def get_url_list(start_url):
depth 20
url_list []
for i in range(depth):
try:
url start_url p str(i * 15)
search requests.get(url.replace(\n, ), headersheaders1)
soup BeautifulSoup(search.text, html.parser)
for art in soup.find_all(div, class_wz_tab):
print(art.find(a)[href])
if art.find(a)[href] not in url_list:
url_list.append(art.find(a)[href])
print(爬取第 str(i) 页成功)
time.sleep(random.randint(1, 3))
except:
print(爬取第 str(i) 页失败)
return url_list
def get_data(url_list, wordType):
try:
# 通过url_results.txt读取链接进行访问
for url in url_list:
i 1;
if url pymysql.NULL or url :
continue
try:
html requests.get(url.replace(\n, ), headersheaders)
soup BeautifulSoup(html.text, html.parser)
except:
print(获取网页失败)
try:
print(url)
if soup is None:
continue
# 获取标题
title soup.find(title).get_text().split(-)[0]
# 获取作者
author
for a in soup.find(div, class_summary pad10).find(p).find_all(a, class_KnowledgeNetLink):
author (a.get_text() )
# 获取摘要
abstract soup.find(span, idChDivSummary).get_text()
# 获取关键词存在没有关键词的情况
except:
print(部分获取失败)
pass
try:
key
for k in soup.find(span, idChDivKeyWord).find_all(a, class_KnowledgeNetLink):
key (k.get_text() )
except:
pass
print(第 str(i) 个url)
print(【Title】 title)
print(【author】 author)
print(【abstract】 abstract)
print(【key】 key)
# 执行SQL语句
cursor.execute(INSERT INTO cnki VALUES (NULL, %s, %s, %s, %s, %s), (wordType, title, author, abstract, key))
# 提交到数据库执行
connection.commit()
print()
print(爬取完毕)
finally:
print()
if __name__ __main__:
try:
for wordType in {大肠杆菌, 菌群总落, 胭脂红, 日落黄}:
wordType 肉 wordType
start_url http://search.cnki.net/search.aspx?q%srankrelevantclusterzykval % wordType
url_list get_url_list(start_url)
print(开始爬取)
get_data(url_list, wordType)
print(一种类型爬取完毕)
print(全部爬取完毕)
finally:
connection.close()1
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在这里的关键词我简单的选了几个作为实验如果爬取的很多可以写在txt文件里直接读取就可以非常方便。
