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python

python爬取会议论文pdf_【python2.7】爬取知网论文

發布時間:2023/12/1 python 43 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python爬取会议论文pdf_【python2.7】爬取知网论文 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

# -*- coding: utf-8 -*-

import time

import urllib

import urllib2

import cookielib

from lxml import etree

import random

'''

爬取第一頁,獲取共頁數

爬取第二頁至最后一頁

'''

# 下載當前頁所有文章的pdf或caj

def download_paper(treedata, opener, localdir):

'''

傳入參數:

treedata:當前列表頁的treedata數據

opener: referer已修改為當前頁

localdir: 保存目錄

'''

tr_node = treedata.xpath("//tr[@bgcolor='#f6f7fb']|//tr[@bgcolor='#ffffff']")

for item in tr_node:

paper_title = item.xpath("string(td/a[@class='fz14'])")

paper_link = item.xpath("td/a[@class='fz14']/@href")

paper_author = item.xpath("td[@class='author_flag']/a/text()")

paper_source = item.xpath("td[4]/a/text()")

paper_pub_date = item.xpath("td[5]/text()")

paper_db = item.xpath("td[6]/text()")

paper_cited = item.xpath("td[7]//a/text()")

paper_download_count = item.xpath("td[8]/span/a/text()")

print paper_title

print paper_link

# 獲取paper詳情頁面鏈接,訪問詳情頁前,要設置referer

paper_detail_url_fake = "http://kns.cnki.net" + paper_link[0]

response = opener.open(paper_detail_url_fake)

paper_detail_page_treedata = etree.HTML(response.read())

# 下載前要設置referer為詳情頁

opener.addheaders = [("Referer", response.url)]

# 碩士論文并沒有【pdf下載】的鏈接

pdf_download_url = paper_detail_page_treedata.xpath('//*[@id="pdfDown"]/@href')

if len(pdf_download_url) == 0:

whole_book_download_url = paper_detail_page_treedata.xpath('//*[@id="DownLoadParts"]/a[1]/@href')

download_url = whole_book_download_url[0]

filename = localdir + paper_title + ".caj"

else:

download_url = pdf_download_url[0]

filename = localdir + paper_title + ".pdf"

filename.replace("\\", "").replace("/","").replace(":", "").replace("*", "").replace("?", "").replace("\"","").replace("","").replace("|","")

response_file = opener.open(download_url)

down_file = open(filename, 'wb')

down_file.write(response_file.read())

down_file.close()

# 構建第一次請求時使用的URL

url = 'http://kns.cnki.net/kns/request/SearchHandler.ashx?action=&NaviCode=*&'

parameter={'ua':'1.11'}

parameter['formDefaultResult']=''

parameter['PageName']='ASP.brief_default_result_aspx'

parameter['DbPrefix']='SCDB'

parameter['DbCatalog']='中國學術文獻網絡出版總庫'

parameter['ConfigFile']='SCDBINDEX.xml'

parameter['db_opt']='CJFQ'

parameter['db_opt']='CJFQ,CJRF,CDFD,CMFD,CPFD,IPFD,CCND,CCJD'

parameter['txt_1_sel']='SU$%=|'

parameter['txt_1_value1']='爬蟲'

parameter['txt_1_special1']='%'

parameter['his']='0'

parameter['parentdb']='SCDB'

parameter['__']='Sun Nov 05 2017 20:09:05 GMT+0800 (中國標準時間) HTTP/1.1'

times = time.strftime('%a %b %d %Y %H:%M:%S')+' GMT+0800 (中國標準時間)'

parameter['__']=times

getdata = urllib.urlencode(parameter)

uapools = [

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:34.0) Gecko/20100101 Firefox/34.0",

"Mozilla/5.0 (X11; U; Linux x86_64; zh-CN; rv:1.9.2.10) Gecko/20100922 Ubuntu/10.10 (maverick) Firefox/3.6.10",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:34.0) Gecko/20100101 Firefox/34.0",

"Mozilla/5.0 (X11; U; Linux x86_64; zh-CN; rv:1.9.2.10) Gecko/20100922 Ubuntu/10.10 (maverick) Firefox/3.6.10",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/534.57.2 (KHTML, like Gecko) Version/5.1.7",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.71",

"Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11"

]

headers = {'Connection': 'Keep-Alive','Accept': 'text/html,*/*','User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36'}

headers['Referer']='http://kns.cnki.net/kns/brief/default_result.aspx'

#headers['User-Agent'] = random.choice(uapools)

req = urllib2.Request(url + getdata, headers=headers)

cookie = cookielib.CookieJar()

opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie), urllib2.HTTPHandler)

html = opener.open(req).read()

with open('C:/code/test3/web1.html', 'w') as e:

e.write(html)

# 構建第二次請求時使用的URL

query_string = urllib.urlencode({'pagename': 'ASP.brief_default_result_aspx','dbPrefix':'SCDB', 'dbCatalog': '中國學術文獻網絡出版總庫',

'ConfigFile': 'SCDBINDEX.xml', 'research':'off', 't': int(time.time()), 'keyValue': '爬蟲', 'S': '1'})

url2 = 'http://kns.cnki.net/kns/brief/brief.aspx'

req2 = urllib2.Request(url2 + '?' + query_string, headers=headers)

# 返回的是搜索結果列表頁,第一頁

result2 = opener.open(req2)

#opener.addheaders = [("Referer", req2.get_full_url())]

html2 = result2.read()

with open('C:/code/test3/web2.html', 'w') as e:

e.write(html2)

treedata = etree.HTML(html2)

# 請求詳情頁之前把引用地址改成列表頁

opener.addheaders = [("Referer", req2.get_full_url())]

localdir = "C:/code/test3/pdf/"

download_paper(treedata, opener, localdir)

#獲取總頁數total_page_count

current_page_node = treedata.xpath('//span[@class="countPageMark"]/text()')

print "current_page_node:", current_page_node

total_page_count = current_page_node[0].split('/')[1]

print "total_page_count:", total_page_count

current_url = result2.url

for page_num in range(2, int(total_page_count)+1):

#獲取下一頁的鏈接

print "準備爬取第", str(page_num), "頁"

next_page_node = treedata.xpath('//div[@class="TitleLeftCell"]/a[last()]/@href')

next_page_url = next_page_node[0]

next_page_url_full = url2 + next_page_url

opener.addheaders = [("Referer", current_url)]

# 返回的是搜索結果下一頁的列表頁

next_page_response = opener.open(next_page_url_full)

opener.addheaders = [("Referer", next_page_response.url)]

#file_next_page = open('C:/code/test3/web4' + str(page_num) + '.html', 'w')

html = next_page_response.read()

#file_next_page.write(html)

#file_next_page.close()

#print "current_url:", current_url

#print "next_page_url:", next_page_response.url

# 修改上一頁,以供請求下頁時引用

#result2 = next_page_response

treedata = etree.HTML(html)

current_url = next_page_response.url

localdir = "C:/code/test3/pdf/"

download_paper(treedata, opener, localdir)

服務器響應超時

驗證碼輸入

image.png

不只一次的在第17頁,需要輸入驗證碼

image.png

處理方法:重新更換User-Agent后,直接從第17頁開始爬取

20171110日志

image.png

20171109晚上爬取結果,搜索關鍵字“爬蟲”,看起來像是給了假數據,可能知網檢測出來了爬蟲。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python爬取会议论文pdf_【python2.7】爬取知网论文的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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