一、python爬取WOS总体思路

(一)拟实现功能描述

wos里面，爬取论文的名称，作者名称，作者单位，引用数量
要求：英文论文、期刊无论好坏
检索关键词：zhejiang academy of agricultural sciences、 xianghu lab

(二)操作思路介绍

在Python中，有多种思路可以用来爬取Web of Science（WOS）上的信息。以下是其中几种常见的思路：

  1. 使用HTTP请求库和HTML解析库：这是最常见的爬取网页数据的方法之一。你可以使用Python的 requests 库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用 BeautifulSoup 或其他HTML解析库对网页进行解析和提取所需的信息。

  2. 使用API：有些网站提供API接口，允许开发者通过API直接获取数据。如果WoS提供API，你可以通过调用API进行数据获取，通常这种方式更加稳定和高效。

  3. 使用自动化工具：有些情况下，使用传统的HTTP请求和HTML解析方式难以实现数据的完整爬取，例如需要登录或执行JavaScript等情况。此时，你可以使用自动化工具，如 Selenium，来模拟用户操作浏览器，实现完整的页面渲染和数据提取。

无论选择哪种思路，都需要先了解目标网站的页面结构和数据提取的逻辑。可以通过分析网页源代码、使用浏览器开发者工具等方式来理解网页的结构和数据的位置。

(三)操作步骤分解

以操作思路三为例，在WOS上爬取英文论文的名称、作者名称、作者单位和引用数量，以满足给定的检索关键词（zhejiang academy of agricultural sciences和xianghu lab）的操作步骤：

  1. 确定使用的爬虫库：可以使用Python的Selenium库进行网页自动化操作，实现模拟浏览器操作的效果。

  2. 安装必要的依赖库：需要安装Selenium库，以及用来管理Chrome浏览器驱动的webdriver-manager库。可以使用pip命令安装相关依赖库。

  3. 导入必要的模块：需要导入Selenium库的Webdriver和Service类，webdriver_manager库的ChromeDriverManager类，以及time库，用于实现等待页面元素加载的效果。

  4. 设置Chrome浏览器驱动并启动浏览器：通过创建ChromeDriverManager实例来管理Chrome浏览器驱动，并使用webdriver的Chrome类来启动浏览器。

  5. 打开Web of Science网站：使用driver.get()方法打开Web of Science网站，并使用time库实现等待页面加载，确保可以正常爬取相关信息。

  6. 在搜索框中输入关键词并进行搜索：使用find_element()方法找到搜索框的元素，并使用send_keys()方法输入需要搜索的关键词。然后，使用find_element()方法找到搜索按钮的元素，并使用click()方法点击搜索按钮，实现对关键词的检索。

  7. 切换到结果列表视图：使用find_element()方法找到结果列表视图下拉框的元素，并使用click()方法切换到结果列表视图。使用time库实现等待视图切换，确保可以正常爬取相关信息。

  8. 循环遍历每个检索结果，提取所需信息：使用find_elements()方法找到每个检索结果的元素列表，循环遍历列表中每一个元素，使用find_element()方法分别找到论文名称、作者名称、作者单位和引用数量的元素，并使用text属性来获取对应的文本信息。（整理格式成我们所需要的样子）

  9. 关闭浏览器：使用quit()方法关闭浏览器，释放相关系统资源。

备注：在实际操作中，需要注意遵守相关法律法规和网站的规定，以确保合规的操作。

二、python爬取实战步骤

（一）导入必要的库

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport csvimport time,random

（二）存储和处理从HTML页面中提取的数据。

class HtmlData:def __init__(self, soup):self.title = ''# 存储文章标题self.author = ''# 存储文章作者self.abstract = ''# 存储文章摘要self.keywords = ''# 存储文章关键词self.author_data = ''# 存储作者信息self.author_unit = ''# 存储作者单位self.citation_count = ''# 存储引用数量self.data = ''# 存储数据信息self.soup = soup# 存储BeautifulSoup对象# 第二步，HtmlData类的构造函数初始化了存储文章标题、作者、摘要、关键# 词等信息的实例变量，并通过BeautifulSoup解析HTML文本提取这些信息。print(soup.prettify())self.title = soup.title.text# self.title = soup.find(attrs={'class':'title'}).text.replace('\n','')# 提取文章标题try:self.data = soup.find(attrs={'class':'block-record-info block-record-info-source'}).text# 提取数据信息except:passitems = soup.find_all(attrs={'class':'block-record-info'})# 提取所有block-record-info元素 for item in items:if len(item.attrs['class']) > 1:continueif 'By:' in item.text:# 提取作者信息和作者单位author_info = item.text.replace('By:', '').replace('\n', '').replace('', '').replace(' ]', ']')author_info_parts = author_info.split(',')if len(author_info_parts) > 1:self.author = author_info_parts[0].strip()self.author_unit = author_info_parts[1].strip()else:self.author = author_info_parts[0].strip()elif 'Times Cited:' in item.text:# 提取引用数量self.citation_count = item.text.replace('Times Cited:', '').strip()elif 'Abstract' in item.text:# 提取摘要信息self.abstract = item.textcontinueelif 'Keywords' in item.text:# 提取关键词信息self.keywords = item.textcontinueelif 'Author Information' in item.text:# 提取作者信息self.author_data = item.text continue

（三）提取html文本并保存到csv文件

scrape_data函数接收一个URL作为参数，发送HTTP请求获取页面内容，使用BeautifulSoup解析HTML文本，创建HtmlData对象提取数据，并将数据写入CSV文件。

def scrape_data(url):headers = {'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/118.0.0.0 Safari/537.36",}response = requests.get(url, headers=headers)# 发送HTTP请求获取页面内容if response.status_code == 200:# 检查请求的状态码是否为200（成功）html = response.text# 获取响应的HTML文本soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# 使用BeautifulSoup解析HTML文本html_data = HtmlData(soup)# 创建HtmlData对象进行数据提取和存储# 获取对象信息title = html_data.title# 获取标题authors = html_data.author# 获取作者author_unit = html_data.author_unit# 获取作者单位citation_count = html_data.citation_count# 获取引用数量abstract = html_data.abstract# 获取摘要keywords = html_data.keywords# 获取关键词# 存储数据到csvcsv_data = [title, authors, author_unit, citation_count, abstract, keywords, url]# 构建CSV行数据print(csv_data)with open('1.csv', encoding='utf-8', mode='a', newline='') as f:csv_writer = csv.writer(f)# 创建CSV写入器csv_writer.writerow(csv_data)# 将数据写入CSV文件

（四）生成url列表，开始爬虫

第四步，main函数生成URL列表，遍历URL列表调用scrape_data函数进行数据爬取和处理。

def main():url_list = []search_keywords = 'zhejiang academy of agricultural sciences'#xianghu labfor i in range(1, 3218):# 构建URL列表url = f"http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=UA&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=5BrNKATZTPhVzgHulpJ&page=1&doc={i}&cacheurlFromRightClick=no"url += f"&field=Author&value={search_keywords}"url_list.append(url)time.sleep(1+random.random())# print(url_list) for url in url_list:scrape_data(url)# 遍历URL列表，爬取并处理数据if __name__ == '__main__':main()

（1） 备注：根据搜索完成页面进行爬取。

# 定义一个函数来获取单个页面的数据。这个函数将接受一个URL作为参数，# 并返回一个包含论文名称、作者名称、作者单位和引用数量的字典列表。def get_page_data(url):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.5112.79 Safari/537.36'}response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# Find the target elements based on their HTML tags and attributes# The actual tags and attributes might need to be adjusted based on the website's structurepapers = soup.find_all('div', attrs={'class': 'paper'})data = []for paper in papers:name = paper.find('div', attrs={'class': 'name'}).textauthor = paper.find('div', attrs={'class': 'author'}).textaffiliation = paper.find('div', attrs={'class': 'affiliation'}).textcitations = paper.find('div', attrs={'class': 'citations'}).textdata.append({'name': name,'author': author,'affiliation': affiliation,'citations': citations})return data# 定义一个函数来获取多个页面的数据。这个函数将接受一个基础URL和页面数量作为参数，# 并返回一个包含所有页面数据的字典列表。def get_multiple_pages(base_url, num_pages):all_data = []for i in range(1, num_pages+1):url = base_url + str(i)all_data.extend(get_page_data(url))time.sleep(1)# Add a delay between requests to avoid overloading the serverreturn all_data

（五）总体代码

# 导入必要的库import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport csvimport time,random# 第一步，定义HtmlData类，用于存储和处理从HTML页面中提取的数据。class HtmlData:def __init__(self, soup):self.title = ''# 存储文章标题self.author = ''# 存储文章作者self.abstract = ''# 存储文章摘要self.keywords = ''# 存储文章关键词self.author_data = ''# 存储作者信息self.author_unit = ''# 存储作者单位self.citation_count = ''# 存储引用数量self.data = ''# 存储数据信息self.soup = soup# 存储BeautifulSoup对象# 第二步，HtmlData类的构造函数初始化了存储文章标题、作者、摘要、关键# 词等信息的实例变量，并通过BeautifulSoup解析HTML文本提取这些信息。print(soup.prettify())self.title = soup.title.text# self.title = soup.find(attrs={'class':'title'}).text.replace('\n','')# 提取文章标题try:self.data = soup.find(attrs={'class':'block-record-info block-record-info-source'}).text# 提取数据信息except:passitems = soup.find_all(attrs={'class':'block-record-info'})# 提取所有block-record-info元素 for item in items:if len(item.attrs['class']) > 1:continueif 'By:' in item.text:# 提取作者信息和作者单位author_info = item.text.replace('By:', '').replace('\n', '').replace('', '').replace(' ]', ']')author_info_parts = author_info.split(',')if len(author_info_parts) > 1:self.author = author_info_parts[0].strip()self.author_unit = author_info_parts[1].strip()else:self.author = author_info_parts[0].strip()elif 'Times Cited:' in item.text:# 提取引用数量self.citation_count = item.text.replace('Times Cited:', '').strip()elif 'Abstract' in item.text:# 提取摘要信息self.abstract = item.textcontinueelif 'Keywords' in item.text:# 提取关键词信息self.keywords = item.textcontinueelif 'Author Information' in item.text:# 提取作者信息self.author_data = item.text continue# 第三步，scrape_data函数接收一个URL作为参数，发送HTTP请求获取页面内容，使用BeautifulSoup解析HTML文本，创建HtmlData对象提取数据，并将数据写入CSV文件。def scrape_data(url):headers = {'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/118.0.0.0 Safari/537.36",}response = requests.get(url, headers=headers)# 发送HTTP请求获取页面内容if response.status_code == 200:# 检查请求的状态码是否为200（成功）html = response.text# 获取响应的HTML文本soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# 使用BeautifulSoup解析HTML文本html_data = HtmlData(soup)# 创建HtmlData对象进行数据提取和存储# 获取对象信息title = html_data.title# 获取标题authors = html_data.author# 获取作者author_unit = html_data.author_unit# 获取作者单位citation_count = html_data.citation_count# 获取引用数量abstract = html_data.abstract# 获取摘要keywords = html_data.keywords# 获取关键词# 存储数据到csvcsv_data = [title, authors, author_unit, citation_count, abstract, keywords, url]# 构建CSV行数据print(csv_data)with open('1.csv', encoding='utf-8', mode='a', newline='') as f:csv_writer = csv.writer(f)# 创建CSV写入器csv_writer.writerow(csv_data)# 将数据写入CSV文件# 第四步，main函数生成URL列表，遍历URL列表调用scrape_data函数进行数据爬取和处理。def main():url_list = []search_keywords = 'zhejiang academy of agricultural sciences'#xianghu labfor i in range(1, 3218):# 构建URL列表url = f"http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=UA&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=5BrNKATZTPhVzgHulpJ&page=1&doc={i}&cacheurlFromRightClick=no"url += f"&field=Author&value={search_keywords}"url_list.append(url)time.sleep(1+random.random())# print(url_list) for url in url_list:scrape_data(url)# 遍历URL列表，爬取并处理数据if __name__ == '__main__':main()

三、python爬取过程中可能遇到的问题及解决方案

(一)代码运行问题排除

Q1：ModuleNotFoundError: No module named ‘webdriver_manager’

参考：使用ChromeDriverManager自动更新Chromedriver_Richard.sysout的博客-CSDN博客

解决方案：（1）安装的代码除了问题，输入的是：pip install webdrivermanager，应在控制台中输入以下内容：

pip install webdriver_manager

（2）安装版本不对。

这里是selenium3.x的用法

from selenium import webdriverfrom webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager#安装并返回安装成功的pathdriver_path=ChromeDriverManager().install()#使用对应path下的driver驱动Chromedriver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)

当然如果使用的是selenium4.x:

# selenium 4from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.chrome.service import Servicefrom webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManagerdriver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))

通过它的源码，我们可以得知，基本的逻辑是将Chromedriver安装在某个目录下，将driver的目录返回给我们，创建对象的时候，将path 作为参数传入。

Q2：用soup.find()时出现错误AttributeError NoneType object has no attribute？

参考：AttributeError NoneType object has no attribute_soup.find 未找着-CSDN博客

原因及分析：我使用的soup.find()没有找到这个class为”ArticlePicBox Aid43 “的div中有空格。

Q3:如何更改浏览器内开发工具的位置？

解决办法：

1.打开浏览器，点击F12，打开开发工具；
2.点击开发工具右上角的三个竖点；
3.出现若干个选项如图所示，可选择适合自己的排版（左右下或新增页）；

Q4:如何获取一个网页的User-Agent？

（二）相关知识补充

爬虫项目处理的一般步骤：1.找数据所在的地址(ur)是哪个” />Xpath和正则表达式（re）及BeautifulSoup。

1）css选择器

2）Xpath

XPath 使用路径表达式在 XML 文档中选取节点。节点是通过沿着路径或者 step 来选取的

3）正则表达式（re）

可参考引用4。

(2)HTML元素

备注：html解析工具：HTML格式化 、HTML压缩- 站长工具 (sojson.com)

(3)多页面爬取url

典型的两段式爬取，每个页面有20篇文件，一共38页，分析页面url发现规律之后，只需要改变page={i}，通过i的变化获取总url。在网页源代码中发现每篇文件单独的url都可以获取，任务相对比较简单。编写代码获取每篇文件的url，之后提取文字内容即可。

可参照参考三，其介绍的两类囊括了大部分提取方式。

(4)使用xpath、bs以及正则表达式获取页面url

# 导入必要的库import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport csvimport time,randomfrom lxml import htmlimport reurl_list = []# 存储所有url的列表# 页面urlbase_url = 'https://webofscience.clarivate.cn/wos/woscc/summary/c23b8bbe-f8ca-4d1c-b3a6-0c05ee883fbd-b0d498e1/relevance/'# 遍历所有页面# 构造当前页面的urlurl = base_url + str(1)# 发送GET请求，获取页面内容headers = {'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/118.0.0.0 Safari/537.36",}response = requests.get(url, headers=headers)time.sleep(2)# (1)使用xpath # 使用正则表达式匹配页面内容中的链接pattern = r''links = re.findall(pattern, response.text)for link in links:# 处理相对路径并打印链接full_url = f'https://webofscience.clarivate.cn{link}'url_list.append(full_url)time.sleep(1 + random.random())# (2)使用正则表达式## 使用lxml库解析页面内容# tree = html.fromstring(response.content)# # 查找所有标签，提取url并存储到列表中 # links = tree.xpath('//a[@class="title title-link font-size-18 ng-star-inserted"]/@href')# for link in links:# # 处理相对路径并打印链接# full_url = f'https://webofscience.clarivate.cn{link}'# url_list.append(full_url)# time.sleep(1+random.random())# （3）使用bs解析# soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# # 查找所有标签，提取url并存储到列表中 # link_elements = soup.find_all('a', class_='title title-link font-size-18 ng-star-inserted', href=True)##提取不出标签为a的url链接# for link_element in link_elements:# # 处理相对路径并打印链接# href = link_element['href']# full_url = f'https://webofscience.clarivate.cn{href}'# url_list.append(full_url)# time.sleep(1+random.random())

四、参考引用

[1]Web of science文章信息爬取_爬取web of science数据

[2]User-Agent||如何获取一个网页的User-Agent？-CSDN博客

[3]Python爬虫——爬取网站多页数据_爬虫多页爬取-CSDN博客

[4]Xpath和正则表达式及BeautifulSoup的比较-CSDN博客