Python爬虫——爬取知网论文数据（二）

概述接上一篇，Python爬虫——爬取知网论文数据（一）上一篇谈到了如何爬取知网的论文标题和论文作者，这一篇讲一下如何爬取多页，以及如何爬取作者的详细信息。1.换页同样的，我们在搜索结果页按下F12查看网页源代码，将光标定位到翻页按钮上;可以看到每一页对应一个a标签，我们复制出这

接上一篇，Python爬虫——爬取知网论文数据（一）

上一篇谈到了如何爬取知网的论文标题和论文作者，这一篇讲一下如何爬取多页，以及如何爬取作者的详细信息。

1. 换页

同样的，我们在搜索结果页按下F12查看网页源代码，将光标定位到翻页按钮上;

可以看到每一页对应一个a标签，我们复制出这些a标签的选择器来看一下：

#page2	#第二页的selector#page3	#第三页的selector#page4	#第四页的selector

很显然，他们的selector只变了后面的数字，这个数字就是页数。根据这个规律就可以写出一个换页的函数：

# pn表示当前要爬的页数def change_page(driver, pn):    driver.find_element_by_CSS_selector('#page' + str(pn)).click()    time.sleep(5)    content = driver.page_source.encode('utf-8')    soup = BeautifulSoup(content, 'lxml')    return soup

每次爬取完一页之后就可以调用这个函数切换到下一页，再次爬取下一页的内容。

2. 爬取作者详细信息
首先我们点进某个作者的页面，到地址栏查看url

上图的url为：

再点进另一个作者页看一下，其url为：

对比两者可以发现他们的skey、code和v这三个参数不同，由此可知这三个参数影响着你访问的页面内容，其中skey就是当前的作者名。

我们回到搜索结果页，同样F12查看源代码，将光标定位到某个作者名上：

从上图中可以看到，href属性的scode和acode就是上述我们需要的code参数，可是这个v参数是什么呢，这里也没有给出，我们先将skey和code这两个参数替换到url中试一下，如找到作者陈恒

从中拿出skey=陈恒，code=29972400，放入刚才的url中。

可以看到，我们成功访问到了陈恒这个作者的详细信息。那么接下来我们就可以取出每一个作者的名字和a标签href属性的scode值，来作为url的skey和code参数。
代码如下：

# 获取作者详情页url的skey和code, 传入参数是一个a标签def get_skey_code(a):    skey = a.get_text().strip()    href = str(a.get('href'))    # 拿到a标签href的值    code = href[href.find('acode') + 6:]    # 拿到code的值    return skey, code

上述代码中传入的a标签在上一篇Python爬虫——爬取知网论文数据（一）中有讲，就是包含作者名的a标签。

现在我们拿到了访问作者详情页的url，要获取作者的信息就很方便了，以陈恒作者为例，在详情页按下F12:

可以看到作者的大学和专业分别对应了第一个和第二个H3标签，获取到这两个标签，并拿出里面的文本信息即可：

h3 = soup.find_all('h3')	# 拿到所有h3元素college = h3[0].get_text().strip()	# 第一个h3里是大学major =  h3[1].get_text().strip()	# 第二个h3里是专业

这样我们就拿到了作者的大学和专业信息。如果想获取更多别的信息，可以照着这个方法获取其他元素。

至此，重点部分就结束了，下面贴一下我最后的代码，做了一些封装和一些空值处理，并将爬取到的数据存入了csv文件。

'''    知网论文数据爬取'''from bs4 import BeautifulSoupfrom selenium import webdriverimport timeimport requestsimport csv# 定义论文类class Paper:    def __init__(self, Title, authors):        self.Title = Title        self.authors = authors# 定义作者类class Author:    def __init__(self,name, college, major):        self.name = name        self.college = college        self.major = major# 进入知网首页并搜索关键词def driver_open(driver, key_word):    url = "https://www.cnki.net/"    driver.get(url)    time.sleep(2)    driver.find_element_by_CSS_selector('#txt_SearchText').send_keys(key_word)    time.sleep(2)    # 点击搜索按钮    driver.find_element_by_CSS_selector('body > div.wrapper.section1 > div.searchmain > div > div.input-Box > input.search-btn').click()    time.sleep(5)    content = driver.page_source.encode('utf-8')    # driver.close()    soup = BeautifulSoup(content, 'lxml')    return soupdef spIDer(driver, soup, papers):    tbody = soup.find_all('tbody')    tbody = BeautifulSoup(str(tbody[0]), 'lxml')    tr = tbody.find_all('tr')    for item in tr:        tr_bf = BeautifulSoup(str(item), 'lxml')        td_name = tr_bf.find_all('td', class_ = 'name')        td_name_bf = BeautifulSoup(str(td_name[0]), 'lxml')        a_name = td_name_bf.find_all('a')        # get_text()是获取标签中的所有文本，包含其子标签中的文本        Title = a_name[0].get_text().strip()        print("Title : " + Title)        td_author = tr_bf.find_all('td', class_ = 'author')        td_author_bf = BeautifulSoup(str(td_author), 'lxml')        a_author = td_author_bf.find_all('a')        authors = []        # 拿到每一个a标签里的作者名        for author in a_author:            skey, code = get_skey_code(author)  # 获取作者详情页url的skey和code            name = author.get_text().strip()    # 获取学者的名字            print('name : ' + name)            college, major = get_author_info(skey, code)  # 在作者详情页获取大学和专业, major是一个数组            au = Author(name, college, major)   # 创建一个学者对象            authors.append(au)        print('\n')        paper = Paper(Title, authors)        papers.append(paper)        time.sleep(1)   # 每调一次spIDer休息1s# pn表示当前要爬的页数def change_page(driver, pn):    driver.find_element_by_CSS_selector('#page' + str(pn)).click()    time.sleep(5)    content = driver.page_source.encode('utf-8')    soup = BeautifulSoup(content, 'lxml')    return soup# 获取作者详情页url的skey和code, 传入参数是一个a标签def get_skey_code(a):    skey = a.get_text().strip()    href = str(a.get('href'))    # 拿到a标签href的值    code = href[href.find('acode') + 6:]    # 拿到code的值    return skey, code# 获取作者的详细信息def get_author_info(skey, code):    url = 'https://kns.cnki.net/kCMS/detail/knetsearch.aspx?dbcode=CAPJ&sfIEld=au&skey=' + skey + '&code=' + code + '&v=3lODiQyLcHhoPt6DbD%25mmd2FCU9dfuB5GXx8ZJ7nSrKZfD6N9B5gKP9Ftj%25mmd2B1IWA1HQuWP'    header = {        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.133 Safari/569.36',        'Connection': 'close'    }    requests.packages.urllib3.disable_warnings()    rsp = requests.get(url, headers = header, verify = False)    rsp_bf = BeautifulSoup(rsp.text, 'lxml')    div = rsp_bf.find_all('div', class_ = 'wrapper')    # 有的学者查不到详细信息    if div:        div_bf = BeautifulSoup(str(div[0]), 'lxml')        h3 = div_bf.find_all('h3')        college = h3[0].get_text().strip()        major = h3[1].get_text().strip()        # major = major.split(';')[0: -1]        print('college:' + college)        print('major: ' + major)        return college, major    print("无详细信息")    return None, Noneif __name__ == '__main__':    driver = webdriver.Chrome("D:/Software/chorme/chromedriver.exe")    soup = driver_open(driver, '知识图谱')  # 搜索知识图谱    papers = []     # 用于保存爬取到的论文    # 将爬取到的论文数据放入papers中    spIDer(driver, soup, papers)    for pn in range(2, 31):        content = change_page(driver, pn)        spIDer(driver, content, papers)    driver.close()    # 写入文件    f_papers_authors = open('./paper_author.csv', 'w', enCoding = 'utf-8', newline = '')    writer_p_a = csv.writer(f_papers_authors)  # 基于文件对象构建 csv写入对象    writer_p_a.writerow(["name", "college", "major", "paper"])    # csv文件的表头        # 读取每一篇论文    for paper in papers:        # 写入paper_author.csv文件        for author in paper.authors:            if author.name:                # print(author + "  ")                writer_p_a.writerow([author.name, author.college, author.major, paper.Title])    # 关闭文件    f_papers_authors.close()

我爬到的数据：

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python爬虫——爬取知网论文数据（二）全部内容，希望文章能够帮你解决Python爬虫——爬取知网论文数据（二）所遇到的程序开发问题。

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