爬虫违法,本贴方法只限于个人对数据的分析使用,其爬虫程序已作相关设置,以减小服务器压力。不适宜长期使用。


一、前期准备

1、使用chrome打开ScienceDirect网站(https://www.sciencedirect.com),在搜索框输入想要查询的关键词再点击放镜按钮搜索,比如:extreme water level

2、在新跳转搜索结果列表页面打开浏览器的开发者工具(右键点击-查看网页源代码),搜索我们想要的内容,比如文章标题,看看是否能搜到。如果能搜索到表明我们需要的内容在html中,如果没有,那么这个网站很可能采用前后端分离的技术,我们所需要的数据很可能在json中,这种情况则需要找接口来获取。

3、通过查看源代码发现没有我们想要的数据。那么再试试看是否在json中,方法是在搜索列表页面右键-检查-网络-刷新浏览器以抓包-找出可能的数据包(查看preview标签)

得到接口为:https://www.sciencedirect.com/search/api

二、开始程序获取

1、首先导入必要库(有的库在本次实例中不一定用上)

1 import requests
2 import json,re,os
3 from bs4 import BeautifulSoup
4 from urllib.parse import quote

2、实际上这里还可以通过html的方式,尝试看看能否获取到数据

第1行:我们查询的关键词

第2行:前半部分的网址是搜索列表页面的地址,其中的quote(key)是将其转为浏览器中的编码格式。

第3行:是为了防止反爬虫而设置的

第7行:获取html数据

第8行:防止因为编码问题出现乱码情况

第9行:用BeautifulSoup解析html,方便对数据切片,因为html为字符串类型数据,不太方便定位数据位置

第10行:定位标题内容的类位置,(通过上面的元素标签中定位的方法,找出标题内容对应的类位置)

第11行:打印查看是否有内容,结果为一个空的列表,表明没有数据

 1 key = 'extreme water level'
2 url = 'https://www.sciencedirect.com/search?qs='+quote(key)
3 headers = {
4 'cookie': 'search_ab=%7B%221%22%3A23%7D; sd_search=eyJhdXRoSGlzdG9yeSI6eyJwcmV2aW91c0N1c3RvbWVyIjp0cnVlLCJwcmV2aW91c0xvZ0luIjpmYWxzZX19.uRn%2Fj4TgvLEmApohDX%2FmiA2G8WsVm1yImoH3Mot2ZxY; EUID=5a74edc0-f0c2-4918-a17a-66731930dc86; id_ab=AEG; sd_session_id=012e12f879e18845c30b0a9170ac4912ea42gxrqa; acw=012e12f879e18845c30b0a9170ac4912ea42gxrqa%7C%24%7C7655A62AC882D5B269BB32EC1CC1FA66BFB036F913742AB6843F53CFFBCDE26B054E9D90CFD61FB88103979492FFB4EA4ACF86F54EABC9A63FBA44D1BD4E4F2EAFE9C31A29ED2080B6DA1F7CB1786ABB; ANONRA_COOKIE=AC4FAB305B9736FF9E8F009F581F56B5B5BD34D45FE243EBB2FAC7271249E9F096D5E4A555833E115E4A5D76175BE9945F2CB26604FED07A; has_multiple_organizations=false; __cf_bm=6ee31fd3af4f560d4d5d0906c971f77575face0b-1626413997-1800-AXcVXU6yJAqWmH+hPTzES7cu4h8ITDKR9SaZsBJK1MgUadBZjqCsmSDCdmc0zHagqGT1PM9GDgr1k0mS1T76Gb6SE5IQHj24mXluDvZ+eHDK; fingerPrintToken=e1fe7953298449ebbfc118c358a167eb; AMCVS_4D6368F454EC41940A4C98A6%40AdobeOrg=1; AMCV_4D6368F454EC41940A4C98A6%40AdobeOrg=-1124106680%7CMCIDTS%7C18824%7CMCMID%7C12297380359548630414269390810591070709%7CMCAID%7CNONE%7CMCOPTOUT-1626421207s%7CNONE%7CMCAAMLH-1627018807%7C11%7CMCAAMB-1627018807%7Cj8Odv6LonN4r3an7LhD3WZrU1bUpAkFkkiY1ncBR96t2PTI%7CMCCIDH%7C-582229202%7CMCSYNCSOP%7C411-18831%7CvVersion%7C5.2.0; s_pers=%20v8%3D1626414014787%7C1721022014787%3B%20v8_s%3DLess%2520than%25201%2520day%7C1626415814787%3B%20c19%3Dsd%253Asearch%253Aresults%253Acustomer-standard%7C1626415814789%3B%20v68%3D1626414007149%7C1626415814795%3B; MIAMISESSION=deb5a6e8-4414-46d9-b806-916bfbb38018:3803866821; SD_REMOTEACCESS=eyJhY2NvdW50SWQiOiI2MjYyNiIsInRpbWVzdGFtcCI6MTYyNjQxNDAyMTI4NX0=; s_sess=%20s_cpc%3D1%3B%20s_cc%3Dtrue%3B%20s_ppvl%3D%3B%20c21%3Dqs%253Dwater%2520level%3B%20e13%3Dqs%253Dwater%2520level%253A1%3B%20c13%3Drelevance-desc%3B%20e41%3D1%3B%20s_ppv%3Dsd%25253Asearch%25253Aresults%25253Acustomer-standard%252C18%252C18%252C801%252C813%252C801%252C1368%252C912%252C2%252CP%3B',
5 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36 Edg/91.0.864.67'
6 }
7 html = requests.get(url,headers=headers)
8 html.encoding=html.apparent_encoding
9 soup = BeautifulSoup(html.text,'lxml')
10 results = soup.select('.ResultItem.col-xs-24.push-m')
11 print(results)

3、通过json方法获取

第6行:参数需要在找到的包的Header标签中获取

再打印html可以发现存在数据,那么可以成功获取数据了

 1 key = 'extreme water level'
2 url = 'https://www.sciencedirect.com/search/api'
3 headers = {
4 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36 Edg/91.0.864.70'
5 }
6 params = {
7 'qs': key,
8 't': '9NwQbtENcKA3t6ec13yc3J0oVqdNg1DW8FkZ4fWmlbcNo377tsI2SJxXzbXzVwMMUWW%2BAzqQnWkVBhGgXl1YEZB2ZEiI4q7ewQjm6xR64IyvpCFFhj%2FhSSA7wBjoACIKvKdDbfVcomCzYflUlyb3MA%3D%3D',
9 'hostname': 'www.sciencedirect.com'
10 }
11 html = requests.get(url,headers=headers,params=params)

4、以下是完整代码:

为了防止给服务器造成压力,这里我们对for循环设置间隔一定的时间,首先导入相关包

import time
import random

第12行:是将json格式转化为python中的字典格式

第13行:在2-6(不包括6)之间随机生成一个整数,time.sleep(**),表示程序暂停,括号中的数值表示暂停的时间(秒)

for循环中的标题、出版日等字段都是在网页json包中的preview中查询到的。

 1 key = 'extreme water level'
2 url = 'https://www.sciencedirect.com/search/api'
3 headers = {
4 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36 Edg/91.0.864.70'
5 }
6 params = {
7 'qs': key,
8 't': '9NwQbtENcKA3t6ec13yc3J0oVqdNg1DW8FkZ4fWmlbcNo377tsI2SJxXzbXzVwMMUWW%2BAzqQnWkVBhGgXl1YEZB2ZEiI4q7ewQjm6xR64IyvpCFFhj%2FhSSA7wBjoACIKvKdDbfVcomCzYflUlyb3MA%3D%3D',
9 'hostname': 'www.sciencedirect.com'
10 }
11 html = requests.get(url,headers=headers,params=params)
12 data = json.loads(html.text)['searchResults']
13 time.sleep(random.randint(2,6))
14 for d in data:
15 article_type = d['articleTypeDisplayName']
16 print('文章类型:',article_type)
17 publication_date = d['publicationDate']
18 print('出版日:',publication_date)
19 journal_name = d['sourceTitle']
20 print('期刊:',journal_name)
21 title = d['title']
22 print('标题:',title.replace("<em>",'').replace("</em>",''))
23 doi = d['doi']
24 print('doi号:',doi)
25 # 获取作者列表
26 authors = d['authors']
27 author_lists = []
28 for au in authors:
29 author_lists.append(au['name'])
30 print('作者:',author_lists)
31 url2 = d['pdf']['downloadLink']
32 print('下载地址:')
33 print('https://www.sciencedirect.com'+str(url2))
34 url3 = d['pdf']['getAccessLink']
35 innerUrl = 'https://www.sciencedirect.com'+str(url3)
36 headers = {
37 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36 Edg/91.0.864.70'
38 }
39 html = requests.get(innerUrl,headers=headers)
40 soup = BeautifulSoup(html.text,'lxml')
41 data = soup.select('.abstract.author div p')
42 abstract = ''
43 for d in data:
44 abstract += d.text+'\n'
45 print('摘要:')
46 print(abstract)
47 print('----'*10)
48 time.sleep(random.randint(2,6))

最后是输入的结果,当然还可以写一个保存程序,将爬虫到的数据保存下来

ScienceDirect内容爬虫的更多相关文章

  1. 【Python爬虫】入门知识

    爬虫基本知识 这阵子需要用爬虫做点事情,于是系统的学习了一下python爬虫,觉得还挺有意思的,比我想象中的能干更多的事情,这里记录下学习的经历. 网上有关爬虫的资料特别多,写的都挺复杂的,我这里不打 ...

  2. python爬虫实例项目大全

    WechatSogou [1]- 微信公众号爬虫.基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典. DouBanSpider [2]- ...

  3. 23个Python爬虫开源项目代码,让你一次学个够

    今天为大家整理了23个Python爬虫项目.整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心.所有链接指向GitHub,祝大家玩的愉快 1.WechatSogou [1]– 微信公众号 ...

  4. Python爬虫开源项目代码,爬取微信、淘宝、豆瓣、知乎、新浪微博、QQ、去哪网等 代码整理

    作者:SFLYQ 今天为大家整理了32个Python爬虫项目.整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心.所有链接指向GitHub,祝大家玩的愉快 1.WechatSogou [ ...

  5. 洗礼灵魂,修炼python(71)--爬虫篇—【转载】xpath/lxml模块,爬虫精髓讲解

    Xpath,lxml模块用法 转载的原因和前面的一样,我写的没别人写的好,所以我也不浪费时间了,直接转载这位崔庆才大佬的 原帖链接:传送门 以下为转载内容: --------------------- ...

  6. node 简单的爬虫

    基于express爬虫, 1,node做爬虫的优势 首先说一下node做爬虫的优势 第一个就是他的驱动语言是JavaScript.JavaScript在nodejs诞生之前是运行在浏览器上的脚本语言, ...

  7. 23个Python爬虫开源项目代码

    今天为大家整理了23个Python爬虫项目.整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心.所有链接指向GitHub,祝大家玩的愉快 1.WechatSogou [1]– 微信公众号 ...

  8. 23个Python爬虫开源项目代码,包含微信、淘宝、豆瓣、知乎、微博等

    今天为大家整理了23个Python爬虫项目.整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心,所有链接指向GitHub,微信不能直接打开,老规矩,可以用电脑打开. 关注公众号「Pyth ...

  9. 32个Python爬虫实战项目,满足你的项目慌

    爬虫项目名称及简介 一些项目名称涉及企业名词,小编用拼写代替 1.[WechatSogou]- weixin公众号爬虫.基于weixin公众号爬虫接口,可以扩展成其他搜索引擎的爬虫,返回结果是列表,每 ...

随机推荐

  1. Selenium click不生效 报错selenium.common.exceptions.InvalidArgumentException

    记录在使用selenium过程中踩的坑------ 在使用selenium时,用click点击网站弹出的文件上传框的"上传文件"按钮不生效,报错selenium.common.ex ...

  2. maven把依赖打进jar包

    1.把依赖打进sigma-api的jar包 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project x ...

  3. TVM适配NN编译Compiler缺陷

    TVM适配NN编译Compiler缺陷 内容纲要 前言 TVM针对VTA的编译流程 自定义VTA架构:TVM的缺陷与性能瓶颈 TVM缺陷与瓶颈 缺陷一:SRAM配置灵活性差 缺陷二:计算阵列配置僵硬 ...

  4. 图像实例分割:CenterMask

    图像实例分割:CenterMask CenterMask: single shot instance segmentation with point representation 论文链家: http ...

  5. python应用_读取Excel数据【二】_二次封装之函数式封装

    目的:想要把对Excel文件读取做成一个通用的函数式封装,便于后续简单调用,隔离复杂性. 未二次封装前原代码: #coding=gbkimport osimport xlrdcurrent_path= ...

  6. jemeter压测, 高级应用: 发1万个请求,每个请求参数都不同, 使用CSV数据文件配置

    今天接到一个压测任务, 数据源需要自己从测试环境库中取, 并且使用jemeter 请求, 每个请求参数都不相同 这里使用jemeter的 CSV数据文件来配置: 这样配置好后, 开始发送请求: csv ...

  7. MySQL的可重复读级别能解决幻读问题吗?

    之前在深入了解数据库理论的时候,了解到事务的不同隔离级别可能存在的问题.为了更好的理解所以在MySQL数据库中测试复现这些问题.关于脏读和不可重复读在相应的隔离级别下都很容易的复现了. 但是对于幻读, ...

  8. 面试官:MySQL的可重复读级别能解决幻读问题吗?

    引言 之前在深入了解数据库理论的时候,了解到事务的不同隔离级别可能存在的问题.为了更好的理解所以在MySQL数据库中测试复现这些问题.关于脏读和不可重复读在相应的隔离级别下都很容易的复现了. 但是对于 ...

  9. WPF Frame 的 DataContext 不能被 Page 继承

    转载至https://blog.csdn.net/sinat_31608641/article/details/88914517 已测试解决方案可行,因为WPF相关资料稀少,防止日后404,特搬运到自 ...

  10. ClickHouse学习系列之五【系统库system说明】

    背景 之前介绍过ClickHouse相关的系列文章,现在ClickHouse已经能正常使用起来了,包括副本和分片.因为ClickHouse已经可以提供服务了,现在需要关心的就是服务期间该数据库的各项性 ...