python批量爬取论文文献

可以先利用搜索引擎学习。简单爬虫不难，无非发起http访问，取得网页的源代码文本，从源代码文本中抽取信息。首先要自己会写代码。学习爬虫可以从下面一些知识点入手学习。1、http相关知识。2、浏览器拦截、抓包。3、python2 中编码知识，python3 中bytes 和str类型转换。4、抓取javascript 动态生成的内容。5、模拟post、get，header等6、cookie处理，登录。7、代理访问。8、多线程访问、python 3 asyncio 异步。9、正则表达式、xpath等。。。。10、scrapy requests等第三方库的使用。

Python可以使用文本分析和统计方法来进行文献分析。以下是Python进行文献分析的一些方法：1. 使用Python的自然语言处理(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等操作，以便对文献进行语言统计分析。2. 可以使用Python的Pandas库来对文献进行数据处理和分析，将文献数据导入Pandas DataFrame中，并对其进行数据清洗、统计分析、可视化等操作。3. 使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取在线文献数据库或社交媒体平台上的相关文章，并通过数据挖掘和机器学习算法来发现其中的相关性和趋势。4. 通过使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，便于更好地理解大量数据和引领后续工作。总之，Python提供了灵活和强大的工具集，结合适当的文献分析领域知识，可以快速、便捷地完成文献分析任务。 举例来说，一个研究人员想对某个领域的文献进行分析，探究其中的研究重点、热点和趋势。首先，研究人员需要获得相关的文献数据，可以通过在线文献数据库或者社交媒体平台来获得。接下来，研究人员可以使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取这些数据，并将其存储到Pandas DataFrame中进行清洗和分析。例如，可以对文献进行分词、命名实体识别等操作，以便发现其中的热点和重点。然后，研究人员可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，例如使用词云图、词频图、关联图等方式展示文献中的关键词、主题和相关性，以便更好地理解和表达分析结果。通过以上的Python工具和方法，研究人员可以对大量文献数据进行深度挖掘和分析，在较短时间内获得比较完整和准确的结果，提升研究效率和成果。

当用python爬取大量网页获取想要的数据时，最重要的问题是爬虫中断问题，python这种脚本语言，一中断

进程就会退出，怎么在中断后继续上次爬取的任务就至关重要了。这里就重点剖析这个中断问题。

第一个问题: 简单点的用动态代理池就能解决，在爬取大量数据的时候，为了速度不受影响，建议使用一些缓

存的中间件将有效的代理 ip 缓存起来，并定时更新。这里推荐 github 这个仓库

， 它会做ip有效性验证并将 ip 放入 redis ，不过实现过于复杂

了，还用到了 db ，个人觉得最好自己修改一下。困难点的就是它会使用别的请求来进行判断当前的ip是否

是爬虫，当我们过于聚焦我们的爬虫请求而忽略了其他的请求时，可能就会被服务器判定为爬虫，进而这个ip

会被列入黑名单，而且你换了ip一样也会卡死在这里。这种方式呢，简单点就用 selenium + chrome 一个一个

去爬，不过速度太慢了。还是自己去分析吧，也不会过复杂的。

第二个问题： 网络连接超时是大概率会遇到的问题，有可能是在爬取的时候本地网络波动，也有可能是爬

取的服务端对ip做了限制，在爬取到了一定量级的时候做一些延迟的操作，使得一些通用的 http 库超时

（ urllib ）。不过如果是服务端动的手脚一般延迟不会太高，我们只需要人为的设置一个高一点的

timeout 即可（30 秒），最好在爬取开始的时候就对我们要用的爬取库进行一层封装，通用起来才好改

动。

第三个问题: 在解析大量静态页面的时候，有些静态页面的解析规则不一样，所以我们就必须得做好断点

续爬的准备了（ PS : 如果简单的忽略错误可能会导致大量数据的丢失，这就不明智了）。那么在调试的过

程中断点续爬有个解决方案，就是生产者和消费者分离，生产者就是产生待爬 url 的爬虫，消费者就是爬取

最终数据的爬虫。最终解析数据就是消费者爬虫了。他们通过消息中间件连接，生产者往消息中间件发送待

爬取的目标信息，消费者从里面取就行了，还间接的实现了个分布式爬取功能。由于现在的消费中间件都有

ack 机制，一个消费者爬取链接失败会导致消息消费失败，进而分配给其他消费者消费。所以消息丢失的

概率极低。不过这里还有个 tips ， 消费者的消费超时时间不能太长，会导致消息释放不及时。还有要开启

消息中间价的数据持久化功能，不然消息产生过多而消费不及时会撑爆机器内存。那样就得不偿失了。

第四个问题： 这种情况只能 try except catch 住了，不好解决，如果单独分析的话会耗费点时间。但在

大部分数据 （99%） 都正常的情况下就这条不正常抛弃就行了。主要有了第三个问题的解决方案再出现这

种偶尔中断的问就方便多了。

希望能帮到各位。

用框架啊