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合并数据。引文网络的构建是基于AMSLER网络原理，同时考虑文献之间的共被引情况和耦合情况，合并数据可通过Python或者市面的小工具进行操作。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
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
写论文的时候，通常要求大家以后写十篇左右的参考文献。参考文献的要求应该和你写的题目有关。你写的是会计论文，后面的参考文献是体育论文，是完全不行的。下面和小编一起来了解论文怎么查参考文献？ 论文参考文献通常需要10~15个左右，有些学校需要两个英文参考文献。参考文献通常有自己独特的格式，参考文献主要分为期刊和论文。许多学生不知道如何查看这些参考文献，其实并不难。最简单的方法就是直接从查重报告上抄下来。小编推荐的查重系统是Paperfree，将论文上传到该系统进行查重，通常等待15-30分钟左右，会有详细的查重报告。本查重报告将列出本文引用的一些参考文献，因此您只需将本查重报告上的一些参考文献原封不动地复制到您的论文中。这种查找参考文献的方法是最简单方便的，可以原封不动的复制，也可以保证参考文献的格式不会出错。 另一种方法是在早期写论文时阅读大量的参考文献，许多学生会记录这些参考文献的名称。您还可以阅读以前做的阅读笔记，并将这些参考文献摘录到论文中。
把题目确定好，根据你要写的问题找呗 CNKI很好用哦，百度网络上大众回答的不行
论文参考文献：
1、传统参考文献的查找方式就是通过图书馆，图书馆图书是查找传统参考文献的主要途径，而且相对其他方式来说，具有方便实惠的优点。
2、通过中国知网，中国知网（CNKI）是比较权威的网络文献来源，大多数高校都有和中国知网的合作，所以在学校可以享受免费下载文献的待遇，其他方式部分文献是需要收费的。而且查找起来十分方便，在中国知网官网的分类目录或者检索区域输入文献标题，就可以了。
3、通过维普期刊，在维普期刊中使用高级检索，可以十分精确查找到所需文章。
4、通过万方数据库，检索方法就是点击首页然后搜索旁边的高级检索，进入检索区域就好。
5、通过百度学术，检索方法也是大同小异，搜索栏输入名称即可。
6、其他文献来源：以上是常用的查文献途径，如果一些专业性比较强的可以通过这些途径检索：①开世览文；②超星图书；③E线图情；④读秀中文；⑤百链云；⑥全球索索等。
文献类型
1.期刊类，用[J]表示，一般篇幅不长，大概2000字左右，内容教浅，但是可以了解你的课题研究情况。
2.博硕士论文，用[D]代表，这些论文一般3万字起，对于本科生来说可以参考博硕士论文，借鉴他们章节的布局方式以及排版，可以给自己的论文一些基础思路。
3.书籍，用[M]代表，指书籍专著，大家可以根据论文研究需要去参考相应的书籍。
4.报纸类文献资料，[N]表示。
5.报告类文献资料，[R]表示。
论文查找文献的途径有：中国知网、百度学术、万方数据库、Pubmed
1、中国知网。输入主题或者关键词进行查询，这也是最常用的一种方式，中国知网也是国内最权威、最常用的一个数据库。
2、百度学术。百度学术上面有很多中文文献，百度学术搜索可检索到收费和免费的学术论文，可以通过时间筛选、标题、关键字、摘要、作者、出版物、文献类型、被引用次数等指标进行精准检索。
3、万方数据库。万方数据库也是国内较大的一个文献数据库，可以输入相应的关键词进行查找。
4、Pubmed网站。Pubmed网站是较全的英文文献数据库，在里面输入文献DOI号，文章题目即可。
以上内容参考：百度百科-百度学术 中国知网
为了做到更优雅，这次抛弃了urllib库的引用，使用requests和beautifulsoup搭配的方式进行 首先构建一个请求并且响应它然后呢到上找一篇文章试试手，看一下网页源码找到文章的div以及找到文章内容，仔细看看内容还挺不错哈哈可以发现所有的内容都在p标签里面，那么接下来就简单多了只需要f5运行一下 最后使用codecs库来进行文件操作将文章保存到本地没错使用上requests和bs4之后爬取文章的工作是那么的轻松呢效果图
叙述和描写为主，但往往兼有抒情和议论，是一种形式多样，笔墨灵活的文体，也是最广泛的文体。论文写作，是把自己的亲身感受和经历通过生动、形象的语言，描述给读者。论文包括的范围很广，如记人记事，日记、游记、人物传记、传说、新闻、通讯、小说等，都属于论文的范畴。论文写的是生活中的见闻，要表达出作者对于生活的真切感受。
你可以使用那些已经存在的爬虫，搜数，前期是免费的
《Python编程：从入门到实践》这本书全面介绍了Python，让你可以快速学会Python编程。课程分为两个部分，第一部分侧重于用Python编程所必须了解的基本概念，第二部分则比较有趣，它侧重于Python的实际应用。通过这本书，你将会学到各种Python库和工具(NumPy、Pygal等)，制作基本的Python 2D游戏，创建可自定义的Web应用程序等。《 "笨办法"学Python 3》本书首先会教你如何安装完整的Python环境，然后才正式开始学习Python编程，52个习题其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数3个主题，另外26个覆盖了一些比较进阶的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。《Fluent Python》它是一本实践指南，会使用Python的最佳(也是最容易被忽视的)特性来指导你编写高效的Python代码。阅读这本书是很有必要的，因为大多数程序员都想要将他们从其他语言中学到的模式应用到Python中，到最后，一个最佳的Python特性也没学到。《Python Cookbook》本书介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，从最基本的字符、文件序列、字典和排序，到进阶的面向对象编程、数据库和数据持久化、 XML处理和Web编程，再到比较高级和抽象的描述符、装饰器、元类、迭代器和生成器，均有涉及。随着越来越多的人涌入Python开发行列，这在无形中抬高了入行门槛，只靠看书、自学并不能保证你能高薪就业，而这也是越来越多的人选择专业学习的原因。如果零基础的你真的想要快速且高效的学习Python，建议你还是专业学习一下。
张若愚 Python 科学计算【M】.北京：清华大学出版社.2012
关于python外文参考文献举例如下：
1、A Python script for adaptive layout optimization of trusses.
翻译：用于桁架的自适应布局优化的Python脚本。
2、a python library to extract, compare and evaluate communities from complex networks.翻译：用于从复杂网络中提取，比较和评估社区的python库。
3、Multiscale finite element calculations in Python using SfePy.
翻译：使用SfePy在Python中进行多尺度有限元计算。
4、Python-based Visual Recognition Classroom.
翻译：基于Python的视觉识别教室。
5、High‐performance Python for crystallographic computing.
翻译：用于晶体学计算的高性能Python。
6、Python programming on win32.
翻译：Win32上的Python编程。
7、A Python package for analytic cosmological radiative transfer calculations.
翻译：一个用于分析宇宙学辐射传递计算的Python包。
Python genes get frantic after a meal.
翻译：饭后Python基因变得疯狂。
A Python toolbox for controlling Magstim transcranial magnetic stimulators.
翻译：用于控制Magstim经颅磁刺激器的Python工具箱。
参考资料来源：百度百科-参考文献
参考资料来源：中国知网-a python library
貌似给别的语言用的，可以先用c，c++引出功能，在做成python可调用的模块。也是python新手