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Python爬虫实战：批量获取中国知网(CNKI)文献摘要教程

article 2025/4/1 2:19:07

前言

本教程将详细介绍如何使用Python爬虫批量获取中国知网(CNKI)的文献摘要信息。即使你是编程新手，也能通过本教程快速掌握相关技能。教程包含完整源码和详细解释，助你轻松入门网络爬虫开发。

准备工作

所需工具

Python 3.6+
requests库
BeautifulSoup4库
pandas库（用于数据存储）

安装依赖

pip install requests beautifulsoup4 pandas

爬虫实现步骤

1. 分析CNKI搜索页面结构

首先我们需要了解CNKI的搜索URL构成和页面元素结构。以搜索"人工智能"为例：

base_url = "https://kns.cnki.net/kns8/defaultresult/index"
params = {
    "kw": "人工智能",  # 搜索关键词
    "korder": "SU",  # 按主题排序
    "crossDbcodes": "CFLS,CJFD,CDMD,CIPD,CCND,CISD,SNAD"
}

2. 模拟请求获取搜索结果

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

headers = {
    "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"
}

def get_search_results(keyword, page=1):
    params = {
        "kw": keyword,
        "korder": "SU",
        "crossDbcodes": "CFLS,CJFD,CDMD,CIPD,CCND,CISD,SNAD",
        "page": page
    }
    
    try:
        response = requests.get(
            "https://kns.cnki.net/kns8/defaultresult/index",
            params=params,
            headers=headers,
            timeout=10
        )
        response.raise_for_status()
        return response.text
    except Exception as e:
        print(f"获取搜索结果失败: {e}")
        return None

3. 解析页面获取文献列表

def parse_search_results(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    papers = []
    
    items = soup.select('.result-item')
    for item in items:
        try:
            title = item.select_one('.result-item-title a').text.strip()
            link = item.select_one('.result-item-title a')['href']
            authors = item.select_one('.author').text.strip() if item.select_one('.author') else ''
            source = item.select_one('.source').text.strip() if item.select_one('.source') else ''
            date = item.select_one('.date').text.strip() if item.select_one('.date') else ''
            abstract = item.select_one('.abstract').text.strip() if item.select_one('.abstract') else ''
            
            papers.append({
                'title': title,
                'link': 'https://kns.cnki.net' + link if link.startswith('/') else link,
                'authors': authors,
                'source': source,
                'date': date,
                'abstract': abstract
            })
        except Exception as e:
            print(f"解析文献条目时出错: {e}")
            continue
    
    return papers

4. 分页获取所有结果

def get_all_papers(keyword, max_pages=5):
    all_papers = []
    
    for page in range(1, max_pages + 1):
        print(f"正在获取第 {page} 页数据...")
        html = get_search_results(keyword, page)
        if html:
            papers = parse_search_results(html)
            all_papers.extend(papers)
    
    return all_papers

5. 保存结果到Excel

def save_to_excel(papers, filename):
    df = pd.DataFrame(papers)
    df.to_excel(filename, index=False)
    print(f"数据已保存到 {filename}")

6. 主函数

def main():
    keyword = input("请输入要搜索的关键词: ")
    max_pages = int(input("请输入要爬取的页数(每页20条): "))
    
    papers = get_all_papers(keyword, max_pages)
    
    if papers:
        filename = f"CNKI_{keyword}_搜索结果.xlsx"
        save_to_excel(papers, filename)
    else:
        print("未获取到任何文献数据")

if __name__ == "__main__":
    main()