如何用python爬取知网文献

爬取知网文献通常需要以下步骤：

选择合适的搜索入口

知网的主要搜索入口是`https://search.cnki.com.cn/`。

分析请求参数

通过浏览器的开发者工具（F12）分析搜索请求的参数，例如`searchType`, `Article Type`, `ReSearch`, `ParamIsNullOrEmpty`, `Islegal`, `Content`, `Theme`, `Title`, `KeyWd`, `Author`, `SearchFund`, `Originate`, `Summary`, `PublishTimeBegin`等。

编写Python代码模拟POST请求

使用`requests`库发送POST请求，携带必要的参数以获取搜索结果。

解析网页内容

使用`BeautifulSoup`解析返回的HTML内容，提取所需信息，如标题、作者、出版日期、关键词等。

保存数据到Excel

使用`pandas`库将提取的数据保存到Excel表格中，便于进一步研究和管理。

下载PDF格式的论文

对于PDF格式的论文，可以使用`selenium`库模拟浏览器操作，填写搜索框并提交搜索，然后解析源码获取PDF下载链接，并使用正则表达式处理URL中的特殊字符以下载PDF文件。

应对反爬机制

可以通过设置`User-Agent`、添加请求头或设置代理IP来应对反爬虫机制。

注意事项

确保遵循知网的爬虫规则，避免违反版权和隐私政策。

注意处理验证码等异常情况。

考虑使用多线程或异步编程提高爬取效率。

 import requests from bs4 import BeautifulSoup 设置请求头 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' } 知网搜索URL search_url = 'https://search.cnki.com.cn/search.aspx' 发送搜索请求 response = requests.get（search_url, headers=headers） 解析HTML内容 soup = BeautifulSoup（response.text, 'html.parser'） 提取所需信息 articles = soup.find_all（'div', class_='result'） 根据实际情况调整选择器 for article in articles: title = article.find（'h3'）.text 标题 authors = article.find_all（'span', class_='author'） 作者 for author in authors: print（author.text） 其他信息提取，如出版日期、关键词等 保存数据到Excel（使用pandas） import pandas as pd data = {'Title': [title for title in titles], 'Author': [author.text for author in authors]} 示例数据结构 df = pd.DataFrame（data） df.to_excel（'output.xlsx', index=False） 

请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据知网网页的具体结构进行调整。同时，确保在爬取过程中遵守相关法律法规和网站的使用条款