在本文中，我将介绍如何使用Python编写一个网络爬虫，从百度学术页面提取研究论文的标题、作者、摘要和关键词。我们将使用 requests和 BeautifulSoup库来实现这一目标。

安装所需库

首先，确保已安装所需的Python库：

pip install requests beautifulsoup4

编写爬虫

以下是一个示例脚本：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 百度学术页面URL
url = "https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=7ea6e4650085a4bf2457468cc815cabe&site=xueshu_se"

# 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"
}

# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = 'utf-8'

if response.status_code == 200:
    # 解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 提取标题
    title_tag = soup.find('a', {'data-click': "{'act_block':'main','button_tp':'title'}"})
    title = title_tag.get_text(strip=True) if title_tag else "未找到标题"

    # 提取作者
    author_tag = soup.find('p', {'class': 'author_text'})
    author = author_tag.get_text(strip=True) if author_tag else "未找到作者"

    # 提取摘要
    abstract_tag = soup.find('p', {'class': 'abstract'})
    abstract = abstract_tag.get_text(strip=True) if abstract_tag else "未找到摘要"

    # 提取关键词
    keywords_tag = soup.find('div', {'class': 'kw_wr'})
    if keywords_tag:
        keywords = [keyword.get_text(strip=True) for keyword in keywords_tag.find_all('a')]
        keywords = ', '.join(keywords)
    else:
        keywords = "未找到关键词"

    # 打印提取结果
    print("标题:", title)
    print("作者:", author)
    print("摘要:", abstract)
    print("关键词:", keywords)
else:
    print("无法访问网页")

代码解释

1. 请求头设置：使用请求头模拟浏览器请求，避免被网站屏蔽。
2. 解析网页内容：使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。
3. 处理未找到元素的情况：如果元素未找到，输出相应的提示信息。

运行脚本

将上述代码保存为一个Python文件，例如scraper.py，然后在命令行中运行：

python scraper.py

结果

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