最近面临导师灵魂拷问：

“你怎么知道你提出的这个方法前人都没有提出过呢？”

“你相比于之前的方法，创新点究竟在哪里？”

好吧，为了彻底杜绝这样的问题，开始学习使用谷歌学术。先来学习下关键词检索

哈哈哈哈区区50000篇文章。。。。。。

我特么翻到何年何月呀！🙄

于是滋生了Python写爬虫的想法。

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基本原理如下：

使用scholarly库。下面是一份简单、分步骤的指南：

1. 安装scholarly:

   pip install scholarly
   

2. 编写Python脚本：

   from scholarly import scholarly
   
   # 搜索关键词
   搜索查询 = scholarly.search_pubs('你感兴趣的关键词')
   
   # 检索前5个结果
   for i in range(5):
       出版物 = next(搜索查询)
       标题 = 出版物['bib']['title']
       作者 = ', '.join(出版物['bib']['author'])
       摘要 = 出版物['bib'].get('abstract', '没有摘要可用')
   
       print(f"标题: {标题}")
       print(f"作者: {作者}")
       print(f"摘要: {摘要}\n")
   

3. 运行脚本：

   python 你的脚本.py
   

将'你感兴趣的关键词'替换为你实际感兴趣的关键词。脚本将打印前5个相关文献项目的标题、作者和摘要。

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之后对代码进行了一些改进，包括

1. 运行前，评估文献总数
2. 增加合适的睡眠时长（防止请求太频繁被ban掉）
3. 一边请求，一遍将数据写入本地文件中。防止被ban掉之后，数据全没了

目前一切正常

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导入excel并进行分列，似乎效果还行

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