python 从知网的期刊导航页面抓取与农业科技相关的数据
要从知网的期刊导航页面抓取与农业科技相关的数据,并提取《土壤学报》2016年06期的结果,可以使用requests库来获取网页内容,BeautifulSoup库来解析HTML。由于知网页面结构可能会发生变化,在实际使用中,需要根据页面结构的实际情况进行调整。
以下是实现该功能的Python代码示例:
import requests
from bs4 import BeautifulSoupdef crawl_agricultural_journals():url = 'https://navi.cnki.net/knavi/journals/index?uniplatform=NZKPT'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'}response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')agricultural_journals = []# 这里假设知网页面中,农业科技相关期刊是通过某个特定的class或者其他标识来区分的,这里以class="agricultural-class"为例# 实际使用时需要根据页面真实结构修改journal_elements = soup.find_all('div', class_='agricultural-class')for journal in journal_elements:journal_info = {}journal_info['刊名'] = journal.find('span', class_='journal-title').text.strip()journal_info['主办单位'] = journal.find('span', class_='sponsor').text.strip()journal_info['ISSN'] = journal.find('span', class_='issn').text.strip()journal_info['CN'] = journal.find('span', class_='cn').text.strip()agricultural_journals.append(journal_info)# 筛选出《土壤学报》2016年06期的结果target_journal = '土壤学报'target_year = '2016'target_issue = '06'target_results = []for journal in agricultural_journals:if journal['刊名'] == target_journal:# 这里假设每个期刊还有一个获取具体期数文章的链接,通过这个链接去获取文章列表# 以https://navi.cnki.net/knavi/journals/TRXB/year/{year}/issue/{issue}为例# 实际使用时需要根据页面真实结构修改issue_url = f'https://navi.cnki.net/knavi/journals/TRXB/year/{target_year}/issue/{target_issue}'issue_response = requests.get(issue_url, headers=headers)if issue_response.status_code == 200:issue_soup = BeautifulSoup(issue_response.content, 'html.parser')# 假设文章列表是通过class="article-item"来标识的article_elements = issue_soup.find_all('div', class_='article-item')for article in article_elements:article_info = {}article_info['文章标题'] = article.find('a', class_='article-title').text.strip()article_info['作者'] = article.find('span', class_='author').text.strip()target_results.append(article_info)return target_resultselse:print(f'请求失败,状态码: {response.status_code}')return []if __name__ == "__main__":results = crawl_agricultural_journals()for result in results:print(result)
代码解释:
- 请求网页:使用
requests.get方法获取知网期刊导航页面的内容,并设置User-Agent头部信息来模拟浏览器访问。 - 解析网页:使用
BeautifulSoup解析HTML内容,通过查找特定的HTML元素和类名来提取农业科技相关期刊的信息。这里的类名是假设的,实际需要根据页面真实结构修改。 - 筛选目标期刊:从提取的农业科技期刊中筛选出《土壤学报》,并根据假设的期数链接格式,请求并解析2016年06期的文章列表页面。同样,链接格式和文章列表的标识需要根据实际页面结构修改。
- 提取文章信息:从2016年06期的文章列表页面中提取文章标题和作者信息。
- 返回结果:返回筛选后的结果,并在主程序中打印出来。
注意事项:
- 确保安装了
requests和BeautifulSoup库,可以使用pip install requests beautifulsoup4进行安装。 - 由于知网页面结构可能会变化,上述代码中的HTML元素和类名等需要根据实际页面结构进行调整。
- 在实际爬取数据时,要遵守知网的使用规则和相关法律法规,避免过度请求造成服务器压力或违反使用条款。
相关文章:
python 从知网的期刊导航页面抓取与农业科技相关的数据
要从知网的期刊导航页面抓取与农业科技相关的数据,并提取《土壤学报》2016年06期的结果,可以使用requests库来获取网页内容,BeautifulSoup库来解析HTML。由于知网页面结构可能会发生变化,在实际使用中,需要根据页面结构…...
【单细胞第二节:单细胞示例数据分析-GSE218208】
GSE218208 1.创建Seurat对象 #untar(“GSE218208_RAW.tar”) rm(list ls()) a data.table::fread("GSM6736629_10x-PBMC-1_ds0.1974_CountMatrix.tsv.gz",data.table F) a[1:4,1:4] library(tidyverse) a$alias:gene str_split(a$alias:gene,":",si…...
机器学习优化算法:从梯度下降到Adam及其变种
机器学习优化算法:从梯度下降到Adam及其变种 引言 最近deepseek的爆火已然说明,在机器学习领域,优化算法是模型训练的核心驱动力。无论是简单的线性回归还是复杂的深度神经网络,优化算法的选择直接影响模型的收敛速度、泛化性能…...
.NET Core 中依赖注入的使用
ASP.NET Core中服务注入的地方 在ASP.NET Core项目中一般不需要自己创建ServiceCollection、IServiceProvider。在Program.cs的builder.Build()之前向builder.Services中注入。在Controller中可以通过构造方法注入服务。 低使用频率的服务 把Action用到的服务通过Action的参…...
XML Schema 数值数据类型
XML Schema 数值数据类型 引言 XML Schema 是一种用于描述 XML 文档结构的语言。它定义了 XML 文档中数据的有效性和结构。在 XML Schema 中,数值数据类型是非常重要的一部分,它定义了 XML 文档中可以包含的数值类型。本文将详细介绍 XML Schema 中常用的数值数据类型,以及…...
【机器学习理论】生成模型和判别模型
生成模型和判别模型是机器学习中两种不同的建模方式。生成模型关注的是联合概率分布 P ( X , Y ) P(X, Y) P(X,Y),即同时考虑数据 X X X和标签 Y Y Y的关系;判别模型则直接学习条件概率 P ( Y ∣ X ) P(Y|X) P(Y∣X)或决策边界。 生成模型 生成模型的目…...
ZZNUOJ(C/C++)基础练习1031——1040(详解版)
1031 : 判断点在第几象限 题目描述 从键盘输入2个整数x、y值,表示平面上一个坐标点,判断该坐标点处于第几象限,并输出相应的结果。 输入 输入x,y值表示一个坐标点。坐标点不会处于x轴和y轴上,也不会在原点。 输出 输出…...
使用PyTorch实现逻辑回归:从训练到模型保存与性能评估
1. 引入必要的库 首先,需要引入必要的库。PyTorch用于构建和训练模型,pandas和numpy用于数据处理,scikit-learn用于计算性能指标。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import pandas as pd import numpy as …...
【C语言】main函数解析
文章目录 一、前言二、main函数解析三、代码示例四、应用场景 一、前言 在学习编程的过程中,我们很早就接触到了main函数。在Linux系统中,当你运行一个可执行文件(例如 ./a.out)时,如果需要传入参数,就需要…...
本地部署 DeepSeek 模型并使用 WebUI 调用
概述 本文将详细介绍如何在本地部署 DeepSeek 模型,并通过 WebUI 调用该模型。我们将使用 open-webui 作为 Web 界面工具,展示如何将 DeepSeek 模型集成到 WebUI 中,并提供一个用户友好的交互界面。 环境准备 在开始之前,请确保你的系统满足以下要求: Python 3.11 或更高…...
深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题
CIFAR-10 是一个经典的计算机视觉数据集,广泛用于图像分类任务。它包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像,每张图像的大小是 32x32 像素。数据集被分为 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。每个类别包含 6,000 张图像,具体类别包括&#x…...
【Git】初识Git Git基本操作详解
文章目录 学习目标Ⅰ. 初始 Git💥注意事项 Ⅱ. Git 安装Linux-centos安装Git Ⅲ. Git基本操作一、创建git本地仓库 -- git init二、配置 Git -- git config三、认识工作区、暂存区、版本库① 工作区② 暂存区③ 版本库④ 三者的关系 四、添加、提交更改、查看提交日…...
【JavaEE进阶】应用分层
目录 🎋序言 🍃什么是应用分层 🎍为什么需要应用分层 🍀如何分层(三层架构) 🎄MVC和三层架构的区别和联系 🌳什么是高内聚低耦合 🎋序言 通过上⾯的练习,我们学习了SpringMVC简单功能的开…...
OpenAI推出o3-mini推理模型,首次免费开放,性能超越o1,AIME测试准确率高达87.3%
OpenAI在2025年初推出了一款新的推理模型o3-mini,这款模型标志着公司在提升性能的同时也降低了成本,并且首次向免费用户提供访问权限。o3-mini是OpenAI推理系列中最新、最具成本效益的模型,在科学、数学、编程等领域的性能显著超越了之前的o1…...
【数据结构篇】时间复杂度
一.数据结构前言 1.1 数据结构的概念 数据结构(Data Structure)是计算机存储、组织数据的⽅式,指相互之间存在⼀种或多种特定关系的数 据元素的集合。没有⼀种单⼀的数据结构对所有⽤途都有⽤,所以我们要学各式各样的数据结构, 如:…...
网站快速收录:如何优化网站头部与底部信息?
本文转自:百万收录网 原文链接:https://www.baiwanshoulu.com/46.html 为了加快网站的收录速度,优化网站头部与底部信息是关键一环。以下是一些具体的优化建议: 网站头部信息优化 标题标签(TitleTag)优化…...
【数据结构】_链表经典算法OJ(力扣/牛客第二弹)
目录 1. 题目1:返回倒数第k个节点 1.1 题目链接及描述 1.2 解题思路 1.3 程序 2. 题目2:链表的回文结构 2.1 题目链接及描述 2.2 解题思路 2.3 程序 1. 题目1:返回倒数第k个节点 1.1 题目链接及描述 题目链接: 面试题 …...
深度学习之“缺失数据处理”
缺失值检测 缺失数据就是我们没有的数据。如果数据集是由向量表示的特征组成,那么缺失值可能表现为某些样本的一个或多个特征因为某些原因而没有测量的值。通常情况下,缺失值由特殊的编码方式。如果正常值都是正数,那么缺失值可能被标记为-1…...
C#面试常考随笔8:using关键字有哪些用法?
1. using 指令:引入命名空间 最常用的用法。通过using 命名空间名字,可以在程序中直接使用该命名空间中的类型,而无需指定类型的完整命名空间路径。例如: using System; using System.Collections.Generic; class Program {sta…...
Writing an Efficient Vulkan Renderer
本文出自GPU Zen 2。 Vulkan 是一个新的显式跨平台图形 API。它引入了许多新概念,即使是经验丰富的图形程序员也可能不熟悉。Vulkan 的主要目标是性能——然而,获得良好的性能需要深入了解这些概念及其高效应用方法,以及特定驱动程序实现的实…...
解决Django非ORM模型提示初始化request问题
提问 Django在DRF时候自定义显示一些非model的字段提示TypeError: Field.__init__() got an unexpected keyword argument request 解答1 错误提示 TypeError: Field.__init__() got an unexpected keyword argument request 显示在创建序列化器实例时,传递了一个…...
MYSQL--一条SQL执行的流程,分析MYSQL的架构
文章目录 第一步建立连接第二部解析 SQL第三步执行 sql预处理优化阶段执行阶段索引下推 执行一条select 语句中间会发生什么? 这个是对 mysql 架构的深入理解。 select * from product where id 1;对于mysql的架构分层: mysql 架构分成了 Server 层和存储引擎层&a…...
C++解决输入空格字符串的三种方法
一.gets和fgets char * gets ( char * str ); char * fgets ( char * str, int num, FILE * stream ); 1. gets 是从第⼀个字符开始读取,⼀直读取到 \n 停⽌,但是不会读取 \n ,也就是读取到的内容 中没有包含 \n ,但是会在读取到的内…...
多模态论文笔记——NaViT
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细解读多模态论文NaViT(Native Resolution ViT),将来自不同图像的多个patches打包成一个单一序列——称为Patch n’ Pack—…...
云中漫步:精工细作铸就免费公益刷步平台
云中漫步,历经三年深度研发与优化,平台以高稳定性、零成本及公益属性为核心特色,依托前沿技术手段与多重安全防护机制,确保用户步数数据的精准修改与隐私安全。我们致力于提供无缝流畅的用户体验,让每一次步数更新都轻…...
neo4j入门
文章目录 neo4j版本说明部署安装Mac部署docker部署 neo4j web工具使用数据结构图数据库VS关系数据库 neo4j neo4j官网Neo4j是用ava实现的开源NoSQL图数据库。Neo4作为图数据库中的代表产品,已经在众多的行业项目中进行了应用,如:网络管理&am…...
Leetcode::81. 搜索旋转排序数组 II
81. 搜索旋转排序数组 II 已知存在一个按非降序排列的整数数组 nums ,数组中的值不必互不相同。 在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 < k < nums.length)上进行了 旋转 ,使数组变为 [nums[k], nu…...
【ts + java】古玩系统开发总结
src别名的配置 开发中文件和文件的关系会比较复杂,我们需要给src文件夹一个别名吧 vite.config.js import { defineConfig } from vite import vue from vitejs/plugin-vue import path from path// https://vitejs.dev/config/ export default defineConfig({pl…...
【自学笔记】Web前端的重点知识点-持续更新
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 Web前端知识点一、HTML基础二、CSS样式三、JavaScript基础四、前端框架与库五、前端工具与构建六、前端性能优化七、响应式设计与适配八、前端安全 总结 Web前端知识…...
【Docker】快速部署 Nacos 注册中心
【Docker】快速部署 Nacos 注册中心 引言 Nacos 注册中心是一个用于服务发现和配置管理的开源项目。提供了动态服务发现、服务健康检查、动态配置管理和服务管理等功能,帮助开发者更轻松地构建微服务架构。 仓库地址 https://github.com/alibaba/nacos 步骤 拉取…...
