pybliometrics：使用Python接口进行Scopus脚本化计量分析

pybliometrics：使用Python接口进行Scopus脚本化计量分析

pybliometrics Python-based API-Wrapper to access Scopus 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pybliometrics

1. 项目介绍

pybliometrics 是一个基于 Python 的 API 包装器，它为研究人员提供了一种便捷的方式来访问 Elsevier 的 Scopus API。通过这个库，用户可以大规模地获取 Scopus 数据库中的文献信息，进行计量分析，从而更好地理解和分析学术文献。

2. 项目快速启动

首先，确保你已经安装了 Python。然后，你可以通过以下命令安装 pybliometrics：

pip install pybliometrics

或者，如果你想安装开发版本，你可以使用以下命令：

pip install git+https://github.com/pybliometrics-dev/pybliometrics

安装完成后，你可以使用以下代码初始化并获取文档信息：

from pybliometrics.scopus import AbstractRetrieval

# 初始化
pybliometrics.init()

# 获取特定文档的信息
ab = AbstractRetrieval("10.1016/j.softx.2019.100263")
print(ab.title)  # 输出文档标题
print(ab.publicationName)  # 输出出版物名称
print(ab.authors)  # 输出作者信息

3. 应用案例和最佳实践

以下是一个简单的应用案例，展示如何获取特定作者的详细信息：

from pybliometrics.scopus import AuthorRetrieval

# 获取作者的详细信息
au = AuthorRetrieval(ab.authors[0].auid)
print(au.h_index)  # 输出作者H指数
print(au.affiliation_current)  # 输出作者的当前所属机构

另一个案例是如何获取特定机构的详细信息：

from pybliometrics.scopus import AffiliationRetrieval

# 获取机构的详细信息
aff = AffiliationRetrieval(au.affiliation_current[0].id)
print(aff.author_count)  # 输出该机构下作者的数量

4. 典型生态项目

pybliometrics 可以与其他数据分析工具结合使用，例如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn，以实现更复杂的数据处理和可视化。下面是一个简单的生态项目案例，展示如何结合这些工具：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设我们已经收集了一系列文档的引用计数
data = {'document': ['Doc1', 'Doc2', 'Doc3'], 'citations': [10, 20, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 Seaborn 绘制引用计数的分布
sns.histplot(df['citations'], kde=False)
plt.xlabel('引用计数')
plt.ylabel('文档数量')
plt.title('文档引用计数分布')
plt.show()

以上代码段展示了如何使用 pybliometrics 获取数据，然后使用 Pandas 处理数据，并通过 Matplotlib 和 Seaborn 进行可视化。这是一个典型的开源项目生态应用案例。

pybliometrics Python-based API-Wrapper to access Scopus 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pybliometrics