python爬取pubmed文章标题,进行词频统计、生成词云

爬取pubmed标题页面,然后统计词频,生成词云可以更直观的让我们了解到某个方向研究的热点或者趋势是什么,上效果图:

在这里插入图片描述

需要输入的网址是在pubmed里搜索后生成的网址,可以是左侧进行各种过滤后的。

在这里插入图片描述

1 爬取标题:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import lxml
#生成网址
start_url = input('输入网址:')
page = input('输入你想搜索前多少页:')
for i in range(int(page)):
	url = start_url + "&page=" + str(int(i)+1)
#爬取网页
	r = requests.get(url, headers= {
   
   'user-agent':'Mozilla/5.0'})
	r.raise_for_status()
	r.encoding = r.apparent_encoding
	html = r.text
#提取信息
	soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
	for paper in soup.find_all('a'):
		if "docsum-title" in str(paper):
			name = str
Python爬取PubMed文献通常需要使用到PubMed的API接口,可以通过Entrez编程工具包来访问。Entrez是一个提供多种生物医学数据库访问的接口,包括PubMed。以下是使用Python爬取PubMed文献的一般步骤: 1. 安装并导入必要的库:通常需要使用`Biopython`库中的`Entrez`模块来进行操作。可以使用pip安装Biopython:`pip install biopython`。 2. 获取API的访问密钥(API Key):为了使用PubMed的Entrez API,你需要注册一个NCBI账号并获取一个API密钥。 3. 使用API密钥进行身份验证:使用`Entrez.email`设置你的邮箱地址(必须提供),以及`Entrez.api_key`设置你的API密钥,确保每次API请求都能被正确记录和验证。 4. 执行检索请求:使用`Entrez.esearch`函数来搜索PubMed中的文献,并通过`Entrez.efetch`获取检索结果。你需要指定询的关键以及需要返回的字段,例如作者、标题、摘要等。 5. 解析返回的数据:PubMed的检索结果通常以XML格式返回,可以使用`Entrez.read`将XML解析为Python字典,然后进行处理。 下面是一个简单的代码示例,展示了如何使用Biopython进行PubMed文献的检索: ```python from Bio import Entrez Entrez.email = "your.email@example.com" # 请替换为你的邮箱地址 api_key = "your_api_key" # 替换为你的API密钥 Entrez.api_key = api_key # 检索PubMed search_handle = Entrez.esearch(db="pubmed", term="breast cancer", retmax=10) search_results = Entrez.read(search_handle) search_handle.close() # 获取检索到的文献ID列表 ids = search_results["IdList"] # 使用efetch获取检索到的文献信息 fetch_handle = Entrez.efetch(db="pubmed", id=ids, retmode="xml") records = Entrez.read(fetch_handle) fetch_handle.close() # 输出文献信息(示例:输出每篇文献的标题) for record in records['PubmedArticle']: pubmed_data = record['MedlineCitation']['Article'] print(pubmed_data['ArticleTitle']) ```
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