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R爬虫实战—抓取PubMed文章的基本信息

R爬虫实战—抓取PubMed文章的基本信息

作者: Clariom | 来源:发表于2020-08-20 09:26 被阅读0次

    前几期简单介绍了一系列R爬虫的基础知识、核心R包以及一些辅助工具，其中，基础知识包括R爬虫必备基础——HTML和CSS初识，R爬虫必备基础——静态网页+动态网页，R爬虫必备基础—HTTP协议和R爬虫必备基础—动态异步加载；核心R包包括R爬虫必备——rvest包的使用，R爬虫必备基础—rvest为什么不用于动态网页？，R爬虫必备—httr+POST请求类爬虫（网易云课堂），R爬虫必备——httr+GET请求类爬虫（解螺旋课程）；辅助工具包括R爬虫必备基础——CSS+SelectorGadget，R爬虫必备基础—Chrome开发者工具(F12)。今天呢，通过爬取PubMed实战案例来进一步巩固前期所学。

    爬取目的

    当要开展某个领域的研究时，需要检索查看下该领域都研究了什么。通过pubmed检索后文章可能非常多，这个时候不可能每篇都通读，通常都是先看下摘要，然后再选择感兴趣的进行全文查阅。为了避免一篇篇在线点击查阅，也不便于做记录，可以将该领域文章的基本信息（包括摘要内容）爬取下来，然后本地查看，最后通过PMID号下载感兴趣全文。下面，将以lncRNA为关键词，爬取2020年发表的综述类文章的题目、PMID号、作者、发表杂志、摘要等信息。

    网页分析

    首先打开网站，输入lncRNA关键词，选择review，然后时间限制在2020年，option选择Abstract，得到如下检索界面，网址为：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=pubt.review&filter=years.2020-2020&format=abstract，这为第一条信息，共计显示10条记录。从下图我们知道该网页是个带有Query String Parameters 参数的GET类请求。

    image image

    共计有390条信息，需要完全获取该怎么办？先尝试点击more后，发现展示了page2（共计10条），将鼠标往下拉，网址会添加&page=2，最终网址：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=pubt.review&filter=years.2020-2020&format=abstract&page=2，Ctrl+R刷新开发工具后台，预览的结果是11-20条。按照如此规律，就可以构建有规律的网址，如下所示。共计390条记录，每页显示10条，那需要39页。按照这个思路就可以爬取所有信息。

    
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=pubt.review&filter=years.2020-2020&format=abstract
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=pubt.review&filter=years.2020-2020&format=abstract&page=2
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=pubt.review&filter=years.2020-2020&format=abstract&page=3
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=pubt.review&filter=years.2020-2020&format=abstract&page=4
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=pubt.review&filter=years.2020-2020&format=abstract&page=5
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=pubt.review&filter=years.2020-2020&format=abstract&page=6
...
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=pubt.review&filter=years.2020-2020&format=abstract&page=39

    但是，还有另一种方式，回到首页，打开开发后台，定位到XHR面板。然后点击more，一直more，注意这个过程不要刷新页面****，发现XHR面板上每点击一次more，就会生成一个more，同时你主网页网址维持不变。这是个典型的通过more达到异步加载的目的。

    image

    查看这几个more的Headers信息，会发现明显的规律(如下所示)，都是向https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/more/发起请求，通过POST提交表单信息，只要修改page即可，按照这个思路也可以爬取所有文章信息。需要注意的是，这种动态加载的POST请求类爬虫是从第二页开始的。

    image

    爬虫策略

    第一种策略

    构建有规律的网址【https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=pubt.review&filter=years.2020-2020&page=页码】 ，共计390条记录，每页显示10条，那需要39页，可以按照这个思路进行爬取，这里它属于一种GET请求类爬虫。对于这类爬虫，有以下几种爬取方式：

    • 方法一：rvest，不推荐，之前有专门有推文说过原因。爬取少量的确也能成功，但很容易被封。
    • 方法二：httr+rvest组合（推荐），httr解决网络请求问题，rvest解决网页解析和信息提取。
    • 方法三：RCurl+XML组合，RCurl解决网络请求问题，XML解决网页解析和信息提取。
    第二种策略

    根据more发起的动态加载，构建有规律的POST请求，也可以进行爬取，这里它属于一种POST请求类爬虫。对于这类爬虫，主要有以下两种爬取方式：

    • 方法一：httr+rvest组合（推荐），httr解决网络请求问题，rvest解决网页解析和信息提取。
    • 方法二：RCurl+XML组合，RCurl解决网络请求问题，XML

    今天呢，先介绍第一种爬取策略的方法二：httr+rvest组合。

    rm(list=ls())
#加载所需要的R包，没安装的提前安装
library("httr") 
library("magrittr")
library("rvest")
library("xml2")
library("stringr")

#首先构造第一页的url
url <- c('https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=pubt.review&filter=years.2020-2020&format=abstract')
#构造请求提交信息，根据Request headers的内容填写。
mycookie <- 'ncbi_sid=CE8CCD5EEB3B8391_1825SID; _ga=GA1.2.284594426.1588836424; entrezSort=pubmed:; MyNcbiSigninPreferences=O25jYmlscyY%3D; WebCubbyUser=UFSJUQUQPJOPNU17DZHC79N0PN7V14ZM%3Blogged-in%3Dtrue%3Bmy-name%3Dyuanjiuyun%3Bpersistent%3Dtrue%40CE8CCD5EEB3B8391_1825SID; labs-pubmed-csrftoken=xKN3RWUpM9RzswSjmTAC4JiUbvWAqrtcAg0HGZHagClqGImTVx95DdMmRl117GHI; pmc.article.report=; _gid=GA1.2.1075622582.1592800677; sessionid=cwuommk94ngosh06896fslsck0ezxmb6; pm_ncbi_alert_dismiss=nCoV; pm-sid=U_VuaPR2IXwdvtAlIoP3EQ:bac28257745cb37e186420a3d2058fb9; pm-adjnav-sid=yWapb_Ia32GrozOuqYVerQ:54e8575844b60ed67d1216e4ff365989; pm-iosp=; ncbi_pinger=N4IgDgTgpgbg+mAFgSwCYgFwgCwE4BCAIgAykCM+AbAKzaHYBi1ppATPgwMysDsx2rAMKdCAOjKiAtnDJkQAGhABXAHYAbAPYBDVCqgAPAC6ZQrTOCUAjSVHSLO5sFZt2c5gM5QtEAMaJo7kpqxorU5gogsuZyiqzE5nhELBQ0dIzMLOxcvPxCIuJSMjEgrHJYTta2GBUuGJ7efgFBhhgAcgDyrQCiEaxm5c62oio+lsjDapLDyIiiAOYaML240dSclBGc8VgAHJTYm2WRaxv2/SA7rAf2DlgAZlpqnpsHWIYQSlCbO+H2K7vYHisH6KbDbC5A1grUG3EDEURQ0TxUGvZTqbS6AwhHBhLDFNbmSiUMyhVGQiLUDZYZEgag8cw0yhHMiUYjQkBEjxeXyIEAAXz5QA'
#注意比较,保留不变的参数
myheaders <- c('accept' ='text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
               'accept-encoding' = 'gzip, deflate, br',
               'accept-language' = 'zh-CN,zh;q=0.9',
               'user-agent' = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36',
               'referer'= 'https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=years.2020-2020&format=abstract'
)

#构造请求头参数信息，根据Query String Parameters内容填写
mypayload <- list("term" = "lncRNA",
                  "filter" = "pubt.review",
                  "filter"= "years.2020-2020",
                  "format" = "abstract")

#执行第一页,httr的GET函数
response <- GET(url = url, add_headers(.headers = myheaders), set_cookies(.cookies =mycookie),timeout(30),query = mypayload)

#读入并解析网页内容
web <- read_html(response, encoding ="utf-8")
paper_inf <- data.frame()
#提取文章题目
paper_title <- web %>% html_nodes("div.full-view h1.heading-title a") %>% html_text() %>% str_replace_all("  ","") %>%str_replace_all("\n","")
#提取文章PMID号
paper_PMID <- web %>% html_nodes("ul.identifiers li span.pubmed strong.current-id") %>% html_text()
paper_PMID <- paper_PMID[seq(2,length(paper_PMID),2)]
#提取发表的杂志
paper_journal <- web %>% html_nodes("div.journal-actions button") %>% html_attr("title")
paper_journal <- paper_journal[seq(2,length(paper_journal),2)]
#提取文章摘要
paper_abstract <- web %>% html_nodes("div.abstract div.selected") %>% html_text() %>% str_replace_all("\n","") %>% str_replace_all("  ","")
#提取文章作者
paper_author <- web %>% html_nodes("div.authors-list") %>% html_text() %>% str_replace_all("\n","") %>% str_replace_all("  ","") %>% str_replace_all("(\u00A0)","")
paper_author <- paper_author[seq(2,length(paper_author),2)]
#创建数据框存储以上信息
papers <- data.frame(paper_title,paper_author,paper_journal,paper_abstract,paper_PMID)
paper_inf <- rbind(paper_inf,papers)


#接下来，利用循环,从第二页开始
for (i in 2:5){
  #首先构造第一页的url
  url <- c('https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=pubt.review&filter=years.2020-2020&format=abstract')
  #构造请求提交信息，根据Request headers的内容填写。
  mycookie <- 'ncbi_sid=CE8CCD5EEB3B8391_1825SID; _ga=GA1.2.284594426.1588836424; entrezSort=pubmed:; MyNcbiSigninPreferences=O25jYmlscyY%3D; WebCubbyUser=UFSJUQUQPJOPNU17DZHC79N0PN7V14ZM%3Blogged-in%3Dtrue%3Bmy-name%3Dyuanjiuyun%3Bpersistent%3Dtrue%40CE8CCD5EEB3B8391_1825SID; labs-pubmed-csrftoken=xKN3RWUpM9RzswSjmTAC4JiUbvWAqrtcAg0HGZHagClqGImTVx95DdMmRl117GHI; pmc.article.report=; _gid=GA1.2.1075622582.1592800677; sessionid=cwuommk94ngosh06896fslsck0ezxmb6; pm_ncbi_alert_dismiss=nCoV; pm-sid=U_VuaPR2IXwdvtAlIoP3EQ:bac28257745cb37e186420a3d2058fb9; pm-adjnav-sid=yWapb_Ia32GrozOuqYVerQ:54e8575844b60ed67d1216e4ff365989; pm-iosp=; ncbi_pinger=N4IgDgTgpgbg+mAFgSwCYgFwgCwE4BCAIgAykCM+AbAKzaHYBi1ppATPgwMysDsx2rAMKdCAOjKiAtnDJkQAGhABXAHYAbAPYBDVCqgAPAC6ZQrTOCUAjSVHSLO5sFZt2c5gM5QtEAMaJo7kpqxorU5gogsuZyiqzE5nhELBQ0dIzMLOxcvPxCIuJSMjEgrHJYTta2GBUuGJ7efgFBhhgAcgDyrQCiEaxm5c62oio+lsjDapLDyIiiAOYaML240dSclBGc8VgAHJTYm2WRaxv2/SA7rAf2DlgAZlpqnpsHWIYQSlCbO+H2K7vYHisH6KbDbC5A1grUG3EDEURQ0TxUGvZTqbS6AwhHBhLDFNbmSiUMyhVGQiLUDZYZEgag8cw0yhHMiUYjQkBEjxeXyIEAAXz5QA'
  #注意比较,保留不变的参数
  myheaders <- c('accept' ='text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
                 'accept-encoding' = 'gzip, deflate, br',
                 'accept-language' = 'zh-CN,zh;q=0.9',
                 'user-agent' = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36',
                 'referer'= 'https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=lncRNA&filter=years.2020-2020&format=abstract')
  #构造请求头参数信息，根据Query String Parameters内容填写
  mypayload <- list("term" = "lncRNA",
                    "filter" = "pubt.review",
                    "filter"= "years.2020-2020",
                    "format" = "abstract",
                    "page" = i)
  #执行第一页,httr的GET函数
  response <- GET(url = url, add_headers(.headers = myheaders),set_cookies(.cookies =mycookie),timeout(30),query = mypayload)
  #读入并解析网页内容
  web <- read_html(response, encoding ="utf-8")
  #提取文章题目
  paper_title <- web %>% html_nodes("div.full-view h1.heading-title a") %>% html_text() %>% str_replace_all("  ","") %>%str_replace_all("\n","")
  #提取文章PMID号
  paper_PMID <- web %>% html_nodes("ul.identifiers li span.pubmed strong.current-id") %>% html_text()
  paper_PMID <- paper_PMID[seq(2,length(paper_PMID),2)]
  #提取发表的杂志
  paper_journal <- web %>% html_nodes("div.journal-actions button") %>% html_attr("title")
  paper_journal <- paper_journal[seq(2,length(paper_journal),2)]
  #提取文章摘要
  paper_abstract <- web %>% html_nodes("div.abstract div.selected") %>% html_text() %>% str_replace_all("\n","")
  #提取文章作者
  paper_author <- web %>% html_nodes("div.authors-list") %>% html_text() %>% str_replace_all("\n","") %>% str_replace_all("  ","") %>% str_replace_all("(\u00A0)","")
  paper_author <- paper_author[seq(2,length(paper_author),2)]
  #创建数据框存储以上信息
  papers <- data.frame(paper_title,paper_author,paper_journal,paper_abstract,paper_PMID)
  paper_inf <- rbind(paper_inf,papers)
}

#将数据写入csv文档
write.csv(paper_inf, file="paper_lncRNA_revew_2020.csv")

    运行结束后，共计获取390条信息，内容如下：

    image

    以上代码主要是为了展示httr+rvest这类组合如何完成GET请求类爬虫，整体代码是比较简单粗糙的，没有添加访问出错时的应对方式，也没有设置代理池，且访问速度也不是很快，应付少量的文章爬取还是OK的。如果有小伙伴，的确有整理汇总Pubmed文章信息的需求，可以直接从官网上导出即可。新版PubMed可以提供一次性导出（10000条信息以内），具体方法，根据自身要求设置筛选条件后，点击save，选择All results即可。

    image

    结果如下图所示，内容很多，但却没有文章摘要信息，仍是美中不足（虽然网站是可以导出摘要信息的，但为txt文本格式，不直观）。所以，爬虫在一定程度上来说还是有用的。

    image

    当爬取到这些文章的基本信息后，可以本地查阅每篇文章的主要内容。对于看英文有困难，可以将其翻译成中文。将输出的文章信息修改成xls格式，然后打开https://translate.yandex.com/doc，将文件上传上去即可全文翻译。

    往期回顾
    R爬虫在工作中的一点妙用
    R爬虫必备基础——HTML和CSS初识
    R爬虫必备基础——静态网页+动态网页
    R爬虫必备——rvest包的使用
    R爬虫必备基础——CSS+SelectorGadget
    R爬虫必备基础—Chrome开发者工具(F12)
    R爬虫必备基础—HTTP协议
    R爬虫必备—httr+POST请求类爬虫（网易云课堂）
    R爬虫必备基础—rvest为什么不用于动态网页？
    R爬虫必备——httr+GET请求类爬虫（解螺旋课程）

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