sciencedirect 网站抓取过程.docx

sciencedirect 网站抓取过程 本文档详细介绍了 sciencedirect 网站抓取过程，包括开发环境、软件使用教程、爬虫解决方案、数据处理、日志显示等方面的知识点。 一、开发环境 本文档使用 C# 语言作为开发语言，并使用 SQLite 作为数据库管理系统。开发环境中需要设置页面，用于录入需要查询的关键词、设置分页延时和文章查询延时信息，并控制查询操作。 二、爬虫解决方案 爬虫解决方案是本文档的核心部分。为了抓取 sciencedirect 网站的数据，需要解决两个主要问题：网站的数据分析和 IP 限制。对于网站的数据分析，需要解析整个 Json 数据，找到具体的数据信息。可以使用两种解决方案：对所有的数据遍历 key/value，然后根据 key 对应的 name 或者 value 的值进行匹配获取数据信息；或者使用 dynamic 支持动态类型，只要 key 可以作为变量就能根据名字写死处理。 对于 IP 限制，需要放缓查询速度，避免被封。可以通过简单的随机时间访问和访问完一个网页后在访问下一个网页的办法来防止 IP 被封。 三、数据处理 数据处理是sciencedirect 网站抓取过程中的关键步骤。数据预览所有的数据都会实时存储到 SQLite 数据库中，数据会永久保存。数据预览主要功能就是分页查询、数据导出功能。如果不需要该数据后可以删除软件目录下的 data.db 文件。 四、日志显示 日志显示是sciencedirect 网站抓取过程中的重要部分。运行日志执行的每一步操作都会有相应的文件描述显示在日志中，包括查询分页、查询文档运行出错、数据入库、数据校验等所有的日志信息。为了更明显的显示日志信息，把执行成功的标记为蓝色，失败的标记为红色。 五、Dapper 和 SQLite Dapper 是一个完美的 DbHelper，用于简化数据库操作。使用 Dapper 可以减少代码量，提高开发效率。SQLite 是一个轻量级的数据库管理系统，具有很多优点，比如 Create Table If Not Exists TableName 和 Replace Into 等。 六、数据导出 数据导出是sciencedirect 网站抓取过程中的最后一步。可以使用 NPOI 库将数据导出到 Excel 中。待处理问题数据中如果存在上下标，还是不知道怎么处理和保存。 七、结论 sciencedirect 网站抓取过程是一个复杂的过程，需要解决许多技术问题。但是，通过使用 C# 语言、SQLite 数据库管理系统和 Dapper 库，可以简化开发过程，提高开发效率。同时，需要注意 IP 限制和数据处理等问题，以避免出现问题。