scrapy爬大数据期刊

### 使用 Scrapy 爬取大数据领域学术期刊论文

为了实现这一目标，可以按照以下方式构建并运行一个 Scrapy 项目来抓取所需的大数据领域的学术期刊论文。

#### 创建 Scrapy 项目
首先安装 Scrapy 库（如果尚未安装），可以通过 pip 安装命令完成此操作：

pip install scrapy

创建一个新的 Scrapy 项目用于爬取特定网站上的大数据相关文献资料：

scrapy startproject bigdata_papers
cd bigdata_papers

#### 编写 Spider 文件
在 `spiders` 文件夹下新建 Python 文件作为 spider 的定义文件。这里假设要从某个支持公开访问的数据库如 arXiv 抓取关于 "big data" 主题的文章列表页面链接以及每篇文章的具体详情页 URL 和摘要等内容。

import scrapy
from ..items import BigDataPapersItem


class ArxivSpider(scrapy.Spider):
    name = 'arxiv'
    allowed_domains = ['export.arxiv.org']
    start_urls = [
        f'https://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:big%20data&start=0&max_results=10']

    def parse(self, response):
        items = BigDataPapersItem()
        
        papers = response.xpath('//entry')
        for paper in papers:
            title = paper.xpath('title/text()').get().strip()
            link = paper.xpath('id/text()').get().strip()
            summary = paper.xpath('summary/text()').get().strip()

            items['title'] = title
            items['link'] = link
            items['summary'] = summary
            
            yield items

这段代码实现了对 arXiv API 接口返回 XML 数据解析的功能，并提取出了每篇文档的关键字段存储到自定义 item 中去[^1]。

#### 设置 Item Pipeline
编辑项目的 pipelines.py 来保存所获得的数据项至本地 JSON 文件或其他持久化介质中:

import json


class JsonWriterPipeline(object):

    def open_spider(self, spider):
        self.file = open('papers.json', 'w')

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item)) + "\n"
        self.file.write(line)
        return item

还需要修改 settings.py 启用该 pipeline 并设置其他必要的配置参数，比如下载延迟等以避免给服务器造成过大压力。

#### 运行爬虫程序
最后，在终端执行如下指令启动爬虫作业：

scrapy crawl arxiv -o output.csv

这将会把结果导出成 CSV 格式的表格文件供后续分析使用。