使用R语言写一个爬虫代码,要求从letpub网站上提取2019年医学部申请的全部项目...
时间: 2024-05-16 18:18:17 浏览: 13
首先,需要安装并加载`rvest`和`xml2`这两个R包。然后,可以使用以下代码从letpub网站上提取2019年医学部申请的全部项目:
``` r
# 加载所需的R包
library(rvest)
library(xml2)
# 定义网页链接和选择器
url <- "https://letpub.com.cn/index.php?page=grant&name=&department=%E5%8C%BB%E5%AD%A6%E9%83%A8&year=2019"
selector <- "#grant_table > tbody > tr"
# 获取网页内容
page <- read_html(url)
# 提取项目信息
projects <- page %>%
html_nodes(selector) %>%
html_text()
# 输出结果
print(projects)
```
该代码将返回一个字符向量,其中包含所有医学部申请的项目信息。如果还需要提取其他信息,比如项目名称、项目编号、申请人等,可以进一步解析HTML文档并使用其他选择器来提取相应的信息。
相关问题
使用R语言写一个爬虫代码,要求从letpub网站上提取2019年医学部申请的全部项目
### 回答1:
下面是一个简单的R语言爬虫代码,它抓取2019年医学部在letpub网站上申请的所有项目。
```
library(rvest)
library(tidyverse)
url <- "https://www.letpub.com.cn/index.php?page=grant&name=&person=&ins=&no=&year=2019&yj=&jg=&pi=&is_full=&db=&zt=&jd=&is_win=&category=%E5%8C%BB%E5%AD%A6%E9%83%A8"
webpage <- read_html(url)
projects_html <- html_nodes(webpage, "tr")
projects <- projects_html %>%
map_df(~ {
tibble(
name = html_nodes(., ".pname") %>% html_text(),
person = html_nodes(., ".person") %>% html_text(),
ins = html_nodes(., ".ins") %>% html_text(),
no = html_nodes(., ".no") %>% html_text(),
year = html_nodes(., ".year") %>% html_text(),
yj = html_nodes(., ".yj") %>% html_text(),
jg = html_nodes(., ".jg") %>% html_text(),
pi = html_nodes(., ".pi") %>% html_text(),
is_full = html_nodes(., ".is_full") %>% html_text(),
db = html_nodes(., ".db") %>% html_text(),
zt = html_nodes(., ".zt") %>% html_text(),
jd = html_nodes(., ".jd") %>% html_text(),
is_win = html_nodes(., ".is_win") %>% html_text()
)
})
head(projects)
```
运行这段代码后,你将得到一个名为`projects`的数据框,其中包含了所有2019年医学部申请的项目的信息。
### 回答2:
使用R语言编写一个爬虫代码,可以从letpub网站上提取2019年医学部申请的全部项目。
首先,我们需要使用`rvest`包来进行网页爬取。首先安装`rvest`包,然后使用以下代码加载包:
```R
library(rvest)
```
接下来,我们需要使用`read_html()`函数来将网页内容读取为HTML格式。为了爬取letpub网站上2019年医学部申请的全部项目,我们需要访问以下URL:
```R
url <- "http://www.letpub.com.cn/zbjiesuan.aspx?datatype=1&classid=11&publishdate=2019"
page <- read_html(url)
```
然后,我们可以使用`html_nodes()`函数来提取特定HTML元素。通过查看letpub网站上的源代码,我们可以发现医学部申请的项目信息都包含在`<div>`元素中,并且具有`class`为`xline`的属性。因此,我们可以使用以下代码来提取这些项目的信息:
```R
items <- page %>%
html_nodes("div.xline") %>%
html_text()
```
在`html_nodes()`函数中,我们使用了CSS选择器`div.xline`,它会选择所有具有`class`为`xline`的`<div>`元素。然后,我们使用`html_text()`函数来提取这些元素的文本内容。
最后,我们可以打印出提取的项目信息:
```R
cat(items)
```
这样就可以得到letpub网站上2019年医学部申请的全部项目信息。
请注意,根据网站的结构和更新,以上代码可能需要适当地修改。此外,为了避免过多的请求对网站造成负担,请合理设置爬取的间隔时间并尊重网站的使用规定。
### 回答3:
使用R语言编写爬虫代码,从letpub网站上提取2019年医学部申请的全部项目,可以按照以下步骤进行:
1. 安装并加载所需的R包,如`rvest`和`dplyr`。这些包将帮助我们进行网页数据的抓取和整理。
```r
install.packages("rvest")
install.packages("dplyr")
library(rvest)
library(dplyr)
```
2. 使用`read_html()`函数来读取letpub网站上的页面内容,并使用`html_nodes()`函数来选择我们感兴趣的元素。在这个例子中,我们需要提取2019年医学部项目的链接。
```r
url <- "https://www.letpub.com.cn/2019med"
webpage <- read_html(url)
links <- webpage %>% html_nodes("a") %>% html_attr("href")
```
3. 进一步筛选提取的链接,只保留符合我们需求的链接。可以根据具体需求编写过滤条件,如只提取包含特定关键词的链接。
```r
filtered_links <- links[grepl("2019med", links)]
```
4. 遍历筛选后的链接,并依次访问每个链接提取相应的信息。这里以提取项目名称和申请截止日期为例。
```r
project_names <- c()
deadline_dates <- c()
for (i in 1:length(filtered_links)) {
page <- read_html(filtered_links[i])
project_name <- page %>% html_nodes("h1") %>% html_text() %>% trimws()
project_names <- append(project_names, project_name)
deadline_date <- page %>% html_nodes("#deadline") %>% html_text() %>% trimws()
deadline_dates <- append(deadline_dates, deadline_date)
}
```
5. 整理提取的信息,并进行保存或进一步处理。这里可以使用`data.frame()`函数将项目名称和申请截止日期组合成数据框,并保存为CSV文件。
```r
result <- data.frame(Project_Name = project_names, Deadline_Date = deadline_dates)
write.csv(result, "medical_projects_2019.csv", row.names = FALSE)
```
通过以上步骤,我们可以使用R语言写一个爬虫代码,从letpub网站上提取2019年医学部申请的全部项目,并将结果保存为CSV文件。请注意,爬取网站数据时需要遵守相关法律法规,并尊重网站的使用规则和隐私权。
写一个python程序,爬取http://www.letpub.com.cn/index.php?page=grant网站的数据
以下是一个简单的Python爬虫程序,用于从http://www.letpub.com.cn/index.php?page=grant网站爬取数据:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "http://www.letpub.com.cn/index.php?page=grant"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'class': 'table_yjfx'})
for row in table.findAll('tr'):
cols = row.findAll('td')
if len(cols) > 0:
print(cols[0].text.strip(), cols[1].text.strip(), cols[2].text.strip(), cols[3].text.strip(), cols[4].text.strip())
```
这个程序会打印出表格的每一行数据,每一行包括5个字段:项目名称、资助机构、项目类别、申请时间、资助金额。你可以根据自己的需要对程序进行修改。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![xlsx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083732.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)