支持百度學(xué)術(shù)搜索！Python文獻超級搜索下載工具又更新了！
，如果你的學(xué)校購買的論文下載權(quán)限不夠多，或者你不在校園網(wǎng)覆蓋的范圍內(nèi)，想必會令你非常頭痛。
2020-05-28補充：已用最新的scihub提取網(wǎng)，目前項目可用，感謝@lisenjor的分享。
2020-06-25補充：增加關(guān)鍵詞搜索，批量下載論文功能。
2021-01-07補充：增加異步下載方式，加快下載速度；加強下載穩(wěn)定性，不再出現(xiàn)文件損壞的情況。
2021-04-08補充：由于sciencedirect增加了機器人檢驗，現(xiàn)在搜索下載功能需要先在HEADERS中填入Cookie才可爬取，詳見第4步。
2021-04-25補充：搜索下載增加百度學(xué)術(shù)、publons渠道。
本文完整源代碼可在 GitHub 找到：
https://github.com/Ckend/scihub-cn
1. 什么是Scihub
首先給大家介紹一下Sci-hub這個線上數(shù)據(jù)庫，這個數(shù)據(jù)庫提供了約8千萬篇科學(xué)學(xué)術(shù)論文和文章下載。由一名叫亞歷珊卓·艾爾巴金的研究生建立，她過去在哈佛大學(xué)從事研究時發(fā)現(xiàn)支付所需要的數(shù)百篇論文的費用實在是太高了，因此就萌生了創(chuàng)建這個網(wǎng)站，讓更多人獲得知識的想法
后來，這個網(wǎng)站越來越出名，逐漸地在更多地國家如印度、印度尼西亞、中國、俄羅斯等國家盛行，并成功地和一些組織合作，共同維護和運營這個網(wǎng)站。到了2017年的時候，網(wǎng)站上已有81600000篇學(xué)術(shù)論文，占到了所有學(xué)術(shù)論文的69%，基本滿足大部分論文的需求，而剩下的31%是研究者不想獲取的論文。
2. 為什么我們需要用Python工具下載
在起初，這個網(wǎng)站是所有人都能夠訪問的，但是隨著其知名度的提升，越來越多的出版社盯上了他們，在2015年時被美國法院封禁后其在美國的服務(wù)器便無法被繼續(xù)訪問，因此從那個時候開始，他們就跟出版社們打起了游擊戰(zhàn)
游擊戰(zhàn)的缺點就是導(dǎo)致scihub的地址需要經(jīng)常更換，所以我們沒辦法準確地一直使用某一個地址訪問這個數(shù)據(jù)庫。當(dāng)然也有一些別的方法可讓我們長時間訪問這個網(wǎng)站，比如說修改DNS，修改hosts文件，不過這些方法不僅麻煩，而且也不是長久之計，還是存在失效的可能的。
3. 新姿勢：用Python寫好的API工具超方便下載論文
這是一個來自github的開源非官方API工具，下載地址為:
https://github.com/zaytoun/scihub.py
但由于作者長久不更新，原始的下載工具已經(jīng)無法使用，Python實用寶典修改了作者的源代碼，適配了中文環(huán)境的下載器，并添加了異步批量下載等方法：
https://github.com/Ckend/scihub-cn
歡迎給我一個Star，鼓勵我繼續(xù)維護這個倉庫。如果你訪問不了GitHub，請在 Python實用寶典 公眾號后臺回復(fù) scihub，下載最新可用代碼。
解壓下載的壓縮包后，使用CMD/Terminal進入這個文件夾，輸入以下命令（默認你已經(jīng)安裝好了Python）安裝依賴：
pip install -r requirements.txt然后我們就可以準備開始使用啦！
這個工具使用起來非常簡單，有兩種方式，第一種方式你可以先在 Google 學(xué)術(shù)（搜索到論文的網(wǎng)址即可）或ieee上找到你需要的論文，復(fù)制論文網(wǎng)址如：
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=1648853
ieee文章
然后在scihub-cn文件夾里新建一個文件叫 my_test.py 輸入以下代碼：
from scihub import SciHub
sh = SciHub()
# 第一個參數(shù)輸入論文的網(wǎng)站地址
# path: 文件保存路徑
result = sh.download('http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=1648853', path='paper.pdf')進入該文件夾后在cmd/terminal中運行：
python my_test.py你就會發(fā)現(xiàn)文件成功下載到你的當(dāng)前目錄啦，名字為paper.pdf如果不行，有可能是網(wǎng)絡(luò)問題，多試幾次。實在不行可以在下方留言區(qū)詢問哦。
上述是第一種下載方式，第二種方式你可以通過在知網(wǎng)或者百度學(xué)術(shù)上搜索論文拿到DOI號進行下載，比如：
將DOI號填入download函數(shù)中：
from scihub import SciHub
sh = SciHub()
result = sh.download('10.1016/j.compeleceng.2020.106640', path='paper2.pdf')下載完成后就會在文件夾中出現(xiàn)該文獻：
除了這種最簡單的方式，我們還提供了 論文關(guān)鍵詞搜索批量下載 及 論文關(guān)鍵詞批量異步下載 兩種高級的下載方法。
我們在下文將會詳細地講解這兩種方法的使用，大家可以看項目內(nèi)的 test.py 文件，你可以了解到論文搜索批量下載的方法。
進一步的高級方法在download.py 中可以找到，它可以實現(xiàn)論文搜索批量異步下載，大大加快下載速度。具體實現(xiàn)請看后文。
4. 基于關(guān)鍵詞的論文批量下載
支持使用搜索的形式批量下載論文，比如說搜索關(guān)鍵詞 端午節(jié)（Dragon Boat Festival）：
from scihub import SciHub
sh = SciHub()
# 搜索詞
keywords = "Dragon Boat Festival"
# 搜索該關(guān)鍵詞相關(guān)的論文，limit為篇數(shù)
result = sh.search(keywords, limit=10)
print(result)
for index, paper in enumerate(result.get("papers", [])):
# 批量下載這些論文
sh.download(paper["doi"], path=f"files/{keywords.replace(' ', '_')}_{index}.pdf")
2021-04-25 更新：
由于讀者們覺得Sciencedirect的搜索實在太難用了，加上Sciencedirect現(xiàn)在必須要使用Cookie才能正常下載，因此我新增了百度學(xué)術(shù)和publons這2個檢索渠道。
由于 Web of Science 有權(quán)限限制，很遺憾我們無法直接使用它來檢索，不過百度學(xué)術(shù)作為一個替代方案也是非常不錯的。
現(xiàn)在默認的 search 函數(shù)調(diào)用了百度學(xué)術(shù)的接口進行搜索，大家不需要配置任何東西，只需要拉一下最新的代碼，使用上述例子中的代碼就可以正常搜索下載論文。
其他兩個渠道的使用方式如下：
sciencedirect渠道：
由于 sciencedirect 加強了他們的爬蟲防護能力，增加了機器人校驗機制，所以現(xiàn)在必須在HEADER中填入Cookie才能進行爬取。
操作如下：
1.獲取Cookie
2.使用sciencedirect搜索時，需要用 search_by_science_direct 函數(shù)，并將cookie作為參數(shù)之一傳入：
from scihub import SciHub
sh = SciHub()
# 搜索詞
keywords = "Dragon Boat Festival"
# 搜索該關(guān)鍵詞相關(guān)的論文，limit為篇數(shù)
result = sh.search_by_science_direct(keywords, cookie="你的cookie", limit=10)
print(result)
for index, paper in enumerate(result.get("papers", [])):
# 批量下載這些論文
sh.download(paper["doi"], path=f"files/{keywords.replace(' ', '_')}_{index}.pdf")這樣大概率就能順利通過sciencedirect搜索并下載文獻了。
publons渠道：
其實有了百度學(xué)術(shù)的默認渠道，大部分文獻我們都能覆蓋到了。但是考慮到publons的特殊性，這里還是給大家一個通過publons渠道搜索下載的選項。
使用publons渠道搜索下載其實很簡單，你只需要更改搜索的函數(shù)名即可，不需要配置Cookie：
from scihub import SciHub
sh = SciHub()
# 搜索詞
keywords = "Dragon Boat Festival"
# 搜索該關(guān)鍵詞相關(guān)的論文，limit為篇數(shù)
result = sh.search_by_publons(keywords, limit=10)
print(result)
for index, paper in enumerate(result.get("papers", [])):
# 批量下載這些論文
sh.download(paper["doi"], path=f"files/{keywords.replace(' ', '_')}_{index}.pdf")5. 異步下載優(yōu)化，增加超時控制
這個開源代碼庫已經(jīng)運行了幾個月，經(jīng)常有同學(xué)反饋搜索論文后下載論文的速度過慢、下載的文件損壞的問題，這幾天剛好有時間一起解決了。
下載速度過慢是因為之前的版本使用了串行的方式去獲取數(shù)據(jù)和保存文件，事實上對于這種IO密集型的操作，最高效的方式是用 asyncio 異步的形式去進行文件的下載。
而下載的文件損壞則是因為下載時間過長，觸發(fā)了超時限制，導(dǎo)致文件傳輸過程直接被腰斬了。
因此，我們將在原有代碼的基礎(chǔ)上添加兩個方法：1.異步請求下載鏈接，2.異步保存文件。
此外增加一個錯誤提示：如果下載超時了，提示用戶下載超時并不保存損壞的文件，用戶可自行選擇調(diào)高超時限制。
首先，新增異步獲取scihub直鏈的方法，改為異步獲取相關(guān)論文的scihub直鏈：
async def async_get_direct_url(self, identifier):
"""
異步獲取scihub直鏈
"""
async with aiohttp.ClientSession() as sess:
async with sess.get(self.base_url + identifier) as res:
logger.info(f"Fetching {self.base_url + identifier}...")
# await 等待任務(wù)完成
html = await res.text(encoding='utf-8')
s = self._get_soup(html)
iframe = s.find('iframe')
if iframe:
return iframe.get('src') if not iframe.get('src').startswith('//') \
else 'http:' + iframe.get('src')
else:
return None這樣，在搜索論文后，調(diào)用該接口就能獲取所有需要下載的scihub直鏈，速度很快：
def search(keywords: str, limit: int):
"""
搜索相關(guān)論文并下載
Args:
keywords (str): 關(guān)鍵詞
limit (int): 篇數(shù)
"""
sh = SciHub()
result = sh.search(keywords, limit=limit)
print(result)
loop = asyncio.get_event_loop()
# 獲取所有需要下載的scihub直鏈
tasks = [sh.async_get_direct_url(paper["doi"]) for paper in result.get("papers", [])]
all_direct_urls = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
print(all_direct_urls)
獲取直鏈后，需要下載論文，同樣也是IO密集型操作，增加2個異步函數(shù)：
async def job(self, session, url, destination='', path=None):
"""
異步下載文件
"""
file_name = url.split("/")[-1].split("#")[0]
logger.info(f"正在讀取并寫入 {file_name} 中...")
# 異步讀取內(nèi)容
try:
url_handler = await session.get(url)
content = await url_handler.read()
except:
logger.error("獲取源文件超時，請檢查網(wǎng)絡(luò)環(huán)境或增加超時時限")
return str(url)
with open(os.path.join(destination, path + file_name), 'wb') as f:
# 寫入至文件
f.write(content)
return str(url)
async def async_download(self, loop, urls, destination='', path=None):
"""
觸發(fā)異步下載任務(wù)
如果你要增加超時時間，請修改 total=300
"""
async with aiohttp.ClientSession(timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=300)) as session:
# 建立會話session
tasks = [loop.create_task(self.job(session, url, destination, path)) for url in urls]
# 建立所有任務(wù)
finished, unfinished = await asyncio.wait(tasks)
# 觸發(fā)await，等待任務(wù)完成
[r.result() for r in finished]最后，在search函數(shù)中補充下載操作：
import asyncio
from scihub import SciHub
def search(keywords: str, limit: int):
"""
搜索相關(guān)論文并下載
Args:
keywords (str): 關(guān)鍵詞
limit (int): 篇數(shù)
"""
sh = SciHub()
result = sh.search(keywords, limit=limit)
print(result)
loop = asyncio.get_event_loop()
# 獲取所有需要下載的scihub直鏈
tasks = [sh.async_get_direct_url(paper["doi"]) for paper in result.get("papers", [])]
all_direct_urls = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
print(all_direct_urls)
# 下載所有論文
loop.run_until_complete(sh.async_download(loop, all_direct_urls, path=f"files/"))
loop.close()
if __name__ == '__main__':
search("quant", 5)一個完整的下載過程就OK了：
比以前的方式舒服太多太多了... 如果你要增加超時時間，請修改async_download函數(shù)中的 total=300，把這個請求總時間調(diào)高即可。
最新代碼前往GitHub上下載：
https://github.com/Ckend/scihub-cn
這個API的源代碼其實非常好讀懂
6.1、找到sci-hub目前可用的域名
首先它會在這個網(wǎng)址里找到sci-hub當(dāng)前可用的域名，用于下載論文：
https://whereisscihub.now.sh/
可惜的是，作者常年不維護，該地址已經(jīng)失效了，我們就是在這里修改了該域名，使得項目得以重新正常運作：
6.2、對用戶輸入的論文地址進行解析，找到相應(yīng)論文
1. 如果用戶輸入的鏈接不是直接能下載的，則使用sci-hub進行下載
2. 如果scihub的網(wǎng)址無法使用則切換另一個網(wǎng)址使用，除非所有網(wǎng)址都無法使用。
3.值得注意的是，如果用戶輸入的是論文的關(guān)鍵詞，我們將調(diào)用sciencedirect的接口，拿到論文地址，再使用scihub進行論文的下載。
6.3、下載
1. 拿到論文后，它保存到data變量中
2. 然后將data變量存儲為文件即可
此外，代碼用到了一個retry裝飾器，這個裝飾器可以用來進行錯誤重試，作者設(shè)定了重試次數(shù)為10次，每次重試最大等待時間不超過1秒。
希望大家能妥善使用好此工具，不要批量下載，否則一旦網(wǎng)站被封，學(xué)生黨們又要哭了。
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