Python结合API接口实现批量获取PDF文件_Python

1. 引言

在当今数据驱动的时代，pdf文件作为重要的信息载体，广泛应用于学术论文、技术文档、商业报告等领域。手动下载pdf文件效率低下，尤其是在需要批量获取时，传统方法显得力不从心。

python爬虫结合api接口可以高效、自动化地批量获取pdf文件。相较于传统的网页爬取方式，api接口通常返回结构化数据，更易于解析，且稳定性更高。本文将详细介绍如何利用python爬虫调用api接口批量下载pdf文件，并提供完整的代码实现。

2. 技术方案概述

本方案的核心步骤如下：

api接口分析：确定目标网站的api接口，分析请求参数和返回数据格式。
http请求发送：使用python的requests库发送http请求，获取pdf文件列表。
数据解析：解析api返回的json数据，提取pdf下载链接。
pdf文件下载：遍历下载链接，使用requests或aiohttp（异步）下载文件。
文件存储与管理：将pdf文件按需分类存储，并处理可能的异常情况。

3. 环境准备

在开始之前，确保安装以下python库：

requests：用于发送http请求。
tqdm：显示下载进度条。
aiohttp（可选）：用于异步高效下载。

4. 实战：批量获取pdf文件

4.1 目标api分析

假设我们需要从一个学术论文网站（如arxiv、springer等）批量下载pdf文件。以arxiv api为例：

api接口：http://export.arxiv.org/api/query
请求参数：
- search_query：搜索关键词（如cat:cs.cv表示计算机视觉领域）。
- max_results：返回的最大结果数。
- start：分页起始位置。

返回的数据是atom xml格式，包含论文标题、摘要及pdf下载链接。

4.2 发送api请求并解析数据

import requests
from bs4 import beautifulsoup
import os
from tqdm import tqdm

def fetch_pdf_links_from_arxiv(query="cat:cs.cv", max_results=10):
    """从arxiv api获取pdf下载链接"""
    base_url = "http://export.arxiv.org/api/query"
    params = {
        "search_query": query,
        "max_results": max_results,
        "start": 0
    }
    
    response = requests.get(base_url, params=params)
    if response.status_code != 200:
        print("api请求失败！")
        return []
    
    soup = beautifulsoup(response.text, "xml")
    entries = soup.find_all("entry")
    
    pdf_links = []
    for entry in entries:
        title = entry.title.text.strip()
        pdf_url = none
        for link in entry.find_all("link"):
            if link.get("title") == "pdf":
                pdf_url = link.get("href")
                break
        if pdf_url:
            pdf_links.append((title, pdf_url))
    
    return pdf_links

4.3 下载pdf文件

部分api可能限制访问频率，可使用代理ip或设置请求间隔：

import requests
import os
from tqdm import tqdm

def download_pdfs(pdf_links, save_dir="pdf_downloads"):
    """下载pdf文件并保存到本地（使用代理）"""
    # 代理配置
    proxyhost = "www.16yun.cn"
    proxyport = "5445"
    proxyuser = "16qmsoml"
    proxypass = "280651"
    
    # 构造代理字典
    proxies = {
        "http": f"http://{proxyuser}:{proxypass}@{proxyhost}:{proxyport}",
        "https": f"http://{proxyuser}:{proxypass}@{proxyhost}:{proxyport}"
    }
    
    # 请求头设置
    headers = {
        "user-agent": "mozilla/5.0 (windows nt 10.0; win64; x64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/91.0.4472.124 safari/537.36"
    }
    
    if not os.path.exists(save_dir):
        os.makedirs(save_dir)
    
    for title, pdf_url in tqdm(pdf_links, desc="下载pdf（代理版）"):
        try:
            # 使用代理发送请求
            response = requests.get(
                pdf_url,
                stream=true,
                proxies=proxies,
                headers=headers,
                timeout=30  # 设置超时时间
            )
            
            if response.status_code == 200:
                # 替换文件名中的非法字符
                safe_title = "".join(c if c.isalnum() else "_" for c in title)
                file_path = os.path.join(save_dir, f"{safe_title}.pdf")
                
                # 分块写入文件
                with open(file_path, "wb") as f:
                    for chunk in response.iter_content(1024):
                        f.write(chunk)
            else:
                print(f"下载失败: {title} | 状态码: {response.status_code} | url: {pdf_url}")
        except requests.exceptions.requestexception as e:
            print(f"请求异常: {title} | 错误: {e}")
        except exception as e:
            print(f"未知错误: {title} | 错误: {e}")

# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    pdf_links = fetch_pdf_links_from_arxiv(max_results=5)
    download_pdfs(pdf_links)

5. 进阶优化

自动分类存储

根据pdf内容或元数据自动分类存储：

import shutil

def categorize_pdf(file_path, category):
    """按类别存储pdf"""
    category_dir = os.path.join("categorized_pdfs", category)
    if not os.path.exists(category_dir):
        os.makedirs(category_dir)
    shutil.move(file_path, os.path.join(category_dir, os.path.basename(file_path)))

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