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- 新增 download_pdfs_from_csv() 方法支持从CSV文件批量下载论文PDF - 支持ArXiv和MedRxiv两种数据源的PDF链接解析和下载 - 实现并发下载控制、失败重试机制和PDF完整性验证 - 添加实时下载进度显示和详细的错误日志记录 - 更新命令行参数支持PDF下载测试功能 - 清理临时文件和更新.gitignore规则
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3.6 KiB
Python
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Python
import argparse
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from src.crawler import PaperCrawler
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def setup_args():
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"""设置命令行参数解析
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Returns:
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argparse.Namespace: 解析后的命令行参数
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"""
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parser = argparse.ArgumentParser(
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description='论文爬取工具 - 用于批量爬取和处理医学研究论文',
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formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
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epilog='''
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使用示例:
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%(prog)s # 使用默认参数
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%(prog)s --paper_website arxiv medrxiv # 指定论文数据源
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%(prog)s --parallel 10 # 设置并行度为10
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'''
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)
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parser.add_argument(
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'--paper_website',
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default=["arxiv","medrxiv"],
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help='论文网站 (默认: arxiv,medrxiv)',
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nargs='+',
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choices=["arxiv","medrxiv"]
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)
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parser.add_argument(
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'--parallel',
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type=int,
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default=20,
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help='并行处理线程数 (默认: 20)'
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)
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parser.add_argument(
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'--csv-download',
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type=str,
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default=None,
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help='指定CSV文件路径'
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)
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parser.add_argument(
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'--pdf_download_list',
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type=str,
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default='dataset/mimic_papers_20250823.csv',
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help='指定PDF下载目录'
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)
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return parser.parse_args()
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def main():
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"""主函数 - 执行论文爬取任务"""
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try:
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# 解析命令行参数
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args = setup_args()
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# 初始化论文爬取器
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crawler = PaperCrawler(
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websites=args.paper_website,
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parallel=args.parallel
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)
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print(f"=== 论文爬取工具启动 ===")
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print(f"论文数据源: {args.paper_website}")
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print(f"并行处理数: {args.parallel}")
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print(f"========================")
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# 执行论文爬取
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if args.csv_download:
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print("开始爬取MIMIC-4相关论文...")
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papers = crawler.crawl_papers()
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if papers:
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# 保存到CSV文件
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csv_file_path = crawler.save_to_csv(papers)
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print(f"\n=== 爬取完成 ===")
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print(f"成功爬取: {len(papers)} 篇论文")
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print(f"保存位置: {csv_file_path}")
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print(f"================")
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else:
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print("未找到相关论文，请检查网络连接或关键词设置")
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# 如果指定了PDF下载测试，执行测试
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if args.pdf_download_list:
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print(f"=== PDF下载功能测试 ===")
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print(f"CSV文件: {args.pdf_download_list}")
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print(f"并发数: {args.parallel}")
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print(f"========================")
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# 执行PDF下载
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stats = crawler.download_pdfs_from_csv(args.pdf_download_list)
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print(f"\n=== PDF下载测试完成 ===")
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print(f"总数: {stats['total']} 篇论文")
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print(f"成功: {stats['success']} 篇 ({stats['success']/stats['total']*100:.1f}%)")
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print(f"失败: {stats['failed']} 篇 ({stats['failed']/stats['total']*100:.1f}%)")
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print(f"========================")
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return 0
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except FileNotFoundError as e:
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print(f"错误: 找不到指定的文件 - {e}")
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return 1
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except ValueError as e:
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print(f"错误: 参数值无效 - {e}")
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return 1
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except Exception as e:
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print(f"错误: 程序执行异常 - {e}")
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return 1
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return 0
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if __name__ == "__main__":
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exit_code = main()
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exit(exit_code) |