1.导入包

# 导入所需的package
import seaborn as sns #用于画图
from bs4 import BeautifulSoup #用于爬取arxiv的数据
import re #用于正则表达式，匹配字符串的模式
import requests #用于网络连接，发送网络请求，使用域名获取对应信息
import json #读取数据，我们的数据为json格式的
import pandas as pd #数据处理，数据分析
import matplotlib.pyplot as plt #画图工具

2.下载已经获取到的json文件

f =  open(r"D:\迅雷下载\arxiv-metadata-oai-2019.json (1)\arxiv-metadata-oai-2019.json")

下载地址：

3.读取文件

data  = []

#使用with语句优势：1.自动关闭文件句柄；2.自动显示（处理）文件读取数据异常
with open(r"D:\arxiv-metadata-oai-snapshot.json", 'r') as f: 
    for idx, line in enumerate(f): 
        
        # 读取前100行，如果读取所有数据需要8G内存
        if idx >= 1000:
            break
        
        data.append(json.loads(line))
        
data = pd.DataFrame(data) #将list变为dataframe格式，方便使用pandas进行分析
data.shape #显示数据大小

4.显示所有的字段

data.head(1)

 

5.读取特定字段

def readArxivFile(path, columns=['id', 'submitter', 'authors', 'title', 'comments', 'journal-ref', 'doi',
       'report-no', 'categories', 'license', 'abstract', 'versions',
       'update_date', 'authors_parsed'], count=None):
    '''
    定义读取文件的函数
        path: 文件路径
        columns: 需要选择的列
        count: 读取行数
    '''
    
    
    data = []
    with open(path, 'r') as f: 
        for idx, line in enumerate(f): 
            if idx == count:
                break
                
            d = json.loads(line)
            d = {col : d[col] for col in columns}
            data.append(d)

    data = pd.DataFrame(data)
    return data


data =  readArxivFile('D:\\arxiv-metadata-oai-snapshot.json', ['title', 'categories', 'abstract'])

6.标题进行统计

data["title"].describe()

 

7.获取所有的种类

# 所有的种类(独立的)

unique_categories = set([i for l in [x.split(' ') for x in data["categories"]] for i in l])
len(unique_categories)
unique_categories

 

8.找出2019年以后的数据，显示

data["year"] = pd.to_datetime(data["update_date"]).dt.year #将update_date从例如2019-02-20的str变为datetime格式，并提取处year
del data["update_date"] #删除 update_date特征，其使命已完成
data = data[data["year"] >= 2019] #找出 year 中2019年以后的数据，并将其他数据删除

# data.groupby(['categories','year']) #以 categories 进行排序，如果同一个categories 相同则使用 year 特征进行排序
data.reset_index(drop=True, inplace=True) #重新编号
data #查看结果

9.爬取所有的类别

#爬取所有的类别
website_url = requests.get('https://arxiv.org/category_taxonomy').text #获取网页的文本数据
soup = BeautifulSoup(website_url,'lxml') #爬取数据，这里使用lxml的解析器，加速
root = soup.find('div',{'id':'category_taxonomy_list'}) #找出 BeautifulSoup 对应的标签入口
tags = root.find_all(["h2","h3","h4","p"], recursive=True) #读取 tags

#初始化 str 和 list 变量
level_1_name = ""
level_2_name = ""
level_2_code = ""
level_1_names = []
level_2_codes = []
level_2_names = []
level_3_codes = []
level_3_names = []
level_3_notes = []

#进行
for t in tags:
    if t.name == "h2":
        level_1_name = t.text    
        level_2_code = t.text
        level_2_name = t.text
    elif t.name == "h3":
        raw = t.text
        level_2_code = re.sub(r"(.*)\((.*)\)",r"\2",raw) #正则表达式：模式字符串：(.*)\((.*)\)；被替换字符串"\2"；被处理字符串：raw
        level_2_name = re.sub(r"(.*)\((.*)\)",r"\1",raw)
    elif t.name == "h4":
        raw = t.text
        level_3_code = re.sub(r"(.*) \((.*)\)",r"\1",raw)
        level_3_name = re.sub(r"(.*) \((.*)\)",r"\2",raw)
    elif t.name == "p":
        notes = t.text
        level_1_names.append(level_1_name)
        level_2_names.append(level_2_name)
        level_2_codes.append(level_2_code)
        level_3_names.append(level_3_name)
        level_3_codes.append(level_3_code)
        level_3_notes.append(notes)

#根据以上信息生成dataframe格式的数据
df_taxonomy = pd.DataFrame({
    'group_name' : level_1_names,
    'archive_name' : level_2_names,
    'archive_id' : level_2_codes,
    'category_name' : level_3_names,
    'categories' : level_3_codes,
    'category_description': level_3_notes
    
})

#按照 "group_name" 进行分组，在组内使用 "archive_name" 进行排序
df_taxonomy.groupby(["group_name","archive_name"])
df_taxonomy

 

10.显示电话号码

phone = "2004-959-559 # 这是一个电话号码"
 
# 删除注释
num = re.sub(r'#.*$', "", phone)
print ("电话号码 : ", num)
 
# 移除非数字的内容
num = re.sub(r'\D', "", phone)
print ("电话号码 : ", num)

11.匹配

re.sub(r"(.*)\((.*)\)",r"\2", " Astrophysics(astro-ph)")

12.解析数据

_df = data.merge(df_taxonomy, on="categories", how="left").drop_duplicates(["id","group_name"]).groupby("group_name").agg({"id":"count"}).sort_values(by="id",ascending=False).reset_index()

_df

13.饼图

fig = plt.figure(figsize=(15,12))
explode = (0, 0, 0, 0.2, 0.3, 0.3, 0.2, 0.1) 
plt.pie(_df["id"],  labels=_df["group_name"], autopct='%1.2f%%', startangle=160, explode=explode)
plt.tight_layout()
plt.show()