Pubmed 根据关键词获取文献详情页内容
本帖最后由 13955925361 于 2024-5-23 20:20 编辑首先我们使用Bio库中的Entrez模块，提供我们的联系邮箱和API密钥。
接下来，我们指定数据库为PubMed，以关键词"Esp & wheat"为例进行搜索，读者可自行输入。
我们使用esearch方法进行搜索，限定返回结果的数量为10条。
最后，我们打印出返回的ID列表，这些ID对应着PubMed中与搜索关键词相关的文献。
然后调用
pubmed-mapper：
（ PubMed XML 映射到 Python 对象的 Python 库）
调用Article使用library功能获取相应pmid文献一一对应的具体信息
代码如下：（如有错误可以指出）另外我还使用drissionpage 自动化技术获取了10余个文献网站新发表的文章信息，包含文章title,pubdata,journal,abstract.如有需要我可以继续发帖，谢谢大家。
from Bio import Entrez
from pubmed_mapper import Article
Entrez.email = "123@example.com"
import re
def name(ab):
t=[]
for i in ab:
a = str(i).split()
del a
b = " ".join(a)
t.append(b)
c=",".join(t)
return c
def huoqu(can):
article = Article.parse_pmid(can)
PubMedID = article.pmid
Doilist = article.ids
Title = article.title
Abstract = article.abstract
Keywords = article.keywords
Journal = article.journal
Authors = article.authors
Pubdate = article.pubdate
c = {i.id_type: i.id_value for i in Doilist}
Doi = c.get('doi')
Author=name(Authors)
Ino =
return Ino
keyword=input('关键词：')
handle = Entrez.esearch(db='pubmed', term=keyword, retmax=10)
record = Entrez.read(handle)
handle.close()
pmids = record["IdList"]
print(pmids)
for i in pmids:
print(huoqu(i))
如果想保存至本地，可使用如下代码添加进huoqu函数：
df = pd.DataFrame(Ino)
df.to_csv('test2.csv', mode='a', index=False, header=False)
另外记住在一开始import pandas as pd
测试一下，哈哈哈
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