这个学期如期开课了，虽然是在家里。这学期我导开了一门《高等教育管理专题研究》，一口气给了11个专题。为了对这11个专题的文献分布情况有一个粗略的印象，我觉得都得找相关的文献来看看，但是11个专题都要重新检索一遍，重复性工作让人头秃……于是，我写了个python脚本，自动生成各个主题的关键词和引文分布情况的报告，效果如下图。
看到点击“运行”不到3秒钟就自动生成了6000字左右“像模像样”的报告，不禁流下激动的泪水。
要是有一天能写个程序能将我的想法整理成论文就好了[狗头]。为了留存这个美好的幻想，我把报告生成的思路记录下来，权当为以后积累点技术基础。编程思路包括：提取PDF内容、CSSCI文献题录数据的格式处理、关键词词频计算、引文数据统计、关键词共被引网络生成、word的自动编写与插入（包括样式、表格等）。
一、报告结构的拟定
写报告的思路比较固定，我个人的体会是：叙述要求、描述数据和展示结果。那么每个一级标题下，先附上老师的要求，然后描述数据在哪里下载的，最后将结果数据的图表展示出来。按照这个思路走下来了，将每个部分的模板编写为如下这样。
确定了报告框架之后，下面的事情便变得简单，把内容填上去，在写个循环语句，报告就完成了，下面说的都是如何填空的事情。
二、PDF内容提取
我导给了一个PDF，需要把PDF的一级标题和二级标题的内容提取出来，填充themeName和themeKeyword部分。
在python中，提取PDF内容的包有pdfminer、tabula、pdfplumber等（引自：Python：解析PDF文本及表格——pdfminer、tabula、pdfplumber 的用法及对比[1]），都大同小异。经过对比选择了pdfplumber，没安装的话需要先安装一下。
pip install pdfplumber
主要代码如下。
pdfPath = 'Auto_data/course_text/2019-2020春季学期《高等教育管理专题研究》拟研究专题.pdf'pdf = pdfplumber.open(pdfPath)for p in pdf.pages: test = p.extract_text().split('\n')
通过上述代码就可以提取PDF的所有内容。但是想要正确提取内容还有其他的工作，使用正则表达式根据标题的特点提取一级和二级标题内容、编程将全角标点变成半角标点、去掉标题中的中文和英文标点等、将一级标题和二级标题内容建立对应关系等。非主干代码占了所有代码量的80%以上，真特么的符合“二八法则”。
三、文献题录数据下载与提取
在一个主题词下载之前，先确定该主题的文献检索方式。把下图的检索方式使用代码进行整理，便可以得到searchWord和searchWay。
themeKeyword = '、'.join(themes_keypoints[ii])searchWord, searchWay = search_type(ii, searchWord_group)
def wordM(word): word = "“" + word + "”" return word
def search_type(i, searchWord_group): word_group = searchWord_group[i] slen = len(word_group) if (slen > 1): endLen = slen - 1 searchWay = '，检索方式为：'+ word_group[endLen] searchWord = '、'.join(word_group[:endLen]) else: searchWord = word_group[0] searchWay = '' return searchWord, searchWay
随后，在CSSCI官网，下载文献题录数据。
下载下来的数据是这样的。
对了，原来以为有数据规模会很大（并不大），所以使用如下代码生成了一个Windows批处理文件，可以达到一键生成文件夹目录的效果。
file_name = 'Auto_data/lite_data/themes_list.bat'with open(file_name, "w") as f: index = 0 for i in range(len(themes_group)): index = int(index) + 1 if index < 10: # 记得加0，不然不按顺序 index = '0' + str(index) else: index = str(index) contant = 'md '+ index + '_' + themes_group[i] + ' ' f.writelines(contant) f.writelines('\n')
在下载得到数据后，需要对数据信息进行提取，提取的信息包括：标题、第一作者、关键词、发表时间、参考文献。标识符如下。
matching_columns = ['【来源篇名】','【第一作者】','【关 键 词】','【年代卷期】','【参考文献】']separator = '-----------------------------------------------------------------------'
使用正则表达式匹配相关信息，使用.replace函数去掉标识符，再进行其他操作，将信息放入字典中，便完成了信息提取工作。核心代码如下：
for i in range(len(matching_columns)): m = matching_columns[i] isMatching = re.match(m, curData) #把标题、作者等信息放入字典中 if isMatching: if (i == 0): data_dict['article'] = curData.replace(m,'') elif (i == 1): data_dict['author'] = curData.replace(m,'') elif (i == 2): data_dict['keyword'] = curData.replace(m,'') elif (i == 3): data_dict['year'] = curData.replace(m,'').split(',')[0] elif (i == 4): isReference = 1isSeparator = re.match(separator, curData)
在完成信息提取之后，生成了这一个主题的题录信息字典data_dict，通过len(data_dict)可以知道这一个主题一共有多少条文献题录数据。
searchNum = len(data_dict)
四、关键词与引文数据统计
关键词的词频计算使用的是类似Excel的数据透视表的方法写成的，这一点在《如何用python表白》一文中已经讲到，计算函数如下。其中，words_count.head(10)是输出到word中的排名前10的关键词，len(set(all_words))是关键词的数量，对应word中的词频分布表和关键词个数keywordNum。
def all_words(df): all_words = [] for w in df['keyword']: w_group = w.split('/') all_words.extend(w_group) print('关键词次数：',len(all_words)) print('关键词个数：',len(set(all_words))) #使用set方法 print('\n')
df_word = pd.DataFrame({'word': all_words}) words_count = df_word.groupby(by=['word'])['word'].count() words_count = words_count.to_frame() words_count.columns = ['count'] words_count = words_count.sort_values(by='count', ascending=False) print(words_count.head(10)) return all_words, words_count, len(set(all_words))
引文数据的提取编程思路类似， references_count.head(10)是输出到word中的被引量排名前10的参考文献。
def all_references(df): all_references = [] for r in df['reference']: r_group = r.split('/') all_references.extend(r_group) print('\n') print('引用文献次数：',len(all_references)) print('引用文献篇数：',len(set(all_references))) #使用set方法
df_references = pd.DataFrame({'reference': all_references}) references_count = df_references.groupby(by=['reference'])['reference'].count() references_count = references_count.to_frame() references_count.columns = ['count'] references_count = references_count.sort_values(by='count', ascending=False)
for index in list(references_count.index): if not isRef(index): references_count.drop(index)
print(references_count.head(10)) return references_count
五、关键词共现网络的生成
由于需要分析，关键词共现网络以截图的方式放入报告中，有一些结果还是很好的，可以说很好看了，比如下面这张，很容易给像我这样的博士研究生以思考的启发，比如可以这么说：“创新创业教育的生长，根基在于创新创业活动的开展，课程体系是连接两者的关键因素。此外，创新创业教育还涉及教学改革、教学组织模式、高校人才培养、教学策略的运用等多方面的内容……”
其他的也有好看的，比如“产教融合”的图，中心词、核心词和外围词都十分完整，十分便于分析。
六、word的自动编写
当我们所有的内容都准备好之后，就可以考虑word的自动生成了。我使用的模块是python-docx，没安装的话需要事先安装一下。
pip install python-docx
安装完成后，导入自己已经调好样式的空白word页面。
document = Document('Auto_data/result/input.docx')
先将我们的内容以字符串的形式存储在几个变量中。
first_para = '专题下的思考方向包括：'+ themeKeyword + '。'second_para = '使用CSSCI进行检索，检索词为：'+ str(searchWord) + str(searchWay) + '。共下载文献题录数据' + str(searchNum) + '条，所有文献一共涉及关键词' + str(keywordNum) + '个，词频分布如下。'third_para = '关键词共现网络如下。'fourth_para = '被引用次数排名前10的文献如下。'
使用document.add_paragraph方法就可以将我们的内容以段落的形式插入word中，style可以选择样式，例如'Heading 2'是指二级标题样式，'Normal'是指正文样式。
t1 = document.add_paragraph(themeName, style = 'Heading 2')p1 = document.add_paragraph(first_para, style = 'Normal')p2 = document.add_paragraph(second_para, style = 'Normal')
表格的插入比较麻烦。先使用document.add_table生成题头。然后使用.add_row().cells方法增加行，使用for循环进行对表格单元格进行赋值，完成表格的生成。
table1 = document.add_table(rows=1, cols=4, style='网格型1')hdr_cells = table1.rows[0].cellshdr_cells[0].text = '关键词'hdr_cells[1].text = '词频'hdr_cells[2].text = '关键词'hdr_cells[3].text = '词频'table_size = int(maxKeyword/2)for i in range(table_size): another_i = i + table_size row_cells = table1.add_row().cells row_cells[0].text = t1_data.index[i] row_cells[1].text = str(t1_data['count'][i]) row_cells[2].text = t1_data.index[another_i] row_cells[3].text = str(t1_data['count'][another_i])
之后，使用for循环，将11个专题的内容都放入word中，使用document.save保存word，这样，我们6000字的报告就生成啦！
document.save('Auto_data/result/11个专题下的文献计量分析.docx')
写在后面
在思考编程过程的时候，觉得这并不是什么难事，下载数据、提取信息、生成word就完事了。
但是……想法一时爽，编程编断手，虽然报告的生成仅仅需要不到3秒钟，但是累计编程时间超过9个小时，中间涉及正则表达式、字符的unicode编码等新知识点，以及许多大大小小的bug，太占用专业学习的时间。这种报告只是信息的简单叠加，并不具备自主分析的效果，论文还是得自己写[微笑]。能实现一个想法总还是一件开心的事情，程序最大的特点就是复用性，以后就当做写文献综述前的预处理流程吧。大家如果对报告或者源码感兴趣，欢迎在后台留言与我交流哇！
