python爬虫的教程那么多，有些杂乱，学习了2周好多基础知识还不清楚，但是我学习的目的还是为了用起来，很多学习也是没有必要的，那就学点实用的吧。

本来在学习利用selenium模块爬取pubmed数据，奈何解析网页这步有点卡住了，我得去补习点CSS selector和Xpath表达式等，无法复现下面2位作者的代码（主要是请求超时问题没法解决，python代码不太熟悉，对函数定义这块感觉比R要复杂）

• https://www.jianshu.com/p/a838734d4576
• https://www.jianshu.com/p/9f75a348166c

image.png

其实学习了python爬虫的基础之后用R语言来进行数据爬取也是很便利的。

参考学习资料：R语言批量爬取NCBI基因注释数据

使用R语言批量爬取NCBI基因注释信息，主要用到了XML包的getNodeSet函数。需要使用者有一定html+css基础，以及理解并能使用XML路径语言(xpath)。

使用R爬取NCBI人类基因信息流程如下：

首先准备目标基因文件，我们以下面这几个基因（gene symbol的形式）为例进行爬取其在NCBI(gene)中的信息,基因列表"FOXC1" "BMP6" "GNMT" "SRF" "VEGFA" "MUT" "TFAP2B" "BMP5" "ANKRD6" "AMD1" "GJA1" "DLL1",可以自行编辑：

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读入数据

library(RCurl)
library(stringr)
library(XML)
library(clusterProfiler)

rm(list=ls())
# 读入基因列表：
genes <- read.table("test_genes",header = T,stringsAsFactors = F)

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ID转换

所以我们需要将gene symbos转为entrze ID，这里使用clusterProfiler包的bitr函数进行转换：

# 将gene symbol转为entrze ID:
genes <- bitr(genes$SYMBOL, fromType="SYMBOL", toType="ENTREZID", OrgDb="org.Hs.eg.db")

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获取索引链接

然后获得每个基因在NCBI中的索引链接：

# 网址数据框：
genes$NCBI_url <- paste("https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/",genes$ENTREZID,sep="")
head(genes)

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使用XML包的getNodeSet()函数需要两个参数，一个是根据URL获得的网页XML document对象，另一个是要定位的节点(xpath格式)。

我们可以在不了解语法的情况下获得要定位节点的xpath。只需要在chrome浏览器里打开NCBI的gene信息页面，我们以基因VEGFA为例，打开chrome浏览器自带的开发者工具（F12,或者右键inspect）：

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示例

比如说我们要爬取基因的Official Full name信息，我们只需要在调出来的开发者工具栏右上角点几下那个小箭头，然后在点下Official Full name然后在右上方的源代码显示Official Full name的位置点击右键，选择Copy，Copy XPath。
会得到如下字段：

# Official Symbol: //*[@id="summaryDl"]/dd[1]
# Official Full name的xpath：//*[@id="summaryDl"]/dd[2]

使用同样的方法，我们可以获得基因的HGNC ID，Gene type和Summary等任何部分的xpath。

# HGNC ID的xpath：//*[@id="summaryDl"]/dd[3]/a
# Gene type的xpath：//*[@id="summaryDl"]/dd[5]/text()
# Summary的xpath：//*[@id="summaryDl"]/dd[10]/text()

到这里准备工作就结束了，接下来构建并调用函数来爬取每个基因这4个字段的信息：

构建并调用函数来爬取相应字段信息

# 根据xpath获取节点内容：
getNodesTxt <- function(html_txt1,xpath_p){
  els1 = getNodeSet(html_txt1, xpath_p)
  # 获得Node的内容，并且去除空字符：
  els1_txt <- sapply(els1,xmlValue)[!(sapply(els1,xmlValue)=="")]
  # 去除\n：
  str_replace_all(els1_txt,"(\\n )+","")
}

# 处理节点格式，为character且长度为0的赋值为NA：
dealNodeTxt <- function(NodeTxt){
  ifelse(is.character(NodeTxt)==T && length(NodeTxt)!=0 , NodeTxt , NA)
}

使用一个for循环获得每个基因的信息并存储到数据框：

for(i in 1:nrow(genes)){
  # 获得网址：
  doc <- getURL(genes[i,"NCBI_url"])
  cat("成功获得网页！\t")
  # 获得网页内容
  html_txt1 = htmlParse(doc, asText = TRUE)
  
  # 获得Full Name:
  genes[i,"FullName"] <- dealNodeTxt(getNodesTxt(html_txt1,'//*[@id="summaryDl"]/dd[2]/text()'))
  cat("写入基因\t")
  # 获得HGNC ID:
  genes[i,"HGNC_ID"] <- str_replace_all(dealNodeTxt(getNodesTxt(html_txt1,'//*[@id="summaryDl"]/dd[3]/a')),"HGNC|:","")
  cat("写入HGNC_ID\t")
  # 获得Gene type:
  genes[i,"GeneType"] <- dealNodeTxt(getNodesTxt(html_txt1,'//*[@id="summaryDl"]/dd[5]/text()'))
  cat("写入GeneType\t")
  # 获得summary：
  genes[i,"Summary"] <- ifelse(length(getNodesTxt(html_txt1,'//*[@id="summaryDl"]/dd[10]/text()'))!=0,getNodesTxt(html_txt1,'//*[@id="summaryDl"]/dd[10]/text()'),NA)
  cat("写入Summary\n")
  
  print(paste("完成第",i,"个了！"))

}

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