最完整学术爬虫指南：用Katana高效采集文献数据

2026-02-04 04:09:20作者：庞队千Virginia

你是否还在为学术研究中的文献数据采集而烦恼？手动下载论文PDF效率低下，传统爬虫难以处理动态加载的学术页面？本文将带你使用下一代爬虫框架Katana（GitHub_Trending/ka/katana），轻松实现学术论文的自动化采集，从配置到高级功能全覆盖，让你的文献研究效率提升10倍！

Katana简介：为什么选择它进行学术爬取

Katana是一个快速、可配置的Web爬虫框架，支持标准模式和无头浏览器模式，特别适合处理复杂的学术网站。其核心优势包括：

双重爬取模式：标准模式快速高效，无头模式(pkg/engine/hybrid/hybrid.go)可处理JavaScript渲染的动态页面
智能表单填充：自动填写学术网站的搜索表单(pkg/utils/formfill.go)
灵活的范围控制：精确限定爬取域名和路径，避免无关内容(internal/runner/options.go)
结构化输出：支持JSONL格式保存文献信息，便于后续分析(pkg/output/format_json.go)

Katana架构

环境准备与安装

系统要求

Katana需要Go 1.24+环境，推荐使用Linux或macOS系统。完整安装指南可参考README.md。

安装命令

# 源码安装
CGO_ENABLED=1 go install github.com/projectdiscovery/katana/cmd/katana@latest

# 或使用Docker
docker pull projectdiscovery/katana:latest

验证安装

katana -version

若安装成功，将显示当前版本号。

基础学术爬取：以IEEE Xplore为例

简单爬取命令

katana -u "https://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?newsearch=true&queryText=machine+learning" \
  -depth 3 \
  -jc \
  -kf robotstxt,sitemapxml \
  -em pdf \
  -o ieee_papers.txt

参数说明：

-depth 3: 爬取深度设为3层，适合学术网站的层级结构
-jc: 启用JavaScript解析，处理动态加载的论文列表
-kf robotstxt,sitemapxml: 爬取网站的robots.txt和sitemap.xml
-em pdf: 仅保留PDF文件链接（论文全文）
-o ieee_papers.txt: 结果保存到文件

输出结果示例

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9747342
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9711234
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9687654

高级配置：提升学术爬取效率

自定义请求头与Cookie

学术网站常需要登录才能访问全文，可通过-H参数添加认证Cookie：

katana -u "https://www.sciencedirect.com/search?qs=artificial+intelligence" \
  -H "Cookie: uid=xxxx; session=yyyy" \
  -headless \
  -no-sandbox \
  -timeout 30 \
  -o sciencedirect_papers.jsonl \
  -jsonl

配置文件格式参考：pkg/utils/formfields.go

表单自动填充

Katana支持自动填充学术网站的搜索表单，特别适合需要关键词搜索的场景：

katana -u "https://scholar.google.com/" \
  -aff \
  -fc custom_form_config.yaml \
  -depth 2 \
  -sf url \
  -sfd scholar_results

其中custom_form_config.yaml配置文件示例：

forms:
  - selector: "form[action='/search']"
    fields:
      - name: "q"
        value: "deep learning"
      - name: "as_ylo"
        value: "2023"

结构化数据采集

JSONL格式输出

使用-jsonl参数获取结构化的文献数据：

katana -u "https://link.springer.com/search?q=quantum+computing" \
  -jsonl \
  -ot "{{.URL}} {{.Title}} {{.Author}}" \
  -o springer_papers.jsonl

输出模板配置参考：pkg/output/format_template.go

提取特定字段

通过-output-template自定义输出字段，适合提取文献元数据：

katana -u "https://www.sciencedirect.com/journal/artificial-intelligence" \
  -output-template "{{.URL}}|{{.StatusCode}}|{{.ContentType}}|{{.Title}}" \
  -silent \
  -o ai_journal_articles.csv

爬取策略优化

深度与广度优先选择

学术网站通常采用两种爬取策略：

深度优先（默认）：适合主题集中的搜索

katana -u "https://arxiv.org/list/cs.AI/recent" -s depth-first

广度优先：适合发现更多相关期刊/会议

katana -u "https://dblp.org/db/conf/nips/nips2023.html" -s breadth-first

策略实现代码：pkg/utils/queue/strategy.go

速率限制与并发控制

为避免被学术网站封禁IP，建议合理设置速率限制：

katana -u "https://www.acm.org/dl" \
  -c 5 \
  -rl 20 \
  -rd 2 \
  -debug

-c 5: 并发数设为5
-rl 20: 每秒最多20个请求
-rd 2: 请求间隔2秒

实战案例：爬取SpringerLink的论文元数据

完整配置文件

创建springer_config.yaml：

crawl-scope:
  - "/article/"
  - "/chapter/"
field-scope: rdn
max-depth: 4
output:
  format: jsonl
  fields:
    - url
    - title
    - authors
    - publication_date
    - doi

执行爬取

katana -u "https://link.springer.com/search?query=climate+change" \
  -config springer_config.yaml \
  -headless \
  -system-chrome \
  -xhr \
  -sf url \
  -sfd springer_results

结果处理

爬取的JSONL结果可使用Python进行解析：

import json

with open('springer_papers.jsonl', 'r') as f:
    for line in f:
        paper = json.loads(line)
        print(f"Title: {paper['title']}")
        print(f"DOI: {paper['doi']}")
        print(f"URL: {paper['url']}\n")