如何用python下载所有专利号

要用Python下载所有专利号，可以通过使用API与数据源、网络爬虫技术、使用专门的库和工具、处理大数据和存储、数据清洗和分析。其中，使用API与数据源是最推荐的方法，因为它能够提供结构化的数据，并且通常速度更快且更可靠。

一、使用API与数据源

许多国家和组织提供专利数据的API或数据下载服务。例如，美国专利商标局（USPTO）提供了专利数据的API，可以使用Python脚本来访问和下载这些数据。

1、安装必要的库

首先，我们需要安装一些Python库来帮助我们进行HTTP请求和数据处理。可以使用requests库来进行HTTP请求，使用pandas库来处理数据：

pip install requests pandas

2、使用USPTO的API

我们可以通过USPTO的开放数据API来获取专利数据。以下是一个示例代码，展示如何使用USPTO API来获取专利号：

import requests
import pandas as pd
定义API的URL
url = "https://developer.uspto.gov/ds-api/patent/application/v1/patents"
定义参数
params = {
    "searchText": "robotics",  # 可以根据需要更改搜索关键词
    "start": 0,
    "rows": 100  # 每次请求返回的结果数量
}
发送请求
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
提取专利号
patent_numbers = [item['patentNumber'] for item in data['results']]
保存到CSV文件
df = pd.DataFrame(patent_numbers, columns=['Patent Number'])
df.to_csv('patent_numbers.csv', index=False)

二、网络爬虫技术

在某些情况下，API可能无法满足所有需求，或者数据源没有提供API。这时，可以使用网络爬虫技术来抓取网页上的专利号。

1、安装必要的库

可以使用BeautifulSoup和requests库来进行网页抓取：

pip install beautifulsoup4 requests

2、编写爬虫代码

以下是一个示例代码，展示如何使用网络爬虫来抓取某个专利网站的专利号：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
定义目标网址
url = "https://example.com/patents"
发送请求
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
提取专利号
patent_numbers = []
for patent in soup.find_all('div', class_='patent'):
    patent_number = patent.find('span', class_='patent-number').text
    patent_numbers.append(patent_number)
保存到CSV文件
df = pd.DataFrame(patent_numbers, columns=['Patent Number'])
df.to_csv('patent_numbers.csv', index=False)

三、使用专门的库和工具

还有一些专门用于处理专利数据的Python库和工具，例如patentsview库。可以使用这些库来简化专利数据的获取和处理。

1、安装`patentsview`库

pip install patentsview

2、使用`patentsview`库获取专利数据

以下是一个示例代码，展示如何使用patentsview库来获取专利号：

from patentsview import Client
import pandas as pd
创建客户端
client = Client()
定义查询
query = {
    "_and": [
        {"_gte": {"patent_date": "2020-01-01"}},
        {"_lt": {"patent_date": "2021-01-01"}}
    ]
}
发送请求
results = client.patents(query=query, fields=['patent_number'])
提取专利号
patent_numbers = [patent['patent_number'] for patent in results['patents']]
保存到CSV文件
df = pd.DataFrame(patent_numbers, columns=['Patent Number'])
df.to_csv('patent_numbers.csv', index=False)

四、处理大数据和存储

在处理大量专利数据时，可能会遇到数据存储和处理的问题。可以使用数据库和分布式计算工具来处理大数据。

1、使用数据库存储专利数据

可以使用关系数据库（如MySQL、PostgreSQL）或NoSQL数据库（如MongoDB）来存储专利数据。以下是一个使用SQLite数据库存储专利数据的示例代码：

import sqlite3
import pandas as pd
创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('patents.db')
c = conn.cursor()
创建表
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS patents (patent_number TEXT)''')
插入数据
df = pd.read_csv('patent_numbers.csv')
df.to_sql('patents', conn, if_exists='append', index=False)
查询数据
c.execute('SELECT * FROM patents')
print(c.fetchall())
关闭连接
conn.close()

2、使用分布式计算工具

在处理非常大量的专利数据时，可以使用分布式计算工具（如Apache Spark）来加速数据处理。以下是一个使用PySpark处理专利数据的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
创建Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("PatentDataProcessing").getOrCreate()
读取CSV文件
df = spark.read.csv('patent_numbers.csv', header=True)
显示数据
df.show()
进行一些数据处理
filtered_df = df.filter(df['Patent Number'].startswith('US'))
保存处理后的数据
filtered_df.write.csv('filtered_patent_numbers.csv', header=True)

五、数据清洗和分析

在获取到专利数据后，可能需要进行数据清洗和分析。可以使用Pandas库进行数据清洗和分析。

1、数据清洗

以下是一个示例代码，展示如何使用Pandas进行数据清洗：

import pandas as pd
读取CSV文件
df = pd.read_csv('patent_numbers.csv')
删除重复的专利号
df = df.drop_duplicates()
删除缺失的专利号
df = df.dropna()
保存清洗后的数据
df.to_csv('cleaned_patent_numbers.csv', index=False)

2、数据分析

以下是一个示例代码，展示如何使用Pandas进行数据分析：

import pandas as pd
读取CSV文件
df = pd.read_csv('cleaned_patent_numbers.csv')
统计专利号的数量
patent_count = df.shape[0]
print(f"Total number of patents: {patent_count}")
按专利号前缀进行分组统计
prefix_counts = df['Patent Number'].str[:2].value_counts()
print(prefix_counts)