### 使用 Python 爬虫获取绿色实用新型专利数量 为了实现这一目标，可以从佰腾网 (https://www.baiten.cn/gjs.html) 抓取所需的数据。此网站提供了丰富的专利信息资源[^2]。 #### 选择合适的库 通常情况下，`requests` 和 `BeautifulSoup` 是处理这类任务的理想组合。前者负责发送 HTTP 请求并接收响应；后者则专注于解析 HTML 文档以便提取有用的信息。 #### 设计爬虫架构 考虑到目标页面可能存在复杂的 JavaScript 动态加载机制，在某些场景下可能还需要借助 Selenium 这样的工具模拟浏览器行为完成更高级别的自动化操作。不过对于大多数静态网页而言，简单的请求-解析流程已经足够满足需求。 #### 编写具体代码逻辑 以下是具体的 Python 代码示例： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def fetch_patent_data(year_range, patent_type='实用新型'): base_url = "https://www.baiten.cn/search?year={}&type={}" results = [] for year in range(*year_range): url = base_url.format(year, patent_type) response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') patents = parse_page(soup) results.extend(patents) df = pd.DataFrame(results) return df def parse_page(html_content): items = html_content.find_all('div', class_='patent-item') # 假设专利条目位于此类 div 中 parsed_items = [] for item in items: try: title = item.find('h3').text.strip() number = item.find('span', {'class': 'number'}).text.strip() parsed_item = { 'title': title, 'number': number, # 可继续添加其他字段... } parsed_items.append(parsed_item) except AttributeError: continue return parsed_items if __name__ == '__main__': start_year = 2008 end_year = 2019 data = fetch_patent_data((start_year, end_year), '绿色实用新型') print(f"Fetched {len(data)} records.") ``` 这段程序会遍历指定年份范围内每年度的页面，并尝试从中抽取符合条件（即属于“绿色实用新型”类别）的所有专利记录。最终结果将以 Pandas DataFrame 的形式返回给调用者。 请注意实际应用时还需考虑异常情况处理、反爬措施规避等问题，上述例子仅作为基础框架供参考。