### 获取 Wikidata 上关于药品及其对应症状的数据集 为了从 Wikidata 中获取有关药品及其对应的症状数据，可以使用 SPARQL 查询语言通过 Wikidata Query Service 进行查询。以下是详细的 Python 实现方法： #### 安装依赖库 首先安装必要的 Python 库 `requests` 和 `pandas` 来发送 HTTP 请求以及处理返回的结果。 ```bash pip install requests pandas ``` #### 编写 SPARQL 查询语句 定义一个针对 Wikidata 数据库的 SPARQL 查询字符串，该查询旨在检索药物与其治疗的症状之间的关联信息。 ```sparql SELECT ?drugLabel ?symptomLabel WHERE { ?drug wdt:P31 wd:Q12140; # Drug is an instance of pharmaceutical drug wdt:P2176 ?symptom . # Treats symptom SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "[AUTO_LANGUAGE],en". } } LIMIT 100 ``` 此查询选择了前 100 种药物及其所治疗的症状，并设置了默认的语言为英语。 #### 发送请求并解析 JSON 结果 编写 Python 函数执行上述 SPARQL 查询并将结果转换成易于操作的形式。 ```python import requests import json import pandas as pd def fetch_wikidata_drug_symptoms(): url = 'https://query.wikidata.org/sparql' query = """ SELECT ?drugLabel ?symptomLabel WHERE { ?drug wdt:P31 wd:Q12140; wdt:P2176 ?symptom. SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "[AUTO_LANGUAGE],en". } } LIMIT 100 """ r = requests.get(url, params={'format': 'json', 'query': query}) data = r.json() results = [] for item in data['results']['bindings']: row = [ item['drugLabel'].get('value'), item['symptomLabel'].get('value') ] results.append(row) df = pd.DataFrame(results, columns=['Drug Name', 'Symptom']) return df if __name__ == "__main__": drugs_df = fetch_wikidata_drug_symptoms() print(drugs_df.head()) ``` 这段代码会打印出部分药品名称及它们所能缓解的症状列表[^1]。 #### 存储到本地文件 如果希望保存这些数据以便后续分析或者作为构建知识图谱的基础资料，则可将其导出至 CSV 文件中。 ```python drugs_df.to_csv('./data/drug_symptoms.csv', index=False) ``` 以上就是如何利用 Python 脚本连接 Wikidata 并下载所需医药学相关联的信息来支持进一步的知识图谱建设工作的方法[^2]。