pdfget 0.1.6

智能文献搜索与批量下载工具，支持高级检索和并发下载

PDFGet - 智能文献搜索与批量下载工具

智能文献搜索与批量下载工具，支持高级检索和并发下载。

0.1.6 更新

• 统一公开入口：PDFDownloader 只暴露 download_paper(record)、PaperSearcher 只暴露 search_papers(query, limit, source)，所有内部支撑（按源分派、文件 IO、原始 API 调用）一律下划线化。
• LocalPDFStore：新增独立模块 src/pdfget/storage.py，把本地 PDF 存档职责（路径解析、存在性、流式写入、列表、清理、统计）从 PDFDownloader 中分离。
• execute_download_plan：download_service.py 拆出"输入 plan → 实际下载"纯函数 execute_download_plan，CLI workflow 不再复制 façade 逻辑，统一通过它驱动 UnifiedDownloadManager。
• Python API 增加一个可注入钩子：低层 LocalPDFStore 可被外部脚本直接调用（路径、写入、列表、清理、cache_info()），便于把 PDF 存档接入更大的工作流。
• 测试套重组：按"单一公开入口"重写 test_searcher.py / test_downloader.py / test_arxiv_* / test_integration_pmc_oa.py；新增 test_storage.py；新增公共表面哨兵测试，盯死未来添加新 public 方法的回归。

0.1.5 更新

• 新增完整的 arXiv 搜索与下载链路，支持 -S arxiv 搜索、直接下载 arXiv PDF，以及通过 -m "2301.12345" 这类输入直接触发下载。
• 新增 -S all 联合搜索模式，可同时检索 PubMed、Europe PMC 和 arXiv。
• 新增标准化论文记录 schema，以及 schema-first 的 JSON 搜索/下载输出，便于脚本、Agent 和自动化系统稳定消费。
• --format json 模式下的日志统一输出到 stderr，stdout 保持为单一 JSON payload。
• 并发下载结果现在按输入顺序稳定返回，即使存在重复 PMCID、DOI 或 arXiv ID 也不会串位。
• 补齐 arXiv、JSON 输出和统一输入链路的回归测试，并同步清理类型检查与测试基线。

JSON 输出示例

# 机器可读搜索输出
pdfget -s "vision transformer" -S arxiv --format json > search.json

# 机器可读下载输出
pdfget -s "vision transformer" -S arxiv -d --format json > download.json

在 0.1.5 中，以上命令生成的 search.json / download.json 只包含合法 JSON，日志信息会写入 stderr。

新能力速览

# 同时搜索 PubMed + Europe PMC + arXiv
pdfget -s "large language model" -S all -l 30

# 直接下载 arXiv ID
pdfget -m "2301.12345" -d

项目概述

PDFGet 是一个专为科研工作者设计的智能文献获取工具，集成 PubMed、Europe PMC、arXiv 等常用学术数据源。

核心特性

• 🔍 智能搜索 - 支持高级检索语法，精确查找文献
• 📥 批量下载 - 自动下载开放获取 PDF，支持并发
• 📋 混合输入 - 支持 CSV 文件与命令行中的 PMCID/PMID/DOI/arXiv ID 混合下载
• 🎯 PMC 过滤 - 使用 pubmed pmc[sb] 确保 100% 可下载
• 🧠 arXiv 支持 - 支持按 -S arxiv 搜索并直接下载 arXiv PDF
• 💾 智能缓存 - 避免重复下载，提升效率

快速开始

安装

# 使用 pip 安装
pip install pdfget

# 使用 uv 安装（推荐）
uv add pdfget

5分钟上手

# 1. 搜索并下载 20 篇癌症相关文献
pdfget -s "cancer AND pubmed pmc[sb]" -l 20 -d

# 2. 从 CSV 文件批量下载
pdfget -m pmcids.csv -c pmcid -d

# 3. 下载单个文献
pdfget -m "PMC5764346" -d

# 4. 搜索并下载 arXiv 论文
pdfget -s "vision transformer" -S arxiv -l 20 -d

# 5. 查看统计信息（不下载）
pdfget -s "machine learning" -l 100

常见使用场景

场景1：搜索并下载可下载的文献

使用 PMC 过滤器确保所有结果都能下载：

# 搜索并下载 50 篇机器学习相关的 PMC 收录文献
pdfget -s "machine learning AND pubmed pmc[sb]" -l 50 -d -o my_papers

场景2：CSV 批量下载

从 CSV 文件批量下载 PMCID：

# CSV 文件格式：
# pmcid
# PMC5764346
# PMC5761748
# ...

# 执行下载
pdfget -m pmcids.csv -c pmcid -d -t 5

场景3：统计开放获取情况

了解某个领域的开放获取比例：

# 统计癌症免疫疗法文献的 PMCID 情况
pdfget -s "cancer immunotherapy" -l 1000

场景4：混合标识符下载

支持 PMCID、PMID、DOI、arXiv ID 混合输入：

# 单个或多个标识符
pdfget -m "PMC123456"
pdfget -m "PMC123456,38238491,10.1186/s12916-020-01690-4,2301.12345" -d

场景5：arXiv 搜索与下载

适合机器学习、计算机视觉、LLM 等论文的快速获取：

# 搜索 arXiv
pdfget -s "large language model reasoning" -S arxiv -l 20

# 直接下载 arXiv PDF
pdfget -s "diffusion model" -S arxiv -l 10 -d

# 也可以直接用 arXiv ID 下载
pdfget -m "2301.12345" -d

安装

系统要求

• Python 3.12 或更高版本
• 推荐 uv 包管理器

安装方法

# 从 PyPI 安装
pip install pdfget

# 从源码安装
git clone https://github.com/gqy20/pdfget.git
cd pdfget
pip install -e .

使用 uv 运行

uv run pdfget -s "machine learning" -l 20

核心参数

必需参数（三选一）

• -s QUERY - 搜索文献
• -m INPUT - 批量输入（CSV文件/标识符）
• --resume REPORT_OR_PLAN - 从运行报告重试失败项，或从下载计划继续执行
• -S SOURCE - 选择搜索数据源

常用参数

• -d - 下载 PDF（默认为统计模式）
• -l NUM - 处理数量（默认 200）
• -t NUM - 并发线程数（默认 3）
• --delay SEC - 下载延迟秒数（默认 1.0）
• --dry-run - 只生成搜索结果和下载计划，不实际下载
• -o DIR - 输出目录（默认 data/pdfs）
• -v - 详细输出

数据源选择

• -S pubmed - PubMed（默认）
• -S europe_pmc - Europe PMC
• -S arxiv - arXiv
• -S both - 同时使用 PubMed + Europe PMC
• -S all - 同时使用 PubMed + Europe PMC + arXiv

API 配置（可选）

• -e EMAIL - NCBI API 邮箱
• -k KEY - NCBI API 密钥

获取 API 密钥：访问 NCBI 账户设置

使用示例

基础搜索和下载

# 搜索并显示 PMCID 统计
pdfget -s "cancer immunotherapy" -l 100

# 搜索并下载 PDF
pdfget -s "cancer immunotherapy AND pubmed pmc[sb]" -l 20 -d

# 搜索并下载 arXiv PDF
pdfget -s "vision transformer" -S arxiv -l 20 -d

# 跨三个数据源联合搜索
pdfget -s "large language model" -S all -l 30

# 指定输出目录
pdfget -s "machine learning" -l 50 -d -o ~/papers

# 仅预览下载计划，不实际下载
pdfget -s "vision transformer" -S all -l 30 -d --dry-run

CSV 批量下载

# 自动检测列名
pdfget -m identifiers.csv -d

# 指定列名
pdfget -m data.csv -c pmcid -d -t 5

# 直接下载 arXiv ID
pdfget -m "2401.01234,2301.12345" -d

# 调整下载速度
pdfget -m pmcids.csv -d --delay 0.5

失败续跑

每次下载都会在输出目录生成 download_plan.json、run_summary.json 和带时间戳的归档副本。报告包含每条记录的输入、下载结果、错误信息、失败分类、重试建议、每个下载来源的尝试明细和可重试的论文记录。 run_summary.json 同时包含下载计划中被跳过的记录，例如重复项、缺少下载路由或无法解析的标识符，并提供按状态、阶段、失败分类、跳过原因、重试原因和下载来源汇总的 stats。--resume 可以接收 run_summary.json 或 download_plan.json；前者默认只重试报告中标记为可重试的失败项，后者会按计划继续执行并依赖已有文件检查跳过已完成 PDF。

# 重试上一次失败的下载项
pdfget --resume data/pdfs/run_summary.json -o data/pdfs -t 3

# 从下载计划继续执行
pdfget --resume data/pdfs/download_plan.json -o data/pdfs -t 3

# 调整下载来源优先级
pdfget -m identifiers.csv -d --source-priority europe_pmc,pmc,arxiv,direct

Python API

如果需要在脚本中调用统一输入下载或只生成下载计划，可以使用包顶层导出的 façade：

from pdfget import (
    PaperFetcher,
    build_download_plan_from_unified_input,
    download_from_unified_input,
)
from pdfget.storage import LocalPDFStore

fetcher = PaperFetcher(output_dir="data/pdfs")

# 组合 façade：构造 plan + 执行下载（一步到位）
results = download_from_unified_input(
    fetcher,
    "identifiers.csv",
    column="ID",
    max_workers=3,
)

# 想要更细粒度：分两步走（CLI 也是这样做的）
plan = build_download_plan_from_unified_input(
    "PMC123456,10.1186/s12916-020-01690-4,2301.12345",
    resolver=fetcher,
    logger=fetcher.logger,
)
downloadable = [e for e in plan["entries"] if e["status"] == "ready"]
records = [e["paper"] for e in downloadable]

results = download_from_unified_input(
    fetcher,
    "identifiers.csv",
    column="ID",
    max_workers=3,
)

# 直接操作本地 PDF 存档（清理、列表、查路径）
store = LocalPDFStore("data/pdfs")
print(store.cache_info())          # 计数 / 字节数
print(store.path_for(records[0]))   # 期望 PDF 路径
store.cleanup_older_than(days=30)  # 清理 30 天前的旧 PDF

下载链路使用 download_plan.v1 作为边界协议。UnifiedDownloadManager.download_batch() 只接收计划产出的论文记录，不再接收裸 DOI 字符串列表；如果要处理 CSV、PMCID、PMID、DOI 或 arXiv 混合输入，请先使用 build_download_plan_from_unified_input() 或直接调用 download_from_unified_input()。搜索/统计输出可通过 --format console|json|markdown 控制，或调用 StatsFormatter.format(stats, format_type=...) 时使用 format_type="console" | "json" | "markdown"。

模块入口收口

类	公开 API（其他一律下划线化）
PaperFetcher	仍是 façade；新增 Python 入口用 download_from_unified_input
PaperSearcher	search_papers(query, limit, source, *, require_pmcid, include_arxiv)
PDFDownloader	download_paper(record)
LocalPDFStore	path_for / has / open_writer / list_records / cleanup_older_than / cache_info
download_service	execute_download_plan(plan, ...) + download_from_unified_input(...)
UnifiedDownloadManager	download_batch(papers, timeout=30)

PMC 过滤技巧

# 确保 100% 可下载（推荐）
pdfget -s "your-topic AND pubmed pmc[sb]" -l 50 -d

# 包含所有免费全文（部分可下载）
pdfget -s "your-topic filter[free full text]" -l 100

# 按年份过滤
pdfget -s "machine learning AND pubmed pmc[sb] 2020:2023[pd]" -l 30 -d

详细文档

完整使用指南请查看：📚 用户详细文档

如果你希望将 PDFGet 作为智能体或脚本的底层工具来使用，可查看结构化输出协议文档： 🧩 Schema Guide

详细文档包含：

• 高级检索语法
• 完整参数说明
• 输出格式详解
• 故障排除

许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

相关链接

• 🏠 项目主页: GitHub Repository
• 📧 问题反馈: GitHub Issues
• 📝 更新日志: CHANGELOG.md