百度的相关接口升级，导致本仓库的调用已经不可用，后续有时间将会修改，以下内容已经无效。
在论文写作中，参考文献是非常重要的一部分，但是花费过多时间在参考文献的格式上，往往得不偿失。本项目利用百度学术的论文检索能力，通过本地Python发送http请求给百度学术以获取所需要的信息。
当前接口支持获取百度学术所提供的所有参考文献格式：
- APA
American Psychological Association，是美国心理学会出版的《美国心理协会刊物准则》。APA格式是一个为广泛接受的研究论文撰写格式，特别针对社会科学领域的研究。 - MLA
Modern Language Association，美国现代语言协会制定的论文指导格式，在一般书写英语论文时应当使用MLA格式来保证学术著作的完整。 - GB/T 7714
《文后参考文献著录规则》 是一项专门供著者和编辑编撰文后参考文献使用的国家标准(中国)。
后期有时间会支持Google学术，知网等其他搜索引擎，也会建设Web网站，提供查询接口。
本项目是通过Python脚本编写的，在Windows系统下需要配置Python环境：
- Python
请点击这里查看安装列表。尽量采用Python3.6及其以上版本(本项目开发环境采用Python 3.7.0a4).请在安装时选择添加环境变量
安装完毕后请在命令行用以下命令测试安装是否成功，若安装成功则返回版本信息：若安装成功，但是没有返回版本信息，则很可能是没有添加环境变量所致。请添加>>Python -V<Python安装目录>和<Python安装目录>/Scripts/至环境变量 - BeautifulSoup
这是一个Python的第三方工具包，用于对html网页进行解析。通过python的pip工具包可以进行自动下载安装。在命令行下通过下述命令进行安装：若提示找不到pip的错误，则可能是没有添加pip所在的环境变量。pip的环境变量为安装目录下的Scripts文件夹：>>pip install beautifulsoup4<Python安装目录>/Scripts/ - pyargv
这是一个第三方的python命令行输入参数构造库，按照该教程可以很快的进行安装。 - ReferPy
下载ReferPy压缩文件，在你愿意的地方解压即可。
ReferPy的接口的使用是通过命令行，需要先进入ReferPy所在的目录cd <ReferPy解压目录>, 再通过python调用其接口进行查询：
>>python refer.py [-p <paper>] [-f <fd>] [--debug] [--help]
ReferPy将会发起http请求访问百度学术，并获得解析返回的结果。注意，由于需要联网，因此要确保网络环境畅通。上述命令中的-p <paper>指的是对论文名称发起直接查询，对于-f <fd>指的是对文件夹或文本文件中的论文名称发起批量查询，当参数中包含空格时，需要将参数通过双引号引用。可以通过python refer.py --help查询参数作用。
输入名称直接查询论文的参考文献格式。示例如下：
>>python refer.py -p "A data hiding scheme based upon DCT coefficient modification"
# 命令行输出
search "A data hiding scheme based upon DCT coefficient modification"
【APA】：Lin, Y. K. (2014). A data hiding scheme based upon dct coefficient modification. Computer Standards & Interfaces, 36(5), 855-862.
【GBT7714A】：Lin Y K. A data hiding scheme based upon DCT coefficient modification[J]. Computer Standards & Interfaces, 2014, 36(5):855-862.
【MLA】：Lin, Yih Kai. "A data hiding scheme based upon DCT coefficient modification." Computer Standards & Interfaces 36.5(2014):855-862.
【成功】批量生成是不会直接将查询结果输出到命令行的，而是将结果批量输出到ReferPy的目录下的apa.txt, gbt7714.txt, mla.txt文件中，每个文件保存对应类型的参考文献格式。
批量查询分了两种, 文件查询和目录查询:
- 文件查询
在文件中一行记录一个待查询的论文题目，只要交给referpy该文件的路径，需要注意的是保存的文件需要为UTF8就会在ReferPy的目录下批量生成结果:# papers(在仓库的根目录下的文件) A data hiding scheme based upon DCT coefficient modification A Novel Steganography Algorithm Based on Motion Vector and Matrix Encoding 基于运动矢量的H.264信息隐藏算法 # 命令行输入 >>python3 refer.py -f papers # 命令行输出 search "A data hiding scheme based upon DCT coefficient modification" search "A Novel Steganography Algorithm Based on Motion Vector and Matrix Encoding" search "基于运动矢量的H.264信息隐藏算法" 【成功】 # <ReferPyDir>/apa.txt(使用中不会生成该行) [1] Lin, Y. K. (2014). A data hiding scheme based upon dct coefficient modification. Computer Standards & Interfaces, 36(5), 855-862. [2] Hao-Bin, Zhao, L. Y., & Zhong, W. D. (2011). A novel steganography algorithm based on motion vector and matrix encoding. IEEE, International Conference on Communication Software and Networks (pp.406-409). IEEE. [3] 苏育挺, 张新龙, 张承乾, & 张静. (2014). 基于运动矢量的h.264信息隐藏算法. 天津大学学报（自然科学与工程技术版）(1), 67-73. # <ReferPyDir>/mla.txt(使用中不会生成该行) [1] Lin, Yih Kai. "A data hiding scheme based upon DCT coefficient modification." Computer Standards & Interfaces 36.5(2014):855-862. [2] Hao-Bin, L. Y. Zhao, and W. D. Zhong. "A novel steganography algorithm based on motion vector and matrix encoding." IEEE, International Conference on Communication Software and Networks IEEE, 2011:406-409. [3] 苏育挺等. "基于运动矢量的H.264信息隐藏算法." 天津大学学报（自然科学与工程技术版） 1(2014):67-73. # <ReferPyDir>/gbt7714.txt(使用中不会生成该行) [1] Lin Y K. A data hiding scheme based upon DCT coefficient modification[J]. Computer Standards & Interfaces, 2014, 36(5):855-862. [2] Hao-Bin, Zhao L Y, Zhong W D. A novel steganography algorithm based on motion vector and matrix encoding[C]// IEEE, International Conference on Communication Software and Networks. IEEE, 2011:406-409. [3] 苏育挺, 张新龙, 张承乾,等. 基于运动矢量的H.264信息隐藏算法[J]. 天津大学学报（自然科学与工程技术版）, 2014(1):67-73.
- 目录查询
�目录查询是读取目录下的文件名，作为论文的名称进行查询。这里不给出具体的示例>> python refer.py -f <dir>
在所有接口最后用-DEBUG可以开启调试模式，调试模式中将给出更为详细的信息。为了方便也可以通过-debug, -d, -D启动DEBUG模式。
对中文是完全支持的，可以输入中文题目的论文，会输出对应的中文参考文献格式。需要注意的是referpy涉及到中文的地方，全部采用UTF8进行编码。若你发现使用过程中存在编码解码问题或是中文乱码问题，那么请注意把编码模式切换为UTF8。
检索具备一定的容错性，会查询和标题最相似的结果。需要注意的是，标题输入错误导致时，不会给出任何提示！因此可能最相似的结果并非你想要的，最好进行一次人工对标题的排查。
和上述类似，会查询最相似的，当然是百度学术认为的最相似。
暂时还未测试出百度学术对于该接口的限流情况