Este programa funciona en python 2 y 3.

WARNING: este programa genera un fichero que TIENES QUE VERIFICAR, porque puede ser que aun tiene errores, por ejemplo:

• hay varias maneras de codificar los acentos, que no son todas compatibles.
• puede aparecer dos veces el mismo articulo en la lista de citas: uno de ArXiv, otro de la revista "real". Hay que quitar el ArXiv...

**UPDATE: Version 7.x: instalado con: pip install -U git+https://github.com/Morisset/SNI_ads.git

UPDATE: Versión 5.x es mucho mas eficiente y no deberia tener problemas con el limite de numero de conexiones. Pero se requiere ads version 0.11.3 (30 dec. 2015), tienes que hacer el update si no es el caso.

Este programa esta hecho para generar el documento que CONACyT pide para los investigadores que renovan o entran en el SNI. En particular lo siguiente:

" En la Sección Citas de Artí­culos adjunte un archivo en formato PDF no mayor a 2MB, que contenga la relación de las citas externas globales a su obra, separando las citas por:

• Tipo A: Aquellas realizadas en productos de investigación firmadas por uno o varios autores dentro de los cuales no hay ninguno que sea autor del trabajo referido a la cita.
• Tipo B: Aquellas realizadas en productos de investigación firmadas por uno o varios autores dentro de los cuales puede haber uno o varios autores del trabajo referido en la cita pero no el investigador mismo.

Se sugiere realizar la búsqueda de las citas a través de alguna de las bases de datos internacionales especializadas."

Agregué citas de tipo "C", que son aquellas donde el autor mismo se autocita.

Se usa ADS para buscar la información requirida. Elprimer problema a arreglar es el filtro de ADS que impidé hacer multiples busquedas en sequido (para evitar que los robotes que poblan el WWW se pongan a chupar todos los articulos...). Para evitar este problema, hay que registrarse a la pagina: https://ui.adsabs.harvard.edu/#user/account/register Una ves registrado, uno puede pedir un "token", o sea un clave que se requiere para tener acceso a la base ADS.

Se hace por aca: https://ui.adsabs.harvard.edu/#user/settings/token . Hay que recuperar una clave de este tipo: "5K123456789HCzvJWn7312345678987M"

Otro paso antes de correr el programa es la instalación de la librarya python "ads". Se requiere la mas reciente versión (> 0.11.3, del 30 de dic. de 2015). Supongo que tienen una distribución de python en buen estado, con el programa de manejo de paquetes. En este caso, solo hacer (para instalar o hacer el update):

pip install -U ads

Puede ser que necesiten tambien unidecode (si ya lo tienen, lo siguiente no va hacer daños):

pip install unidecode

Et voilà !

SNIads 'Morisset, Christophe' -t "5K123456789HCzvJWn7312345678987M"

donde se da el nombre del author (mejor poner en nombre y el apelido) que buscas y el token que has recuperado del sitio ADS (el que esta en este ejemplo NO funciona).

Deberia resultar en un fichero LaTex de nombre en este caso "refs_MorissetChristophe.tex" , de lo cual se genera un PDF bonito.

Si tienes un nombre bastane comun pero que tienes ya una lista de los bibcodes que coresponden a tus articulos en un fichero por ejemplo nombrado in_refs.dat de este tipo (puede ser que los [] sean (), no importa):

[2016A&A...585A..69G] 
[2015EAS....71..313G]
[2015arXiv151004548M] 
[2015MNRAS.452.2606G] 
[2015MNRAS.452.1764R] 
[2015IAUGA..2255587P] 

puedes usar:

SNIads -t "5K123456789HCzvJWn7312345678987M" -in in_refs.dat "Morisset, C."

Si se debe mencionar un autor, para que se puede separar las citas de tipo B y C.

The following is used if you want to have access to the intermediate results. Otherwise, use the command-line way.

from SNIads import SNIads
token = "5KAUJBW123456789dHCzvJWn73WyKVvNvyugC87M" # this one is fake, you need to use your own token
token=None # use this is you defined the token using the ADS_DEV_KEY environment variable
author = 'Morisset, C.'             
articulos = SNIads.get_papers(author, token=token)
citas = SNIads.get_citations(articulos, token=token)
SNIads.print_results(author, articulos, citas)
f = open('refs_{}.tex'.format(SNIads.clean_author(author)), 'w')
SNIads.print_results(author, articulos, citas, f)
f.close()