Python 指南：抓取 Google 搜索结果

谷歌，作为首屈一指的搜索引擎，是一个信息宝库。本指南深入探讨了使用 Python 抓取谷歌搜索结果的细节，并探讨了其中的挑战，并提供了有效的大规模数据提取解决方案。

了解 Google SERP

“SERP”（搜索引擎结果页面）是 Google 搜索结果抓取的核心。现代 SERP 非常复杂，包含精选摘要、付费广告、视频轮播、“用户还问”版块、本地包和相关搜索等元素。

抓取谷歌数据的合法性

抓取 Google 公开的 SERP 数据通常是合法的，但建议针对具体情况咨询法律专家。

爬取谷歌数据的挑战

由于谷歌的反机器人措施，抓取谷歌数据并不容易。主要挑战包括：

1. 验证码：Google 使用验证码来过滤机器人。高级抓取工具可以绕过这些障碍。

2. IP 阻止：由于请求量过大，抓取可能会导致您的 IP 被阻止。

3. 数据组织：为了有效分析，抓取的数据必须是结构化的，需要能够将数据格式化为 JSON 或 CSV 的工具。

使用 Oxylabs 的 SERP Scraper API

Oxylabs 的 Google Search API 旨在规避这些挑战。以下是如何通过 Python 使用它：

1. 准备您的 Python 环境：安装 Python 和 Requests 库。

$ python3 -m pip install requests

1. 设置 POST 请求：使用以下 Python 代码发送请求。

import requests
from pprint import pprint

payload = {
    'source': 'google',
    'url': 'https://www.google.com/search?hl=en&q=newton'
}

response = requests.request(
    'POST',
    'https://realtime.oxylabs.io/v1/queries',
    auth=('USERNAME', 'PASSWORD'),
    json=payload,
)

pprint(response.json())

自定义查询参数

通过调整有效负载来自定义查询。例如，要抓取 Google 搜索数据：

payload = {
    'source': 'google_search',
    'query': 'newton',
    ...
}

将数据导出到 CSV

Oxylabs 的 API 允许将 HTML 解析为 JSON，可以使用 Python 的 Pandas 库轻松导出。

import pandas as pd
...
data = response.json()
df = pd.json_normalize(data['results'])
df.to_csv('export.csv', index=False)

处理错误和异常

使用 try-except 块来处理潜在的抓取问题，例如网络错误或 API 限制。

try:
    response = requests.request(
        'POST',
        'https://realtime.oxylabs.io/v1/queries',
        auth=('USERNAME', 'PASSWORD'),
        json=payload,
    )
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print("Error:", e)

结论

本指南旨在帮助您使用 Python 抓取 Google 搜索结果。如有任何疑问或需要帮助，Oxylabs支持团队随时为您提供帮助，解决任何与抓取相关的问题。