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如何用Python抓取Google Scholar

Google Scholar是一个免费的学术文章、书籍和研究论文搜索引擎。如果你正在为研究、分析或应用程序开发收集学术数据，这篇博客文章将为你提供可靠的基础。在本指南中，您将学习如何使用Python抓取Google Scholar，设置代理以避免IP禁令，构建一个可用的抓取器，并探索扩展数据收集的高级技巧。

Dominykas Niaura

5月 30日, 2025年

10 分钟阅读

为什么要抓取Google Scholar

网络抓取Google Scholar可以解锁难以手动收集的数据点。从书目数据库到研究趋势分析，用户可能希望自动化这一过程的原因数不胜数。

通过抓取Google Scholar，您可以提取有价值的元数据，如文章标题、摘要、作者和引用计数。这对于创建数据集、构建学术工具或跟踪特定领域内的影响和趋势特别有用。

您还可以提取合著者数据和“引用者”信息，以分析协作网络或学术影响。您可以使用Google Scholar引用数据进行引文分析，提取完整的作者资料进行研究分析，或捕获Google Scholar的有机结果进行比较研究。

Google Scholar 抓取需要什么

在开始抓取Google Scholar之前，确保你有正确的设置是很重要的。以下是您需要的内容：

  • 已安装Python 3.7或更高版本。Python的灵活性和庞大的库生态系统使其成为网络抓取的首选语言。请确保您的计算机上安装了Python 3.7或更高版本。你可以从官方网站下载。
  • 请求和BeautifulSoup4库。您需要两个Python库来发送web请求和解析HTML内容。Requests允许您以编程方式发出HTTP请求，而BeautifulSoup4则使您可以轻松地从HTML文档中导航和提取数据。您可以在终端中使用以下命令安装它们：
pip install requests beautifulsoup4
  • 基本熟悉浏览器检查工具。您应该知道如何使用检查元素功能（在Chrome、Firefox、Edge和其他浏览器中可用）。检查页面元素可以帮助您识别抓取器需要查找和提取正确数据的HTML结构、类和标签。
  • 可靠的代理服务。Google Scholar积极限制自动访问。如果你抓取的不仅仅是几个页面，那么代理服务至关重要。使用住宅或轮换代理可以帮助您避免IP禁令，并保持稳定的抓取会话。对于小规模的手动测试，代理可能不是必需的，但对于任何严重的刮擦，它们都是必备的。

为什么代理对于稳定的抓取是必要的

在抓取Google Scholar时，代理非常有用。Google Scholar具有强大的反机器人机制，如果检测到异常行为，例如在短时间内发送太多请求，可以快速阻止您的IP地址。通过将流量路由到不同的IP地址，代理可以帮助您分发请求，避免达到速率限制或触发验证码。

为了获得最佳效果，建议使用动态住宅代理。住宅IP与真实的互联网服务提供商相关联，使您的流量看起来更像是在家浏览的典型用户。理想情况下，使用轮换代理服务，为每个请求自动分配一个新的IP地址，提供最大的覆盖范围并最大限度地减少被禁止的机会。

在Decodo，我们提供住宅代理，成功率高（99.86%），响应时间快（<0.6秒），地理定位选项广泛（全球195多个地点）。以下是获取计划和代理凭据的简单方法：

  1. 前往Decodo仪表板并创建一个帐户。
  2. 在左侧面板上，单击住宅和住宅。
  3. 选择订阅、Pay As You Go 计划，或选择3天免费测试。
  4. 在代理设置选项卡中，根据需要选择位置、会话类型和协议。
  5. 复制您的代理地址、端口、用户名和密码以供以后使用。或者，您可以单击表右下角的下载图标下载代理端点（默认为10）。

获取动态住宅代理 IP

申请为期 3 天的动态住宅代理免费测试版，探索不受限制访问的全部功能。

一步一步谷歌学者抓取教程

让我们一步一步地浏览一下抓取Google Scholar的完整Python脚本。我们将分解代码的每个部分，解释为什么需要它，并向您展示如何将它们组合在一起以创建一个可靠的scraper。

1.导入所需的库

我们首先导入必要的库：用于发出HTTP请求的请求和来自bs4模块的用于解析HTML的BeautifulSoup。使用这些库，您可以像浏览器一样发送HTTP请求，然后解析生成的HTML以准确提取所需内容：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

2.设置代理

在脚本的顶部，我们定义代理凭据并构建代理字符串。此字符串稍后用于配置我们的HTTP请求，使其通过代理传输。在这个例子中，我们将使用一个代理端点来随机化位置，并在每次请求时轮换IP。请确保在适当的位置插入您的用户名和密码凭据：

# Proxy credentials and proxy string
username = 'YOUR_USERNAME'
password = 'YOUR_PASSWORD'
proxy = f"http://{username}:{password}@gate.decodo.com:7000"

3. 定义自定义标头和代理

通过使用详细的用户代理字符串，我们确保服务器将请求视为任何常规浏览器请求。这有助于避免自动脚本可能导致的阻塞。当没有提供代理URL时，我们没有将代理设置为None，而是使用空字典，简化了请求逻辑，使代理参数始终收到字典。

def scrape_google_scholar(query_url, proxy_url=None):
    # Set a user agent to mimic a real browser.
    headers = {
        "User-Agent": (
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
            "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
            "Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36"
        )
    }
    
    # Always create a proxies dictionary; if no proxy is provided, use an empty dict.
    proxies = {'http': proxy_url, 'https': proxy_url} if proxy_url else {}

4. 检索并验证页面

以下代码块将我们的HTTP GET请求发送到Google Scholar。通过传递头文件dict，我们将自己呈现为一个真正的浏览器，并在配置代理时透明地路由代理。之后，我们立即检查响应的状态代码。如果不是“200 OK”，我们会打印一个错误并返回一个空列表，以防止进一步解析不完整或有错误的页面。

  # Retrieve the page using the proxy (or direct connection if proxies is empty).
    response = requests.get(query_url, headers=headers, proxies=proxies)
    if response.status_code != 200:
        print("Failed to retrieve page. Status code:", response.status_code)
        return []

5.解析HTML内容

成功下载页面后，我们使用BeautifulSoup解析其内容。然后，解析器使用类“gs_r”搜索所有<div>元素，该类通常封装每个Google Scholar结果。

我们使用浏览器的Inspect工具发现了这个类：通过单击Google Scholar结果框，开发人员工具会突出显示相应的<div>及其类。

  # Parse the HTML content.
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    
    # Find all result containers.
    results = soup.find_all('div', class_='gs_r')
    data = []

6. 从每个结果中提取数据

接下来，我们遍历刚刚选择的每个结果块，提取我们关心的字段，如标题、作者、摘录和引用信息，跳过任何非真实出版物（如作者简介摘要）。


   for result in results:
        item = {}
        
        # Retrieve the title of the result.
        title_tag = result.find('h3', class_='gs_rt')
        if not title_tag:
            continue
        
        title_text = title_tag.get_text(strip=True)
        
        # Skip user profile blocks.
        if title_text.startswith("User profiles for"):
            continue
        
        item['title'] = title_text
        
        # Retrieve the authors and publication info.
        author_tag = result.find('div', class_='gs_a')
        item['authors'] = author_tag.get_text(strip=True) if author_tag else None
        
        # Retrieve the description.
        description_tag = result.find('div', class_='gs_rs')
        item['description'] = description_tag.get_text(strip=True) if description_tag else None
        
        # Retrieve the "Cited by" number.
        cited_by_tag = result.find('a', string=lambda x: x and x.startswith("Cited by"))
        if cited_by_tag:
            try:
                # Extract the number from the text.
                count = int(cited_by_tag.get_text().split("Cited by")[-1].strip())
                item['cited_by'] = count
            except ValueError:
                item['cited_by'] = None
            # Build the absolute URL for the citation link.
            citation_link = cited_by_tag.get('href', None)
            if citation_link:
                item['citation_link'] = "https://scholar.google.com" + citation_link
            else:
                item['citation_link'] = None
        else:
            item['cited_by'] = 0
            item['citation_link'] = None
        
        data.append(item)
    
    return data

下面是上面代码的作用：

  • 标题提取和过滤。我们在每个结果中寻找一个<h3 class=“gs_rt”>。如果它丢失了，我们完全跳过那个块。我们也会忽略标题以“的用户资料”开头的任何结果，因为这是Google Scholar的作者概述部分，而不是出版物。
  • 作者和出版信息。接下来，我们抓取<div class=“gs_a”>中的任何文本。这通常包含作者姓名、期刊标题和出版日期。如果它不存在，我们记录为“无”。
  • 说明。该代码段位于<div class=“gs_rs”>中。这是Google Scholar在每个标题下显示的简短摘录。同样，如果它缺失，我们指定None。
  • 引用次数和链接。我们搜索文本以“Cited by”开头的<a>标签。如果找到，我们解析下一个整数。我们还将其href属性（相对URL）作为前缀“https://scholar.google.com创建引用论文列表的完整链接。如果没有找到“引用者”链接，我们将计数和链接设置为合理的默认值。
  • 保存记录。最后，每个条目词典（现在包含标题、作者、摘录、引用计数和链接）都附加到我们的数据列表中以供以后使用。

分页和循环

要收集第一页以外的结果，我们需要处理Google Scholar的分页。创建一个函数并将其命名为scrap_multiple_pages。它将通过迭代每个页面的开始参数，重复调用我们的单页抓取器，并将所有单个页面结果拼接到一个合并列表中，从而自动分页：

  1. 初始化一个空列表。我们从all_data=[]开始收集所有页面的每个结果。
  2. 循环页码。for i in range（num_pages）循环每页运行一次。所以，i=0是第一页，i=1是第二页，以此类推。
  3. 构造正确的URL。在第一次迭代（i==0）中，我们使用原始的base_URL。在后续迭代中，我们在URL后附加start={i*10}。Google Scholar需要一个跳过前N个结果的start参数（每页10个）。我们选择&还是？这取决于baseurl是否已经具有查询参数。
  4. 刮掉每一页。我们调用scrape_google_scholar（page_url，proxy_url）来获取和解析该页面的结果。
  5. 如果没有结果，就早点停下来。如果一个页面返回一个空列表，我们假设没有什么可以抓取和打破循环的了。
  6. 汇总所有结果。每个页面的page_data都扩展到all_data上，因此在循环结束时，您有一个包含所有请求页面的每个结果的列表。

def scrape_multiple_pages(base_url, num_pages, proxy_url=None):
    all_data = []
    for i in range(num_pages):
        # For the first page, use the base URL; for subsequent pages, append the "start" parameter.
        if i == 0:
            page_url = base_url
        else:
            if "?" in base_url:
                page_url = base_url + "&start=" + str(i * 10)
            else:
                page_url = base_url + "?start=" + str(i * 10)
        print("Scraping:", page_url)
        print("")
        page_data = scrape_google_scholar(page_url, proxy_url)
        if not page_data:
            break
        all_data.extend(page_data)
    return all_data

运行脚本

在最后一节中，我们设置了搜索URL和页面计数，调用scraper（具有代理支持），然后循环返回的项目以打印每个项目。运行脚本时，此块：

  • 初始化查询。使用您的学者搜索参数定义base_url。设置num_pages以控制要获取的结果页的数量。
  • 启动刮刀。调用scrape_multiple_pages（base_url，num_pages，proxy_url=proxy），它在幕后处理分页和代理路由。
  • 格式化和输出结果。遍历结果列表中的每个字典。以可读的布局打印标题、作者、描述、“引用者”计数和完整的引用链接。

最后一个块确保在执行时，脚本通过您的代理无缝连接，在指定数量的页面上获取和解析Google Scholar结果，并以有组织、人性化的格式显示每条记录。

在这个例子中，我们使用“chomsky”作为我们的搜索词。诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）的大量作品意味着他的名字将产生丰富的出版物、引文数量和相关链接，展示该脚本如何处理不同的结果条目。


if __name__ == '__main__':
    # Insert your Google Scholar search URL below.
    base_url = "https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=chomsky&btnG="
    num_pages = 1  # Adjust this number to scrape more pages.
    results = scrape_multiple_pages(base_url, num_pages, proxy_url=proxy)
    
    # Display the aggregated results.
    for i, result in enumerate(results, 1):
        print(f"Result {i}:")
        print("Title:", result['title'])
        print("Authors:", result['authors'])
        print("Description:", result['description'])
        print("Cited by:", result['cited_by'])
        print("Citation link:", result.get('citation_link', None))
        print("-" * 80)

完整的Google Scholar抓取代码

下面是我们在本教程中组装的完整Python脚本。您可以复制、运行它，并将其调整到您自己的Google Scholar抓取项目中。


import requests
from bs4 import BeautifulSoup


# Proxy credentials and proxy string.
username = 'YOUR_USERNAME'
password = 'YOUR_PASSWORD'
proxy = f"http://{username}:{password}@gate.decodo.com:7000"


def scrape_google_scholar(query_url, proxy_url=None):
    # Set a user agent to mimic a real browser.
    headers = {
        "User-Agent": (
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
            "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
            "Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36"
        )
    }
    
    # Always create a proxies dictionary; if no proxy is provided, use an empty dict.
    proxies = {'http': proxy_url, 'https': proxy_url} if proxy_url else {}
    
    # Retrieve the page using the proxy (or direct connection if proxies is empty).
    response = requests.get(query_url, headers=headers, proxies=proxies)
    if response.status_code != 200:
        print("Failed to retrieve page. Status code:", response.status_code)
        return []
    
    # Parse the HTML content.
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    
    # Find all result containers.
    results = soup.find_all('div', class_='gs_r')
    data = []
    
    for result in results:
        item = {}
        
        # Retrieve the title of the result.
        title_tag = result.find('h3', class_='gs_rt')
        if not title_tag:
            continue
        
        title_text = title_tag.get_text(strip=True)
        
        # Skip user profile blocks.
        if title_text.startswith("User profiles for"):
            continue
        
        item['title'] = title_text
        
        # Retrieve the authors and publication info.
        author_tag = result.find('div', class_='gs_a')
        item['authors'] = author_tag.get_text(strip=True) if author_tag else None
        
        # Retrieve the description.
        description_tag = result.find('div', class_='gs_rs')
        item['description'] = description_tag.get_text(strip=True) if description_tag else None
        
        # Retrieve the "Cited by" number.
        cited_by_tag = result.find('a', string=lambda x: x and x.startswith("Cited by"))
        if cited_by_tag:
            try:
                # Extract the number from the text.
                count = int(cited_by_tag.get_text().split("Cited by")[-1].strip())
                item['cited_by'] = count
            except ValueError:
                item['cited_by'] = None
            # Build the absolute URL for the citation link.
            citation_link = cited_by_tag.get('href', None)
            if citation_link:
                item['citation_link'] = "https://scholar.google.com" + citation_link
            else:
                item['citation_link'] = None
        else:
            item['cited_by'] = 0
            item['citation_link'] = None
        
        data.append(item)
    
    return data


def scrape_multiple_pages(base_url, num_pages, proxy_url=None):
    all_data = []
    for i in range(num_pages):
        # For the first page, use the base URL; for subsequent pages, append the "start" parameter.
        if i == 0:
            page_url = base_url
        else:
            if "?" in base_url:
                page_url = base_url + "&start=" + str(i * 10)
            else:
                page_url = base_url + "?start=" + str(i * 10)
        print("Scraping:", page_url)
        print("")
        page_data = scrape_google_scholar(page_url, proxy_url)
        if not page_data:
            break
        all_data.extend(page_data)
    return all_data


if __name__ == '__main__':
    base_url = "https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=chomsky&btnG="
    num_pages = 1  # Adjust this number to scrape more pages.
    results = scrape_multiple_pages(base_url, num_pages, proxy_url=proxy)
    
    # Display the aggregated results.
    for i, result in enumerate(results, 1):
        print(f"Result {i}:")
        print("Title:", result['title'])
        print("Authors:", result['authors'])
        print("Description:", result['description'])
        print("Cited by:", result['cited_by'])
        print("Citation link:", result.get('citation_link', None))
        print("-" * 80)

在编码环境中运行它后，结果如下：

抓取Google Scholar的高级提示和替代方案

一旦你运行了一个基本的抓取器，你可能会开始遇到更高级的挑战，比如处理动态内容、缩放抓取量或处理偶尔的访问限制。以下是一些额外的技术和解决方案，可以提高您的谷歌学术抓取能力：

处理JavaScript渲染的内容

尽管Google Scholar的大部分主页都是静态HTML，但一些边缘情况或未来的变化可能会引入JavaScript渲染的元素。Selenium、Playwright或Puppeteer等工具可以模拟完整的浏览器环境，使抓取甚至动态加载的内容变得容易。

添加强大的错误处理和重试逻辑

大规模抓取时，网络故障、临时服务器问题或偶尔失败的请求是不可避免的。在您的scraper中构建重试机制，以自动重试失败的请求，最好是随机退避间隔。这有助于在长时间的抓取过程中保持稳定性。

保存并继续您的抓取会话

如果你打算抓取大量页面，可以考虑实施一个系统，在每几页或结果后保存你的进度。这样，如果您的scraper中断，您可以轻松地从中断的地方继续，而不会重复工作或丢失数据。

使用像Decodo的网络抓取 API这样的一体式抓取解决方案

为了提高效率和可靠性，可以考虑使用Decodeo的网络抓取 API。它结合了一个强大的网络爬虫，可以访问125M多个住宅、数据中心、移动和ISP代理，无需自己管理IP轮换。其主要特征包括：

  • 动态页面的JavaScript渲染；
  • 每秒无限制请求，无需担心限制；
  • 195+个地理目标位置，用于精确抓取；
  • 7天免费测试，无需承诺即可测试服务。

总结

到目前为止，您已经了解到可以使用Python通过Requests和BeautifulSoup库访问Google Scholar，并且使用可靠的代理对于成功设置至关重要。不要忘记遵循最佳实践，并考虑使用简化的工具来提取所需的数据。

关于作者

Dominykas Niaura

技术文案

Dominykas 在他的写作中独特地融合了哲学洞察力和专业技术知识。他的职业生涯始于电影评论家和音乐行业的文案，现在他是一位将复杂的代理和网络搜索概念变得通俗易懂的专家。


通过 LinkedIn 与 Dominykas 联系。

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常见问题

什么是 Google Scholar 搜刮？

谷歌学术搜索（Google Scholar scraping）是从谷歌学术搜索结果和简介中以编程方式提取数据的过程。它允许研究人员和开发人员大规模收集学术元数据，如标题、作者、摘要和引文。这对于自动进行文献综述、跟踪引用指标或分析研究趋势特别有用。

搜索 Google Scholar 是否合法？

确保您只访问公开可用的数据，避免会给网站服务器造成压力的过度请求，并在遵守版权和数据保护法律的同时负责任地使用数据。建议咨询法律顾问，以确保完全符合针对具体使用情况的相关法规。

为什么使用 Python 搜索 Google Scholar？

Python 因其简单易用和丰富的库生态系统而被广泛用于网络刮擦。Requests、BeautifulSoup 和 Selenium 等工具可以轻松发送 HTTP 请求、解析 HTML 和处理动态内容。Python 的灵活性和庞大的社区支持也使其成为学术数据提取任务的首选语言。

搜索 Google Scholar 需要哪些工具？

要对 Google Scholar 进行搜刮，您通常需要使用 Requests（用于发送 HTTP 请求）和 BeautifulSoup（用于解析 HTML 内容）等 Python 库。对于更复杂的搜索任务，Selenium 或 Playwright 可以帮助渲染 JavaScript 较多的页面。Pandas 等其他工具通常用于组织和分析刮擦数据。

如何在扫描时管理 IP block？

Google Scholar 会积极防止自动访问，因此使用代理轮换 IP 地址非常重要。您还可以控制请求率，使用随机标头，并在请求之间添加延迟，以模仿人类行为。这些步骤有助于降低 IP 禁止的风险，并保持不间断的搜索会话。

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