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Python爬虫实现搜索结果批量抓取并结构化输出的策略【技巧】

舞姬之光

舞姬之光

发布时间:2025-12-20 22:50:02

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来源于php中文网

原创

优先调用Google Custom Search API或Bing Web Search API获取结构化JSON结果,合法稳定;动态渲染页用Selenium模拟用户行为并加反反爬策略;结果需标准化URL、清洗广告内容、分级结构化输出为JSONL。

python爬虫实现搜索结果批量抓取并结构化输出的策略【技巧】

直接抓取搜索引擎结果页(SERP)风险高、难度大,不建议用常规爬虫硬刚百度、Google等首页。真正可行的方案是绕过前端渲染、用官方API或模拟用户行为+反反爬策略,再做结构化清洗。

优先调用搜索引擎官方API

Google Custom Search API、Bing Web Search API 都提供结构化JSON结果,合法稳定。注册项目获取key后,用requests发请求即可。

  • Google CSE 支持关键词、站点限定、时间范围,返回含标题、URL、摘要的字段,无需解析HTML
  • Bing API 免费层每月1000次调用,响应快,支持排序和去重参数
  • 注意配额限制,加简单重试机制(如 requests.adapters.HTTPAdapter 的 max_retries)

用Selenium+无头浏览器应对动态渲染

部分搜索页依赖JS加载(如百度下拉、翻页异步),requests拿不到真实结果。Selenium可控性强,适合中低频、需登录或交互的场景。

  • 启用headless模式 + user-agent伪装 + 禁用图片加载(减少干扰和耗时)
  • 等待关键元素出现(如搜索结果容器)再提取,避免“页面未加载完就取空列表”
  • 每页提取后加随机延时(1–3秒),模拟人工浏览节奏,降低被拦截概率

结果清洗与结构化输出的关键动作

原始数据常混杂广告、推广链接、无效摘要。结构化不是简单存CSV,而是按字段可信度分级处理。

Sora
Sora

Sora是OpenAI发布的一种文生视频AI大模型,可以根据文本指令创建现实和富有想象力的场景。

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  • URL去重:统一标准化(移除utm参数、转小写、补https)后再去重
  • 标题/摘要清洗:正则剔除“广告”“推广”“VIP”等标识;用jieba或langdetect粗筛语言一致性
  • 输出格式建议:默认导出为JSONL(每行一个JSON对象),兼容后续导入ES、Pandas或数据库

规避风控的实用细节

不靠IP池也能显著降低封禁率,重点在行为模拟和请求节制。

  • 每次启动更换User-Agent(从常见浏览器列表随机选),配合Accept-Language头
  • 搜索词做URL编码,避免特殊字符触发WAF规则
  • 单IP日请求控制在200次内,连续请求间隔≥1.5秒,夜间可适度放宽

基本上就这些。核心不是“怎么爬得快”,而是“怎么爬得稳且干净”。API优先,动态页用Selenium兜底,清洗比抓取更花时间——别省这步。

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