¿Cómo raspar Google Scholar con Python?

Google Scholar es un motor de búsqueda para acceder a datos académicos. Con Google Scholar, puedes recuperar artículos científicos, trabajos de investigación y disertaciones. Sin embargo, la investigación académica a menudo requiere recopilar y analizar grandes cantidades de datos de los resultados de búsqueda de Google Scholar.

Recorrer manualmente innumerables resultados es una tarea desalentadora. Es por eso que un rastreador confiable de Google Scholar puede ayudar a que el proceso sea menos doloroso. Con la automatización, puedes raspar Google Scholar para extraer datos como títulos, autores y citas de cada resultado en una página de Google Scholar en segundos.

En este tutorial, aprenderás a construir un rastreador eficaz de Google Scholar mediante solicitudes HTTP utilizando la API de Scrapeless Google Scholar y Python.

¡Sigue desplazándote para obtener más información!

🎓 ¿Qué es un rastreador de Google Scholar?

Un rastreador de Google Scholar es una herramienta diseñada para extraer datos académicos públicamente disponibles de Google Scholar, como trabajos de investigación, citas, autores y detalles de publicación. Permite a investigadores, académicos y organizaciones recopilar información valiosa para el análisis, el seguimiento de tendencias y la investigación académica. Sin embargo, el raspado web de Google Scholar presenta desafíos significativos debido a sus robustos mecanismos anti-raspado.

¿Por qué son valiosos los datos de Google Scholar?

• Revisión e investigación: Encuentra artículos, tesis y libros relacionados con investigaciones o proyectos académicos. Compara diferentes métodos y marcos teóricos.
• Análisis académico: Identifica tendencias y temas emergentes en publicaciones académicas y calcula métricas académicas como el índice H y los recuentos de citas.
• Posible colaboración: Identifica expertos en un campo específico para posibles colaboraciones, conferencias o revisiones por pares.
• Desarrollo de productos: Los profesionales de I+D pueden raspar Google Scholar para realizar investigaciones exhaustivas, descubrir avances y rastrear las publicaciones de la competencia en campos científicos o tecnológicos relacionados.

Desafíos y soluciones para la rastreo de Google Scholar

Google Scholar es un potente motor de búsqueda académico que proporciona una gran cantidad de artículos académicos, patentes, libros y artículos de congresos. Sin embargo, el raspado de datos de Google Scholar enfrenta muchos desafíos técnicos y legales. Estos son los principales problemas que puedes encontrar al raspar Google Scholar y sus soluciones:

Además, existen restricciones de API para raspar Google Scholar. Dado que Google Scholar no tiene una API oficial, el raspado web de Google Scholar requiere analizar directamente las páginas web, lo que aumenta la complejidad y la inestabilidad.

Afortunadamente, puedes intentar utilizar potentes servicios de API de terceros. Garantizan una extracción de datos cómoda, rápida y precisa. Además, entre muchos proveedores de servicios de API, Scrapeless también tiene un servicio de decodificación de CAPTCHA integrado, proxy de rotación y desbloqueador web.

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Paso a paso: Crea tu rastreador de Google Scholar en Python

A continuación, comenzaremos a rastrear Google Scholar utilizando el rastreador de Google Scholar de Python. Verás cómo obtener datos como el título del artículo, la información de publicación y el título del artículo.

Paso 1. Configura el entorno

• Python: El software https://www.python.org/downloads/ es el núcleo de la ejecución de Python. Puedes descargar la versión que necesitamos del sitio web oficial como se muestra a continuación. Sin embargo, no se recomienda descargar la última versión. Puedes descargar 1.2 versiones anteriores a la última versión.

• IDE de Python: Cualquier IDE que admita Python funcionará, pero recomendamos PyCharm. Es una herramienta de desarrollo diseñada específicamente para Python. Para la versión de PyCharm, recomendamos la edición gratuita PyCharm Community Edition.

Nota: Si eres usuario de Windows, no olvides marcar la opción "Agregar python.exe a PATH" durante el asistente de instalación. Esto permitirá que Windows utilice Python y comandos en la terminal. Dado que Python 3.4 o posterior lo incluye de forma predeterminada, no necesitas instalarlo manualmente.

Ahora puedes verificar si Python está instalado abriendo la terminal o el símbolo del sistema e ingresando el siguiente comando:

python --version

Paso 2. Instala las dependencias

Se recomienda crear un entorno virtual para administrar las dependencias del proyecto y evitar conflictos con otros proyectos de Python. Navega hasta el directorio del proyecto en la terminal y ejecuta el siguiente comando para crear un entorno virtual llamado google_scholar_env:

python -m venv google_scholar_env

Activa el entorno virtual según tu sistema:

• Windows:

google_scholar_env\Scripts\activate

• MacOS/Linux:

source google_scholar_env/bin/activate

Después de activar el entorno virtual, instala las bibliotecas de Python necesarias para el raspado web. La biblioteca para enviar solicitudes en Python es requests, y la biblioteca principal para raspar datos es BeautifulSoup4. Instálalas utilizando los siguientes comandos:

pip install requests
pip install beautifulsoup4

Paso 3. Raspa los datos

Abre Google Scholar en tu navegador y busca "biología". A continuación, se muestra el resultado de la búsqueda:

• Raspa los títulos:

Analiza los elementos de la página HTML relevantes. El código Python detallado es el siguiente:

def scrape_scholar_title(listing):
    title_element = listing.select_one('h3.gs_rt a')
    return title_element .text.strip()

• Raspa la información de publicación:

La información de publicación se puede raspar directamente utilizando el atributo de clase div. El código Python detallado es el siguiente:

 def scrape_scholar_publication_info(listing):
    publication_info_element = listing.select_one('div.gs_a')
    return publication_info_element .text.strip()

• Raspa los fragmentos de artículos:

Los fragmentos de artículos también se pueden raspar directamente utilizando el atributo de clase div. El código Python detallado es el siguiente:

def scrape_scholar_snippet(listing):
    snippet_element = listing.select_one('div.gs_rs')
    return snippet_element  .text.strip()

Dado que necesitamos raspar todos los datos de la página, no solo uno, debemos recorrerlos en bucle y raspar los datos anteriores. El código completo es el siguiente:

# Importa las bibliotecas necesarias
import time

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

# Función para raspar elementos de listado de google_scholar
def scrape_listings(soup):
    return soup.select('div.gs_r.gs_or.gs_scl')

# Función para raspar el título de google_scholar
def scrape_scholar_title(listing):
    title_element = listing.select_one('h3.gs_rt > a')
    print(title_element.text)
    return title_element.text.strip()

# Función para raspar la información de publicación de google_scholar
def scrape_scholar_publication_info(listing):
    publication_info_element = listing.select_one('div.gs_a')
    print(publication_info_element.text)
    return publication_info_element.text.strip()

# Función para raspar el fragmento de google_scholar
def scrape_scholar_snippet(listing):
    snippet_element = listing.select_one('div.gs_rs')
    print(snippet_element.text)
    return snippet_element.text.strip()

# Función principal
def main():
    # Realiza una solicitud a la URL de google_scholar y analiza HTML
    url = 'https://scholar.google.com/scholar?hl=en&q=biology'
    response = requests.get(url, verify=False)
    time.sleep(2)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Raspa los listados de scholar
    listings = scrape_listings(soup)
    print(listings)

    # Itera a través de cada listado y extrae la información de scholar
    scholar_data = []
    for listing in listings:
        title = scrape_scholar_title(listing)
        publication_info = scrape_scholar_publication_info(listing)
        snippet = scrape_scholar_snippet(listing)

        # Almacena la información de scholar en un diccionario
        scholar_info = {
            'title': title,
            'publication_info': publication_info,
            'snippet': snippet
        }

        scholar_data.append(scholar_info)

    # Guarda los resultados en un archivo JSON
    with open('google_scholar_data.json', 'w') as json_file:
        json.dump(scholar_data, json_file, indent=4)

if __name__ == "__main__":
    main()

Paso 4. Resultados de salida

Se generará un archivo llamado google_scholar_data.json en tu directorio de PyCharm. La salida es la siguiente:

[
    {
        "title": "A new biology for a new century",
        "publication_info": "CR Woese\u00a0- Microbiology and molecular biology reviews, 2004 - Am Soc Microbiol",
        "snippet": "\u2026 molecular biology's lead \u2026 in biology that 20th century biology, molecular biology, could not \nhandle and, so, avoided. The former course, though highly productive, is certain to turn biology \u2026"
    },
    {
        "title": "Biology",
        "publication_info": "PH Raven, GB Johnson, KA Mason - 2011 - thuvienso.hoasen.edu.vn",
        "snippet": "\u2026 25.1 Overview of Evolutionary Developmental Biology 492 25.2 One or Two Gene \nMutations, New Form 495 25.3 Same Gene, New Function 496 25.4 Different Genes\u00a0\u2026"
    },
    {
        "title": "General biology",
        "publication_info": "R Fayer\u00a0- Cryptosporidium and cryptosporidiosis, 2007 - taylorfrancis.com",
        "snippet": "Some species of Cryptosporidium infect many host species, whereas others appear restricted \nto groups such as rodents or ruminants, and others are known to infect only one host \u2026"
    },
    {
        "title": "The molecular biology of coronaviruses",
        "publication_info": "PS Masters\u00a0- Advances in virus research, 2006 - Elsevier",
        "snippet": "Coronaviruses are large, enveloped RNA viruses of both medical and veterinary importance. \nInterest in this viral family has intensified in the past few years as a result of the \u2026"
    },
    {
        "title": "Biology",
        "publication_info": "SS Mader - 2010 - thuvienso.hoasen.edu.vn",
        "snippet": "\u2026 Comparative Animal Biology 576 \u2026 1.1 How to Define Life 2 1.3 Evolution, the Unifying \nConcept of Biology 6 1.3 How the Biosphere Is Organized 9 1.4 The Process of Science 11\u00a0\u2026"
    },
    {
        "title": "Sealice on salmonids: their biology and control",
        "publication_info": "AW Pike, SL Wadsworth\u00a0- Advances in parasitology, 1999 - Elsevier",
        "snippet": "\u2026 This review examines the voluminous literature on the biology and control of sealice and \nbrings together ideas for developing our knowledge of these organisms. Research on the \u2026"
    },
    {
        "title": "Biology data book",
        "publication_info": "PL Altman, DS Dittmer - 1972 - bionumbers.hms.harvard.edu",
        "snippet": "Embryos were raised at constant temperature in circulating nalis\" u 10% smaller. For \nadditional information on salmowater, from three hours after fertilization. Age= time from nids, \u2026"
    },
    {
        "title": "The biology of Pseudocalanus",
        "publication_info": "CJ Corkett, IA McLaren\u00a0- Advances in marine biology, 1979 - Elsevier",
        "snippet": "Publisher Summary Pseudocalanus is typical of most crustaceans in that after hatching at \nan early stage of development it adds successively new segments and appendages. \u2026"
    },
    {
        "title": "Introduction to a submolecular biology",
        "publication_info": "A Szent-Gyorgyi - 2012 - books.google.com",
        "snippet": "\u2026 Biology is the science of the improbable and I think it is on principle that the body works \nonly with reactions which are statistically improbable. If metabolism were built of a series of \u2026"
    },
    {
        "title": "The biology of mycorrhiza.",
        "publication_info": "JL Harley - 1959 - cabidigitallibrary.org",
        "snippet": "Since Dr. Rayner published her book on mycorrhiza in 1927 there has not been a comprehensive \naccount of this subject, although the need for a critical re-appraisal of the extensive \u2026"
    }
]

Implementa fácilmente la API de Scrapeless Google Scholar

¿Por qué es crucial la API de Scrapeless Scholar?

¡Absolutamente! Solo necesitas un servicio de API que sea asequible, estable y seguro. Sin embargo, ¡encontrar uno que cumpla con todos estos criterios es increíblemente desafiante! Afortunadamente, la API de Scrapeless Google Scholar se destaca entre muchos productos de API:

• 🔴 Ahorro de costos: La API de Google Scholar solo necesita $0.80, ¡y con una suscripción de $49, obtienes un 10% de descuento!
• 🔴 Datos precisos: Nuestros desarrolladores analizan constantemente los algoritmos y restricciones de raspado de Google para garantizar que la API esté actualizada y optimizada.
• 🔴 Tasa de éxito estable y alta: Scrapeless garantiza una tasa de éxito y confiabilidad del 99%. ¡La estabilidad y precisión del raspado de Google Trends han alcanzado casi el 100%! Actualmente, el tiempo de respuesta promedio es de aproximadamente 3 segundos, significativamente más rápido que la mayoría de los proveedores de API. Además, los datos se devuelven en un formato JSON estandarizado, lo que los prepara para su uso inmediato.

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Lecturas adicionales:

• ¿Cómo raspar los resultados de búsqueda de Google?
• ¿Cómo raspar las tendencias de Google con Python?
• ¡Obtén el vuelo más barato con el rastreador de vuelos de Google!

Pasos de uso:

Paso 1. Obtén el token de API

1. Inicia sesión en el Panel de control.
2. Navega a Administración de claves API.
3. Haz clic en Crear para generar tu clave API única.
4. Solo necesitas hacer clic en la clave API para copiarla.

Paso 2: Usa tu clave API en el código

Ahora solo necesitas configurar los parámetros en la documentación de la API para raspar los datos necesarios de Google Scholar.

1. Visita la Documentación de la API.
2. Haz clic en "Pruébalo" para el punto final deseado.
3. Configura los parámetros que necesitas en el cuerpo del código.

• Reemplaza la palabra clave q con la que quieras consultar.
• El parámetro engine es obligatorio y su valor debe ser google_scholar. Sin embargo, puedes agregar parámetros más específicos, como google_scholar_author.
• Parámetros comunes:

4. Ingresa tu clave API en el campo "Autenticación".
5. Haz clic en "Enviar" para obtener la respuesta de raspado.

Scrapeless Google Scholar también admite el rastreo:

• Autor de Google Scholar
• Cita de Google Scholar
• Perfiles de Google Scholar

También puedes integrar directamente nuestro código de referencia en tu programa. Simplemente reemplaza tu_token con el token que solicitaste:

import json
import requests


class Payload:
    def __init__(self, actor, input_data):
        self.actor = actor
        self.input = input_data


def send_request():
    host = "api.scrapeless.com"
    url = f"https://{host}/api/v1/scraper/request"
    token = tu_token ## reemplazar con tu token API

    headers = {
        "x-api-token": token
    }

    input_data = {
        "engine": "google_scholar",
        "q": "biology",
    }

    payload = Payload("scraper.google.scholar", input_data)

    json_payload = json.dumps(payload.__dict__)

    response = requests.post(url, headers=headers, data=json_payload)

    if response.status_code != 200:
        print("Error:", response.status_code, response.text)
        return

    print("cuerpo", response.text)


if __name__ == "__main__":
    send_request()

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