如何在Python中抓取Google搜索结果

关键要点

• 使用 Python 抓取谷歌搜索结果（SERPs）是一种强大的市场研究、SEO 分析和竞争情报技术。
• 直接抓取谷歌可能会因为反机器人措施、验证码和动态内容而面临挑战。
• 存在多种方法，从基础的 requests 和 BeautifulSoup 抓取简单 HTML，到像 Selenium 和 Playwright 这样的无头浏览器处理 JavaScript 渲染的内容。
• 本指南提供了 10 个详细的解决方案，包括代码示例，以有效地使用 Python 抓取谷歌 SERPs。
• 对于可靠、大规模和无忧的谷歌 SERP 数据提取，像 Scrapeless 这样的专用 API 提供了一个强大且高效的替代方案。

引言

在数字时代，谷歌搜索结果页面（SERPs）是一座信息的宝藏，提供市场趋势、竞争对手策略和消费者行为的洞见。能够以程序化方式提取这些数据，称为谷歌 SERP 抓取，对 SEO 专家、数据分析师和寻求竞争优势的企业来说至关重要。Python 以其丰富的库生态，成为执行此任务的首选语言。然而，抓取谷歌并非没有挑战；谷歌采用复杂的反机器人机制来阻止自动访问，使得直接抓取变得复杂。本综合指南“如何在 Python 中抓取谷歌搜索结果”将带领您通过 10 个详细解决方案，从基本技术到高级策略，提供实用的代码示例。我们将涵盖使用 HTTP 请求、无头浏览器和专用 API 的方法，帮助您有效提取谷歌 SERPs 中的有价值数据。对于那些寻求更简化和可靠的方法来克服谷歌的反抓取防御，Scrapeless 提供了高效的管理解决方案。

理解谷歌 SERP 抓取的挑战

抓取谷歌 SERPs 比抓取静态网站复杂得多。谷歌积极防止自动访问，以维护其搜索结果的质量和保护其数据。主要挑战包括：

• 反机器人检测： 谷歌使用先进的算法基于 IP 地址、用户代理、行为模式和浏览器指纹检测并阻止机器人。
• 验证码： 部署频繁的验证码挑战（如 reCAPTCHA）以验证人类互动，阻止自动脚本。
• 动态内容： 谷歌 SERPs 上的许多元素使用 JavaScript 动态加载，需要使用无头浏览器进行渲染。
• 速率限制： 谷歌施加严格的速率限制，阻止在短时间内发送过多请求的 IP。
• HTML 结构变化： 谷歌经常更新其 SERP 布局，从而破坏传统的 CSS 选择器或 XPath 表达式。
• 法律和道德考虑： 抓取谷歌的结果可能引发法律和道德问题，因此理解服务条款和 robots.txt 文件至关重要。

克服这些挑战需要结合技术策略，并且通常需要使用专用工具。

在 Python 中抓取谷歌搜索结果的 10 个解决方案

1. 基础的 requests 和 BeautifulSoup（有限使用）

对于非常简单的、未使用 JavaScript 渲染的谷歌搜索结果（现在已很少见），您可以尝试使用 requests 来获取 HTML，并使用 BeautifulSoup 进行解析。由于重度 JavaScript 渲染和反机器人措施，这种方法通常不建议用于谷歌 SERPs，但它是一个基础概念。

代码操作步骤：

1. 安装库：
   bash Copy

   pip install requests beautifulsoup4

2. 发送请求并解析：
   python Copy

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   
   query = "网页抓取 python"
   url = f"https://www.google.com/search?q={query.replace(' ', '+')}"
   
   headers = {
       "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36"
   }
   
   try:
       response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
       response.raise_for_status()  # 检查 HTTP 错误
       soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
   
       # 由于谷歌的动态内容和反机器人措施，这部分很可能会失败
       # 示例：尝试查找搜索结果标题（选择器容易变化）
       search_results = soup.find_all('div', class_='g')  # 常见但常常过时的选择器
       for result in search_results:
           title_tag = result.find('h3')
           link_tag = result.find('a')
           if title_tag and link_tag:
               print(f"标题: {title_tag.get_text()}")
               print(f"链接: {link_tag['href']}")
               print("---")
   
   except requests.exceptions.RequestException as e:
       print(f"请求失败: {e}")
   except Exception as e:
       print(f"发生错误: {e}")

解析失败: {e}

这个方法主要用于教育目的，以理解基本的抓取。对于实际的 Google SERP 抓取，它可能会被阻止或返回不完整的数据。

2. 使用 Selenium 进行 JavaScript 渲染

Selenium 是一个强大的浏览器自动化工具，能够渲染 JavaScript 重的页面，使其适合于抓取动态内容，如 Google SERPs。它控制一个真实的浏览器（无头或有头）与页面进行交互。

代码操作步骤：

1. 安装 Selenium 和 WebDriver（例如，ChromeDriver）：
   bash Copy

   pip install selenium
   # 从 https://chromedriver.chromium.org/downloads 下载 ChromeDriver 并将其放置在您的 PATH 中

2. 自动化浏览器交互：
   python Copy

   from selenium import webdriver
   from selenium.webdriver.chrome.service import Service
   from selenium.webdriver.common.by import By
   from selenium.webdriver.chrome.options import Options
   from bs4 import BeautifulSoup
   import time
   
   # 指向您的 ChromeDriver 可执行文件的路径
   CHROMEDRIVER_PATH = "/usr/local/bin/chromedriver" # 根据需要调整此路径
   
   options = Options()
   options.add_argument("--headless") # 在无头模式下运行（没有 UI）
   options.add_argument("--no-sandbox") # 某些环境所需
   options.add_argument("--disable-dev-shm-usage") # 某些环境所需
   # 添加一个通用的用户代理以模拟真实浏览器
   options.add_argument("user-agent=Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36")
   
   service = Service(CHROMEDRIVER_PATH)
   driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)
   
   query = "网页抓取最佳实践"
   url = f"https://www.google.com/search?q={query.replace(' ', '+')}"
   
   try:
       driver.get(url)
       time.sleep(5) # 等待页面加载和 JavaScript 执行
   
       # 检查 CAPTCHA 或同意页面（Google 经常显示这些）
       if "我不是机器人" in driver.page_source or "在继续之前" in driver.page_source:
           print("检测到 CAPTCHA 或同意页面。需要手动干预或高级绕过。")
           # 可能需要实现逻辑来点击同意按钮或解决 CAPTCHA
           # 例如，点击同意页面上的 “我同意” 按钮：
           # try:
           #     agree_button = driver.find_element(By.XPATH, "//button[contains(., '我同意')]")
           #     agree_button.click()
           #     time.sleep(3)
           # except:
           #     pass
           driver.save_screenshot("google_captcha_or_consent.png")
           print("截图已保存以供手动检查。")
       
       # 页面加载后提取 HTML
       soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
   
       # 示例：提取搜索结果标题和链接
       # Google 的 SERP 结构变化频繁，因此这些选择器可能需要更新
       search_results = soup.find_all('div', class_='g') # 有机结果的常见类
       if not search_results:
           search_results = soup.select('div.yuRUbf') # 结果链接的另一常见选择器
   
       for result in search_results:
           title_tag = result.find('h3')
           link_tag = result.find('a')
           if title_tag and link_tag:
               print(f"标题: {title_tag.get_text()}")
               print(f"链接: {link_tag['href']}")
               print("---")
   
   except Exception as e:
       print(f"发生错误: {e}")
   finally:
       driver.quit() # 关闭浏览器

Selenium 对于动态内容更为强大，但速度较慢且资源开销较大。它还需要谨慎处理反机器人措施，如 CAPTCHA 和同意弹出窗口。

3. 使用 Playwright 进行现代浏览器自动化

Playwright 是一个较新的、更快和更可靠的 Selenium 替代方案，用于浏览器自动化。它支持 Chromium、Firefox 和 WebKit，并提供干净的 API 来与网页进行交互，包括处理 JavaScript 渲染和动态内容。Playwright 还具有内置的功能来帮助隐蔽抓取。

代码操作步骤：

1. 安装 Playwright：
   bash Copy

   pip install playwright
   playwright install

2. 使用 Playwright 自动化浏览器交互：
   python Copy

   from playwright.sync_api import sync_playwright
   import time
   
   query = "python 网页抓取教程"
   url = f"https://www.google.com/search?q={query.replace(' ', '+')}"
   
   with sync_playwright() as p:
       browser = p.chromium.launch(headless=True) # 在无头模式下运行
       context = browser.new_context(
           user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36"
       )
       page = context.new_page()
   
       try:

```python
page.goto(url, wait_until="domcontentloaded")
            time.sleep(5) # 给动态内容加载一些时间

            # 检查 CAPTCHA 或同意页面
            if page.locator("text=我不是机器人").is_visible() or page.locator("text=在继续之前").is_visible():
                print("检测到 CAPTCHA 或同意页面。需要手动干预或高级绕过。")
                page.screenshot(path="google_playwright_captcha.png")
            else:
                # 提取搜索结果
                # 选择器在 Google SERPs 上非常容易变化
                # 本示例尝试查找有机结果的常见元素
                results = page.locator("div.g").all()
                if not results:
                    results = page.locator("div.yuRUbf").all()

                for i, result in enumerate(results):
                    title_element = result.locator("h3")
                    link_element = result.locator("a")
                    if title_element and link_element:
                        title = title_element.text_content()
                        link = link_element.get_attribute("href")
                        print(f"结果 {i+1}:")
                        print(f"  标题: {title}")
                        print(f"  链接: {link}")
                        print("---")

        except Exception as e:
            print(f"发生错误: {e}")
        finally:
            browser.close()
    ```
    Playwright 提供了比 Selenium 更好的性能和更现代的 API，使其成为动态网络爬虫的强大选择。然而，它仍然面临 Google 的反机器人挑战。

### 4. 使用专用 SERP API (推荐用于可靠性)

对于可靠、可扩展且无忧的 Google SERP 抓取，尤其是对于大量数据，使用专用的 SERP API 是最高效的解决方案。这些 API（如 Scrapeless 的 Deep SERP API、SerpApi 或 Oxylabs 的 Google Search API）处理所有反机器人措施、代理轮换、CAPTCHA 解决和解析的复杂性，直接提供结构化的 JSON 数据 [5]。

**代码操作步骤 (与 Scrapeless Deep SERP API 的概念性):**

1. **注册 Scrapeless 账户并获取您的 API 密钥。**
2. **向 Scrapeless Deep SERP API 端点发出 HTTP 请求:**
    ```python
    import requests
    import json

    API_KEY = "YOUR_SCRAPELESS_API_KEY" # 替换为您的实际 API 密钥
    query = "网络爬虫工具"
    country = "us" # 示例: 美国
    language = "zh" # 示例: 中文

    # Scrapeless Deep SERP API 端点
    api_endpoint = "https://api.scrapeless.com/deep-serp"

    params = {
        "api_key": API_KEY,
        "q": query,
        "country": country,
        "lang": language,
        "output": "json" # 请求 JSON 输出
    }

    try:
        response = requests.get(api_endpoint, params=params, timeout=30)
        response.raise_for_status() # 对 HTTP 错误引发异常
        serp_data = response.json()

        if serp_data and serp_data.get("organic_results"):
            print(f"成功抓取 Google SERP 的 '{query}':")
            for i, result in enumerate(serp_data["organic_results"]):
                print(f"结果 {i+1}:")
                print(f"  标题: {result.get('title')}")
                print(f"  链接: {result.get('link')}")
                print(f"  摘要: {result.get('snippet')}")
                print("---")
        else:
            print("未找到有机结果或 API 响应为空。")

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"API 请求失败: {e}")
    except json.JSONDecodeError:
        print("解码 JSON 响应失败。")
    except Exception as e:
        print(f"发生意外错误: {e}")
    ```
    专用 SERP API 抽象掉所有复杂性，提供干净、结构化的数据，具有高可靠性和规模。这通常是严肃数据提取的最具成本效益的解决方案。

### 5. 实现代理轮换

Google 积极阻止发送过多请求的 IP 地址。使用一个轮换代理池是至关重要的，它可以将请求分布在多个 IP 地址上，使 Google 更难识别和阻止你的爬虫 [6]。

**代码操作步骤:**

1. **获取代理列表（建议使用住宅代理进行 Google 抓取）。**
2. **将代理轮换集成到您的 `requests` 或无头浏览器设置中:**
    ```python
    import requests
    import random
    import time

    proxies = [
        "http://user:pass@proxy1.example.com:8080",
        "http://user:pass@proxy2.example.com:8080",
        "http://user:pass@proxy3.example.com:8080",
    ]

    query = "最佳网络爬虫框架"
    url = f"https://www.google.com/search?q={query.replace(' ', '+')}"

    headers = {

“用户代理”： “Mozilla/5.0（Windows NT 10.0; Win64; x64）AppleWebKit/537.36（KHTML，如Gecko）Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36”
}

对于 _ 在范围内（5）： # 使用不同的代理进行5次请求
    代理 = 随机.choice（代理）
    代理字典 = {
        “http”：代理，
        “https”：代理，
    }
    打印（f“使用代理：{代理}”）
    尝试：
        响应 = requests.get（url，headers=headers，proxies=proxy_dict，timeout=15）
        响应.raise_for_status（）
        打印（f“与{代理}的请求成功。状态：{response.status_code}”）
        # 在这里处理响应
        # soup = BeautifulSoup（response.text，'html.parser'）
        # ... 提取数据 ...
    除了 requests.exceptions.RequestException 作为 e：
        打印（f“请求失败，使用{代理}：{e}”）
    time.sleep（random.uniform（5，10）） # 在请求之间添加随机延迟
```
管理大量高质量代理可能很复杂。像Scrapeless这样的服务通常将代理轮换作为其提供的一部分。

6. 随机化用户代理和请求头

谷歌还会分析“用户代理”字符串和其他请求头以识别自动化流量。使用一致或过时的“用户代理”是一个警告。随机化这些头使你的请求看起来来自不同的、合法的浏览器 [7]。

代码操作步骤：

1. 维护多样化的“用户代理”字符串和其他常见头的列表。
2. 为每个请求选择一个随机的“用户代理”：
   python Copy

   导入 requests
   导入 随机
   导入 时间
   
   用户代理 = [
       “Mozilla/5.0（Windows NT 10.0; Win64; x64）AppleWebKit/537.36（KHTML，如Gecko）Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36”,
       “Mozilla/5.0（Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7）AppleWebKit/537.36（KHTML，如Gecko）Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36”,
       “Mozilla/5.0（Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0）Gecko/20100101 Firefox/117.0”,
       “Mozilla/5.0（Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7）AppleWebKit/605.1.15（KHTML，如Gecko）版本/16.6 Safari/605.1.15”,
       “Mozilla/5.0（Linux; Android 10; SM-G973F）AppleWebKit/537.36（KHTML，如Gecko）Chrome/116.0.0.0 Mobile Safari/537.36”
   ]
   
   查询 = “python网络抓取工具”
   url = f“https://www.google.com/search?q={query.replace(“”，“+”)}”
   
   对于 _ 在范围内（3）： # 使用不同的用户代理进行几次请求
       头 = {
           “用户代理”： 随机.choice（用户代理），
           “接受”： “text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8”，
           “接受语言”： “en-US,en;q=0.5”，
           “连接”： “keep-alive”，
           “升级-不安全-请求”： “1”
       }
       打印（f“使用用户代理：{headers[‘User-Agent’]}”）
       尝试：
           响应 = requests.get（url，headers=headers，timeout=15）
           响应.raise_for_status（）
           打印（f“请求成功。状态：{response.status_code}”）
           # 处理响应
       除了 requests.exceptions.RequestException 作为 e：
           打印（f“请求失败：{e}”）
       time.sleep（random.uniform（3，7）） # 随机延迟

   将此与代理轮换结合使用显著增强你的隐蔽能力。

7. 处理谷歌同意和CAPTCHA

谷歌经常向新的或可疑的用户展示同意屏幕（例如GDPR同意）和CAPTCHA。以编程方式绕过这些是具有挑战性的。对于同意，你可能需要定位并单击一个“我同意”按钮。对于CAPTCHA，通常需要与第三方CAPTCHA解决服务集成 [8]。

代码操作步骤（使用Selenium的概念性）：

来自selenium导入 webdriver
来自selenium.webdriver.common导入 By
来自selenium.webdriver.support.ui导入 WebDriverWait
来自selenium.webdriver.support导入 expected_conditions as EC
导入时间

# ... （Selenium设置代码如解决方案 #2） ...

driver.get（“https://www.google.com”）

# 处理同意屏幕
尝试：
    # 等待同意表单可见
    consent_form = WebDriverWait（驱动程序，10）.直到(
        EC.presence_of_element_located（（By.XPATH，”//form[contains（@action，'consent'）]“））
    )
    # 查找并单击“我同意”或类似按钮
    agree_button = consent_form.find_element（By.XPATH，“.//button[contains（.，'我同意'）或包含（.，'接受所有'）]”）
    agree_button.click（）
    打印（“同意按钮已单击。”）
    time.sleep（3）
除外异常作为 e：
    打印（f“无法找到或单击同意按钮：{e}”）

# 处理CAPTCHA（概念性 - 需要解决服务）
尝试：
    如果 driver.find_element（By.ID，“recaptcha”）。is_displayed（）。
        打印（“检测到reCAPTCHA。需要与解决服务集成。”）
        # 1. 从reCAPTCHA元素中获取站点密钥。
        # 2. 将站点密钥和页面URL发送到CAPTCHA解决服务API。
        # 3. 从服务接收令牌。
# 4. 将令牌注入页面（例如，注入一个隐藏的文本区域）。
        # 5. 提交表单。
except:
    print("未检测到再CAPTCHA。")

# ...（继续抓取）...

driver.quit()

这是一个复杂且通常不可靠的过程。像Scrapeless这样的专业SERP API会自动处理这一过程。

8. 浏览Google搜索结果的分页

Google SERPs是分页的，您通常需要抓取多个页面。这涉及到识别“下一页”按钮或构建后续页面的URL [9]。

代码操作步骤（使用Selenium）：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

# ...（Selenium设置代码）...

query = "python for data science"
url = f"https://www.google.com/search?q={query.replace(' ', '+')}"
driver.get(url)

max_pages = 3
for page_num in range(max_pages):
    print(f"抓取第 {page_num + 1} 页...")
    # ...（从当前页面抓取数据）...

    try:
        # 查找并点击“下一页”按钮
        next_button = driver.find_element(By.ID, "pnnext")
        next_button.click()
        time.sleep(random.uniform(3, 6)) # 等待下一页加载
    except Exception as e:
        print(f"无法找到或点击‘下一页’按钮：{e}")
        break # 如果没有更多页面则退出循环

driver.quit()

另外，您可以通过操作start参数来构建每个页面的URL（例如，&start=10表示第2页，&start=20表示第3页，等等）。

9. 解析不同的SERP特性（广告、特色摘要等）

Google SERPs包含多种功能，除了自然结果外，还有广告、特色摘要、“人们还问”的框和本地包。抓取这些内容需要为每种特性类型使用不同的选择器 [10]。

代码操作步骤（使用BeautifulSoup）：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# ...（假设您已经将HTML内容提取到`soup`）...

# 示例选择器（这些选择器很可能会变化）：
# 自然结果
organic_results = soup.select("div.g")

# 广告（通常具有特定的数据属性）
ads = soup.select("div[data-text-ad='1']")

# 特色摘要
featured_snippet = soup.select_one("div.kp-wholepage")

# 人们还问
people_also_ask = soup.select("div[data-init-vis='true']")

print(f"找到 {len(organic_results)} 条自然结果。")
print(f"找到 {len(ads)} 条广告。")
if featured_snippet:
    print("找到一个特色摘要。")
if people_also_ask:
    print("找到‘人们还问’部分。")

这需要仔细检查SERP HTML，以识别每种特性的正确选择器。

10. 使用带有隐形插件的无头浏览器

为了自动化一些隐私技术，您可以使用带有隐形插件的无头浏览器。例如，playwright-extra及其隐形插件可以通过自动修改浏览器属性来帮助规避检测 [11]。

代码操作步骤：

1. 安装库：
   bash Copy

   pip install playwright-extra
   pip install puppeteer-extra-plugin-stealth

2. 应用隐形插件：
   python Copy

   from playwright_extra import stealth_sync
   from playwright.sync_api import sync_playwright
   
   stealth_sync.apply()
   
   with sync_playwright() as p:
       browser = p.chromium.launch(headless=True)
       page = browser.new_page()
       page.goto("https://bot.sannysoft.com/") # 一个机器人检测测试页面
       page.screenshot(path="playwright_stealth_test.png")
       browser.close()

   虽然这可能有帮助，但它并不是对抗Google先进反机器人系统的万无一失的方法。

比较总结：Google SERP抓取方法

该表突出了为了可靠和可扩展的Google SERP抓取，专用的SERP API通常是最实用和有效的解决方案。

为什么Scrapeless是Google SERP抓取的优越解决方案

尽管上述方法为抓取Google SERPs提供了坚实的基础，但它们都需要大量的努力来实施和维护，尤其是在面对Google不断演变的反机器人措施时。这就是Scrapeless作为优越解决方案的地方。Scrapeless是一款完全管理的网络抓取API，专门设计用来处理从Google等具有挑战性的来源进行大规模数据提取的复杂性。

Scrapeless的Deep SERP API消除了所有技术障碍。它自动管理大量住宅代理，轮换用户代理和头部信息，解决验证码，并渲染JavaScript，确保您的请求与真实用户的请求无法区分。您无需与代理轮换、验证码解决和浏览器指纹识别的复杂代码作斗争，只需简单地发出一次API调用，即可获取干净、结构化的Google SERP JSON数据。这不仅节省了您无数小时的开发和维护时间，还为您提供了一种高度可靠、可扩展且经济实惠的解决方案，满足所有Google SERP数据需求。无论您是在跟踪排名、监控广告还是进行市场研究，Scrapeless都能让您专注于利用数据，而不是在获取数据的过程中苦苦挣扎。

结论

使用Python抓取Google搜索结果是一项强大的能力，可以为各种应用解锁丰富的数据。从简单的HTTP请求到使用Selenium和Playwright进行复杂的浏览器自动化，有多种方式可以解决此任务。然而，这条道路充满挑战，包括反机器人系统、验证码和动态内容。通过理解本指南中提出的10种解决方案，您将更好地应对这些复杂性并构建更有效的Google SERP抓取工具。

对于那些需要可靠、可扩展且无麻烦访问Google SERP数据的人来说，专用SERP API的优势不可否认。Scrapeless提供了一个强大而高效的解决方案，处理所有潜在的复杂性，让您通过简单的API调用获取干净、结构化的数据。这不仅加快了您的开发过程，还确保了您数据提取项目的长期可行性和成功。

准备好在没有技术头疼的情况下释放Google SERP数据的全部潜力吗？

探索Scrapeless的Deep SERP API，今天轻松开始抓取Google！

常见问题解答 (FAQ)

Q1：抓取Google搜索结果是否合法？

A1： 抓取Google搜索结果的合法性是一个复杂的问题，取决于多个因素，包括您的管辖区、抓取的目的以及数据的使用方式。虽然抓取公开可用的数据通常被认为是合法的，但必须尊重Google的robots.txt文件和服务条款。对于商业用途，建议咨询法律专业人士。

Q2：为什么我的Python脚本被Google封锁？

A2： 您的脚本可能会被封锁，因为Google的反机器人系统检测到自动行为。这可能是由于单个IP请求量过高、非标准用户代理、可预测的请求模式或表明自动化的浏览器属性（例如navigator.webdriver标志）。

Q3：我每天可以抓取多少次Google搜索？

A3： 没有官方限制，但Google会迅速封锁表现出机器人行为的IP。在没有适当的代理轮换和隐身技术的情况下，您可能只能发出几十次请求，然后被临时封锁。使用强大的设置或专用的SERP API，您每天可以发出数千甚至数百万次请求。

Q4：哪个是抓取Google的最佳Python库？

A4: 没有单一的“最佳”库，因为这取决于任务的复杂性。对于简单的情况（很少适用于 Google），requests 和 BeautifulSoup 就足够了。对于动态内容，Playwright 是一个现代且强大的选择。然而，对于可靠且可扩展的 Google 抓取，使用像 Scrapeless 这样的专用 SERP API 是最有效的方法。

Q5: 像 Scrapeless 这样的 SERP API 是如何工作的？

A5: 像 Scrapeless 这样的 SERP API 充当中介。您将搜索查询发送到 API，由它处理向 Google 发出请求的所有复杂性，包括使用大量代理池、轮换用户代理、解决 CAPTCHA 和渲染 JavaScript。然后，它解析 HTML 响应并返回干净、结构化的 JSON 数据，免去您直接抓取的挑战。