如何用Python免费爬取Google Scholar文献？scholarly库让学术研究效率提升10倍！
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scholarly 想轻松获取Google Scholar上的学术文献却被验证码困扰？scholarly是一款强大的Python库，能帮助开发者以友好的方式从Google Scholar检索作者和出版物信息，无需手动处理烦人的验证码问题，让学术研究和数据分析效率大幅提升。
📚 什么是scholarly？
scholarly是一个轻量级Python模块，专为访问Google Scholar数据设计。它提供简洁的API接口，让用户可以直接通过代码查询学者资料、论文信息、引用数据等，无需面对复杂的反爬虫机制。该项目包含完整的文档和测试用例，确保新手也能快速上手。
🚀 为什么选择scholarly？
✅ 核心优势一览
- 免验证码访问：自动规避Google Scholar反爬虫限制，无需手动输入验证码
- 代理自动切换：内置代理生成器（
scholarly/_proxy_generator.py）避免IP封锁 - 极简安装流程：支持
pip一键安装，5分钟即可开始使用 - 全面数据类型：提供标准化的学者、论文数据结构（
scholarly/data_types.py） - 高度自定义查询：可按需筛选文献年份、引用数、作者机构等维度
📊 适用场景
- 学术研究者：快速追踪领域最新研究，分析学者影响力网络
- 学生党：高效收集参考文献，自动生成引用格式
- 数据分析师：挖掘学术出版趋势，构建引用关系图谱
- 教育工作者：监控研究进展，辅助课程设计与教材开发
🔧 快速上手指南
1️⃣ 环境准备
确保已安装Python 3.6+，通过以下命令克隆仓库并安装依赖：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scholarly
cd scholarly
pip install -r requirements.txt
2️⃣ 基础使用示例
查询特定学者并获取详细信息：
from scholarly import scholarly
# 搜索作者
search_query = scholarly.search_author('Steven A. Cholewiak')
author = next(search_query)
# 填充完整信息
scholarly.fill(author)
print(author)
获取论文引用数据：
# 搜索论文
search_query = scholarly.search_pubs('Perceptual organization in vision')
pub = next(search_query)
# 获取引用列表
citations = scholarly.citedby(pub)
print(f"该论文被引用{len(list(citations))}次")
🛠️ 高级功能探索
🔍 精准文献检索
通过组合筛选条件定位目标文献：
# 按标题、年份、作者组合搜索
pubs = scholarly.search_pubs('"deep learning" author:"Andrew Ng" year:2015-2020')
🌐 代理配置方法
修改scholarly/_proxy_generator.py可自定义代理池，提升请求稳定性：
# 示例：添加自定义代理
proxies = {
'http': 'http://user:pass@proxy_ip:port',
'https': 'https://user:pass@proxy_ip:port'
}
scholarly.use_proxy(proxies=proxies)
📝 数据解析模块
项目提供专业的解析工具：
- 作者信息解析：
scholarly/author_parser.py - 论文数据提取：
scholarly/publication_parser.py - 导航控制逻辑：
scholarly/_navigator.py
📚 进阶学习资源
📖 官方文档
完整使用指南可参考项目文档目录：
- 快速入门：
docs/quickstart.rst - API参考：
docs/scholarly.rst - 开发指南：
docs/scholarly_dev.md
🌟 实用技巧
- 使用
scholarly.fill()方法时添加sections参数可选择性加载数据 - 批量查询时设置
scholarly.set_retries(3)增加容错性 - 通过
data_types.py了解返回数据结构，方便后续处理
🤝 社区与贡献
scholarly欢迎所有形式的贡献！你可以：
- 提交Issue报告bug或需求
- 改进解析逻辑（
author_parser.py/publication_parser.py） - 添加新的数据导出格式
- 完善多语言支持
🎯 总结
无论是学术研究、数据分析还是日常学习，scholarly都能成为你高效获取Google Scholar数据的得力助手。它彻底解决了验证码烦恼，提供标准化的数据接口，让你专注于真正有价值的研究工作。现在就开始探索，让学术信息获取变得前所未有的简单！
提示：合理使用爬虫功能，遵守目标网站robots协议，建议设置适当请求间隔以保护服务器资源。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
