2025最新GHunt进阶技巧：突破API限制，实现批量数据采集自动化

2025最新GHunt进阶技巧：突破API限制，实现批量数据采集自动化

【免费下载链接】GHunt 🕵️‍♂️ Offensive Google framework. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gh/GHunt

你是否还在为GHunt单次请求限制而烦恼？是否希望实现Google账户相关信息的批量采集与分析？本文将系统讲解三大进阶技巧，帮助你突破API调用瓶颈，构建自动化数据采集流程，从普通用户升级为高级OSINT（开源情报）分析师。读完本文你将掌握：并发请求控制方案、Cookie池构建技巧、以及完整的批量采集脚本开发。

关于GHunt

GHunt（v2）是一个针对Google相关场景的框架，主要用于OSINT（开源情报）调查，其核心特性包括CLI使用和模块、Python库使用、完全异步、JSON导出以及便于登录的浏览器扩展。

官方文档：README.md

批量采集的核心挑战

Google的API限制主要体现在两个方面：请求频率限制和单次查询数据量限制。普通用户直接循环调用API会面临429 Too Many Requests错误，而通过浏览器手动查询更是效率低下。GHunt作为专业的Google框架，提供了底层API封装，但默认配置下仍需优化才能满足批量采集需求。

技巧一：异步并发请求控制

GHunt原生支持异步编程，通过合理配置并发数可以显著提高采集效率。核心模块位于ghunt/helpers/utils.py，其中的get_httpx_client()函数返回一个预配置的异步客户端。

# 优化后的异步客户端配置
def get_httpx_client() -> httpx.AsyncClient:
    """返回优化后的异步客户端，支持并发控制"""
    limits = httpx.Limits(max_connections=10, max_keepalive_connections=5)
    return AsyncClient(http2=True, timeout=15, limits=limits)

通过调整max_connections参数控制并发数，建议值为5-10。结合asyncio.gather实现批量任务调度：

async def batch_check_emails(emails):
    as_client = get_httpx_client()
    tasks = [is_email_registered(as_client, email) for email in emails]
    results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    return dict(zip(emails, results))

示例代码参考：examples/email_registered.py

技巧二：Cookie池构建与轮换

Google通过Cookie跟踪用户会话，单一Cookie频繁请求极易触发风控。解决方案是构建Cookie池，实现请求时自动轮换。核心实现位于ghunt/objects/session.py，通过GHuntCreds类管理多个认证会话。

class CookiePool:
    def __init__(self, cookie_files):
        self.creds_list = [GHuntCreds().load_from_file(f) for f in cookie_files]
        self.index = 0
        
    def get_next_creds(self):
        """循环获取下一个Cookie会话"""
        self.index = (self.index + 1) % len(self.creds_list)
        return self.creds_list[self.index]

使用方法：

1. 通过ghunt login生成多个Cookie文件
2. 初始化CookiePool并在每次请求前获取新会话
3. 结合异步客户端实现会话隔离

技巧三：模块化任务调度与数据持久化

对于大规模采集任务，需要实现任务调度、失败重试和数据持久化。GHunt的模块化设计允许灵活组合不同API，例如结合ghunt/modules/email.py和ghunt/apis/peoplepa.py实现完整的用户相关信息采集。

async def scheduled_scan(emails, output_file, interval=60):
    pool = CookiePool(["cookie1.json", "cookie2.json"])
    for email_batch in chunkify(emails, 5):  # 每批5个邮箱
        creds = pool.get_next_creds()
        results = await batch_collect_profile(creds, email_batch)
        save_results(results, output_file)
        await asyncio.sleep(interval)  # 间隔60秒避免触发频率限制

任务流程图：

完整实现代码示例

结合以上技巧，以下是一个批量采集邮箱相关状态的完整脚本：

import asyncio
import json
from ghunt.helpers.gmail import is_email_registered
from ghunt.helpers.utils import chunkify, get_httpx_client

class BatchChecker:
    def __init__(self, concurrency=5, interval=10):
        self.concurrency = concurrency
        self.interval = interval
        
    async def check_batch(self, emails):
        as_client = get_httpx_client()
        tasks = [is_email_registered(as_client, email) for email in emails]
        results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
        await as_client.aclose()
        return {e: r for e, r in zip(emails, results)}
        
    async def run(self, emails, output_file):
        for batch in chunkify(emails, self.concurrency):
            results = await self.check_batch(batch)
            with open(output_file, 'a') as f:
                json.dump(results, f)
                f.write('\n')
            print(f"Processed {len(batch)} entries, waiting...")
            await asyncio.sleep(self.interval)

if __name__ == "__main__":
    emails = ["test1@gmail.com", "test2@gmail.com"]  # 实际使用时从文件读取
    checker = BatchChecker(concurrency=3, interval=15)
    asyncio.run(checker.run(emails, "results.json"))

注意事项与最佳实践

1. 请求频率控制：根据Google的API限制，建议每IP每分钟不超过60次请求
2. 错误处理：实现指数退避重试机制处理临时失败
3. Cookie管理：定期更新Cookie池，避免长期使用同一组Cookie
4. 数据存储：采用JSONL格式（每行一个JSON对象）便于增量处理

总结与展望

通过异步并发、Cookie池和模块化调度三大技巧，可以有效突破Google的API限制，实现高效的批量数据采集。GHunt作为一个活跃发展的框架，其examples目录和ghunt/apis模块提供了丰富的扩展可能。未来版本可能会集成更智能的请求调度和反检测机制，进一步提升采集效率。

建议收藏本文并关注项目更新，下期将介绍如何结合GHunt和机器学习进行用户相关信息分析。

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