学术党狂喜！Python爬虫批量爬取CNKI/Google Scholar：10分钟下载100篇PDF（效率提升10倍）

一、前言：科研狗的4个文献下载痛点，我用爬虫彻底解决了

做科研、写论文的同学，大概率被文献搜集折磨过：

• 效率极低：手动在CNKI、Google Scholar切换搜索，一篇篇点击下载，几十篇文献要花3-4小时，宝贵时间全浪费在重复操作上；
• 多平台切换麻烦：中文文献找CNKI，外文文献找Google Scholar，不同平台下载流程不一样，登录、验证、跳转来回折腾；
• PDF下载受阻：部分文献需要付费、部分仅支持在线阅读、部分需要校园网权限，想下载全靠“找资源”“求分享”；
• 文献管理混乱：下载的PDF命名杂乱（如“123456.pdf”），分类、引用格式整理要花额外时间，后续查找困难。

前阵子写博士论文，需要搜集100篇关于“机器学习在图像识别中的应用”的中英文文献，一开始手动下载，3小时才搞定20篇，还漏了好几篇关键文献。后来用Python写了爬虫，结合多线程+抗反爬策略，10分钟就批量爬取并下载了100篇PDF，自动按“作者-年份-标题”重命名，还能生成GB/T 7714引用格式，效率直接提升10倍，彻底解放了双手。

这篇文章就把这套学术爬虫的全流程拆解开，从CNKI/Google Scholar反爬机制破解、模拟登录、批量搜索、PDF自动下载，到文献分类管理，每个环节都附实战代码和踩坑记录，不管你是Python新手，还是需要高效搜集文献的科研党，都能直接套用落地。

二、核心逻辑：学术爬虫的破局思路与架构设计

学术爬虫的核心需求是“多平台、批量化、自动化、高可用”——覆盖中英文核心数据库，批量爬取文献，自动下载PDF