Google Scholar est devenu un outil incontournable pour les chercheurs, les universitaires et les étudiants à la recherche d'articles, de documents et de ressources universitaires. Lancé en 2004, Google Scholar est devenu un moteur de recherche spécialisé qui se concentre sur les publications universitaires et fournit un vaste référentiel de connaissances universitaires dans diverses disciplines. Au fil des ans, il est devenu un outil précieux, offrant un accès à une multitude de contenus universitaires, notamment des revues, des actes de conférence, des thèses, etc.

Avec des millions d'utilisateurs dans le monde, Google Scholar joue un rôle essentiel dans la facilitation de la recherche universitaire, en aidant les individus à se tenir au courant des dernières avancées et découvertes dans leurs domaines d'intérêt. Dans ce blog, nous vous expliquerons comment extraire des documents de recherche avec Google Scholar Scraper avec Python.

Si vous souhaitez passer directement à la première étape pour récupérer les données de Google Scholar, cliquez ici.

Table des matières

  1. Pourquoi gratter les SERP de Google Scholar ?
  • Que pouvez-vous extraire de Google Scholar ?
  • Cas d'utilisation potentiels des données Google Scholar
  1. Configuration de votre environnement Python
  • Installation de Python et des bibliothèques essentielles
  • Sélection d'un IDE de développement adapté
  1. Approche commune pour le scraping SERP de Google Scholar
  • Utilisation de la bibliothèque de requêtes de Python
  • Examen de la structure HTML de Google Scholar
  • Analyser du HTML avec BeautifulSoup
  • Limites et défis de l’approche commune
  1. Améliorer l'efficacité avec Crawlbase Crawling API
  • Crawlbase Inscription et jeton API
  • Interagir avec le Crawling API En utilisant Crawlbase Bibliothèque
  • Extraire les résultats SERP de Google Scholar
  • Gestion de la pagination
  • Sauvegarde des données extraites dans SQLite
  1. Réflexions finales
  2. Foire Aux Questions (FAQ)

Pourquoi supprimer les SERP de Google Scholar ?

Le Web scraping Google Scholar SERP offre de nombreux avantages aux chercheurs à la recherche d'informations académiques.

Accès à une richesse d'informations académiques

En parcourant les pages de résultats de Google Scholar, les chercheurs ont accès à une base de données exhaustive d’articles scientifiques. Cette vaste richesse d’informations leur permet d’explorer un large éventail de recherches et de perspectives, enrichissant ainsi leur compréhension de leur domaine d’étude.

De plus, l’accès à cette mine d’informations académiques peut également conduire à des découvertes fortuites. Les chercheurs peuvent tomber sur des articles ou des études pertinents qu’ils n’avaient pas initialement recherchés, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives d’exploration et de potentielles avancées dans leurs recherches.

Améliorer l’efficacité de la recherche

La recherche manuelle dans d'innombrables pages de résultats de recherche sur la page d'accueil de Google Scholar peut prendre beaucoup de temps. Grâce au scraping Web, les chercheurs peuvent automatiser le processus, ce qui leur permet de gagner un temps précieux et de se concentrer sur l'analyse des données récupérées. Cette efficacité accrue ouvre de nouvelles possibilités de collaboration et d'innovation.

De plus, l'efficacité accrue de la recherche obtenue grâce au scraping Web de Google Scholar SERP peut également conduire à une analyse de la littérature plus systématique et plus complète. Les chercheurs peuvent rassembler un plus grand volume d'articles et d'études pertinents en moins de temps, ce qui leur permet de synthétiser les informations plus efficacement et de prendre des décisions éclairées dans leurs propres projets de recherche.

Que pouvez-vous extraire de Google Scholar ?

  1. Métriques de citation:Google Scholar fournit des indicateurs de citation pour les articles scientifiques, offrant ainsi un aperçu de l'impact et de la pertinence d'une publication. L'extraction de ces indicateurs permet aux chercheurs d'identifier les travaux influents dans un domaine spécifique.
  2. Auteur de l'information:L'extraction de données sur les auteurs, leurs affiliations et leurs réseaux de collaboration permet de comprendre le paysage académique. Elle facilite le suivi des contributions de chercheurs spécifiques et la découverte de collaborateurs potentiels.
  3. Détails de la publication:Recueillez des informations telles que la date de publication, la revue, la conférence ou la source du livre. Ces informations aident à évaluer l'actualité et la crédibilité des travaux universitaires.
  4. Résumés et mots-clés:L'extraction de résumés et de mots-clés fournit un aperçu du contenu des articles scientifiques. Ces données sont essentielles pour évaluer rapidement la pertinence d'une publication par rapport à des intérêts de recherche spécifiques.
  5. Lien vers le texte intégral:Des liens directs vers le texte intégral d'articles scientifiques sont souvent disponibles sur Google Scholar. L'extraction de ces liens permet aux utilisateurs d'accéder au contenu complet des publications concernées.
  6. Articles Relatifs:Google Scholar suggère des articles connexes en fonction du contenu et des citations. L'extraction de ces données fournit aux chercheurs des sources et des perspectives supplémentaires liées à leur domaine d'intérêt.
  7. Profils d'auteur:Google Scholar crée des profils pour les auteurs, mettant en valeur leurs publications et leurs indicateurs de citation. L'extraction de ces données permet d'avoir une compréhension complète de l'ensemble de l'œuvre d'un auteur.

Cas d'utilisation potentiels des données Google Scholar

L'extraction des résultats SERP de Google Scholar ouvre de nombreuses possibilités d'informations académiques et axées sur la recherche.

Voici quelques cas d’utilisation potentiels pour les données extraites :

Cas d'utilisation des données Google Scholar
  1. Recherche académique:Les chercheurs et les universitaires peuvent utiliser les données extraites pour analyser les tendances académiques, identifier les contributeurs clés dans des domaines spécifiques et explorer la distribution du contenu académique.
  2. Analyse des citations:Les données peuvent être utilisées pour effectuer des analyses de citations, aidant les chercheurs à comprendre l’impact et l’influence des publications universitaires dans un domaine particulier.
  3. Profil d'auteur:En extrayant des informations sur les auteurs, leurs affiliations et leurs historiques de publication, les données peuvent contribuer à créer des profils détaillés de chercheurs, facilitant ainsi le réseautage et la collaboration universitaires.
  4. Analyse de tendance:Les données extraites permettent d’identifier et d’analyser les tendances émergentes au sein des disciplines académiques, aidant ainsi les chercheurs à rester informés des derniers développements dans leurs domaines.
  5. Évaluation de la recherche institutionnelle:Les établissements d’enseignement peuvent utiliser les données pour évaluer les résultats de recherche de leurs professeurs, suivre les collaborations universitaires et mesurer l’impact de leurs activités de recherche.
  6. Résumé du contenu:Les techniques de traitement du langage naturel (NLP) peuvent être appliquées aux résumés et aux textes extraits, permettant la création de résumés ou de groupes de sujets pour un aperçu rapide des domaines de recherche.
  7. Développement de ressources pédagogiquesCes données peuvent être précieuses pour les enseignants souhaitant élaborer des supports de cours, des études de cas ou des listes de référence, garantissant ainsi l'adéquation du contenu pédagogique avec les dernières publications universitaires. De plus, elles pourraient même éclairer développement du système de gestion scolaire en identifiant les tendances de recherche en matière de technologie éducative et de pédagogie, permettant ainsi aux développeurs de créer des systèmes qui répondent mieux aux besoins académiques en constante évolution.
  8. Analyse de la concurrence:Les institutions universitaires, les éditeurs ou les chercheurs peuvent mener des analyses concurrentielles en comparant les volumes de publication, les taux de citation et les réseaux de collaboration au sein de domaines de recherche spécifiques.
  9. Études scientométriques:Les scientomètres peuvent utiliser les données pour des analyses quantitatives de publications scientifiques, en explorant les modèles de collaboration, la dynamique de citation et l’évolution des sujets de recherche.
  10. Aide à la décision:Les chercheurs et les décideurs peuvent utiliser les données extraites pour éclairer les décisions stratégiques, telles que l’allocation de fonds, les partenariats universitaires et les investissements dans des domaines de recherche spécifiques.

Configuration de votre environnement Python

L'extraction des SERP de Google Scholar nécessite un environnement Python bien configuré. Voici un guide étape par étape pour préparer votre environnement à ce parcours de récupération de données.

Installation de Python et des bibliothèques essentielles

Commencez par installer Python, le langage de programmation polyvalent qui sera l'épine dorsale de votre projet de scraping. Visitez le site officiel Python, téléchargez la dernière version et suivez les instructions d'installation.

Pour rationaliser le processus de scraping, certaines bibliothèques Python sont essentielles :

  • Demandes:Cette bibliothèque simplifie les requêtes HTTP, vous permettant de récupérer le contenu HTML des pages SERP de Google Scholar.
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demandes d'installation pip

  • BeautifulSoup:Une bibliothèque puissante pour analyser le HTML et extraire des informations, BeautifulSoup est inestimable pour naviguer et extraire le contenu structuré des pages SERP.
1
pip installer beautifulsoup4
  • Crawlbase:Pour une approche avancée et efficace, intégrant Crawlbase Intégrez à votre projet des fonctionnalités telles que la gestion dynamique du contenu, la rotation des adresses IP et la résolution transparente des problèmes courants de scraping. Visitez le Crawlbase site Web, inscrivez-vous et obtenez votre jeton API.
1
pip installe crawlbase

Sélection d'un IDE de développement adapté

Le choix du bon environnement de développement intégré (IDE) a un impact considérable sur votre expérience de codage. Voici quelques choix populaires :

  • PyCharm:PyCharm est un IDE robuste développé spécifiquement pour Python. Il fournit des fonctionnalités telles que la saisie semi-automatique intelligente du code, des outils de débogage et une interface conviviale. Vous pouvez télécharger gratuitement l'édition communautaire sur le site Web de JetBrains.
  • Carnets de Jupyter:Idéaux pour l'exploration et la visualisation interactives des données, les notebooks Jupyter fournissent une interface conviviale pour le développement et l'analyse de code.
  • Visual Studio Code:Connu pour sa polyvalence et son extensibilité, Visual Studio Code offre un environnement robuste avec des fonctionnalités telles que la mise en évidence de la syntaxe, le débogage et l'intégration Git.

Quel que soit l'IDE que vous choisissez, assurez-vous qu'il correspond à votre flux de travail et à vos préférences. Maintenant que votre environnement Python est configuré, passons à l'exploration de l'approche courante pour récupérer les SERP de Google Scholar.

Approche commune pour le scraping SERP de Google Scholar

Lorsque vous vous lancez dans le scraping SERP de Google Scholar avec l'approche courante, vous exploiterez les puissants outils de Python pour collecter des données précieuses. Suivez ces étapes pour commencer :

Utilisation de la bibliothèque de requêtes de Python

Lors du scraping des résultats de recherche de Google Scholar, la première étape consiste à utiliser la puissance de la bibliothèque Requests de Python. Cette bibliothèque simplifie le processus de création de requêtes HTTP pour récupérer le contenu HTML de la page de résultats de recherche. Examinons les détails en utilisant l'exemple d'une requête de recherche pour « Data Science ».

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importer demandes

# Définir la requête de recherche
requête_recherche = « Science des données »

# Formuler l'URL pour Google Scholar avec la requête de recherche
URL = f"https://scholar.google.com/scholar?q={requête_recherche}"

# Effectuer une requête HTTP pour récupérer le contenu de la page
réponse = demandes.get(url)

# Vérifiez si la demande a abouti (code d'état 200)
if réponse.status_code == 200:
    # Stocker le contenu HTML de la page
    html_content = réponse.texte

    impression(contenu_html)
d'autre:
    # Imprimer un message d'erreur si la requête échoue
    impression(f"Échec de la récupération de la page. Code d'état : {réponse.status_code}")

Dans ce script, nous commençons par définir notre requête de recherche, puis nous construisons l'URL de Google Scholar en ajoutant la requête. La méthode requests.get() est utilisée pour effectuer la requête HTTP, et le contenu HTML obtenu est stocké pour un traitement ultérieur.

Exécutez le script :

Ouvrez votre éditeur de texte ou IDE préféré, copiez le code fourni et enregistrez-le dans un fichier Python. Par exemple, nommez-le google_scholar_scraper.py.

Ouvrez votre terminal ou votre invite de commande et accédez au répertoire dans lequel vous avez enregistré google_scholar_scraper.pyExécutez le script à l’aide de la commande suivante :

1
python google_scholar_scraper.py

Lorsque vous appuyez sur Entrée, votre script prend vie, envoyant une requête au site Web de Google Scholar, récupérant le contenu HTML et l'affichant sur votre terminal.

Instantané de sortie HTML

Examen de la structure HTML de Google Scholar

Lors de l'extraction de données Google Scholar, il est essentiel d'inspecter les éléments à l'aide des outils de développement du navigateur. Voici comment identifier les sélecteurs CSS pour les points de données clés :

  1. Faites un clic droit et inspectez:Cliquez avec le bouton droit sur l’élément que vous souhaitez extraire (par exemple, les titres, les auteurs, les détails de la publication) et choisissez « Inspecter » dans le menu contextuel.
  2. Utiliser les outils de développement du navigateur:Les outils de développement de navigateur vous permettent d'explorer la structure HTML en survolant les éléments, en mettant en surbrillance le code correspondant et en comprenant la hiérarchie des classes et des balises.
  3. Identifier les classes et les balises:Recherchez des classes et des balises uniques associées aux points de données qui vous intéressent. Par exemple, les titres peuvent être dans

    balises avec une classe spécifique.

  4. Adaptez-vous à vos besoins:Adaptez votre compréhension de la structure HTML pour créer des sélecteurs CSS précis qui ciblent les éléments souhaités.

En inspectant les éléments dans les résultats de recherche de Google Scholar, vous pouvez identifier les sélecteurs CSS nécessaires pour extraire des informations précieuses pendant le processus de scraping. La compréhension de la structure garantit une récupération précise et efficace des données pour vos besoins spécifiques.

Analyser du HTML avec BeautifulSoup

L'analyse HTML est une étape essentielle pour extraire les résultats SERP de Google Scholar. BeautifulSoup, une bibliothèque Python, simplifie ce processus en fournissant des outils pour naviguer, rechercher et modifier l'arbre d'analyse. Utilisons BeautifulSoup pour parcourir et extraire des données structurées à partir du contenu HTML récupéré précédemment.

Note:Pour les derniers sélecteurs CSS personnalisés pour la structure HTML de Google Scholar, reportez-vous à l'étape précédente pour savoir comment identifier les sélecteurs CSS.

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importer demandes
A partir de bs4 importer BeautifulSoup
importer json

def analyse_google_scholar(contenu_html):
    # Initialiser une liste vide pour stocker les détails du résultat
    résultats_détail = []

    # Analyser le contenu HTML avec BeautifulSoup
    soupe = BeautifulSoup(contenu_html, 'html.parser')

    # Extraction des éléments de résultat
    result_items = soup.select('div.gs_r[données-rp]')

    # Parcourir chaque élément de résultat
    pour résultat_élément in result_items :
        # Extraction des détails pertinents
        position = résultat_élément.get('données-rp')
        titre = result_item.find('h3', classe_='gs_rt')
        lien = result_item.select_one('h3.gs_rt > a')
        description = résultat_élément.find('div', classe_='gs_rs')
        auteur = result_item.find('div', classe_='gs_a')

        # Construire un dictionnaire pour chaque résultat
        result_details = {
            'positionner': position,
            'Titre': titre.texte.strip() if titre d'autre Aucun,
            'lien': lien['href'].bande() if lien d'autre Aucun,
            'la description': description.texte.strip() if la description d'autre Aucun,
            'auteur': auteur.texte.strip() if auteur d'autre Aucun
        }

        # Ajout des détails du résultat à la liste
        résultats_détail.append(résultat_détails)

    retourner résultats_détail

def principal†
    # Exemple de requête de recherche
    requête_recherche = « Science des données »

    # Exemple d'URL pour Google Scholar avec la requête de recherche
    URL = f"https://scholar.google.com/scholar?q={requête_recherche}"

    # Effectuer une requête HTTP pour récupérer le contenu de la page
    réponse = demandes.get(url)

    # Vérifiez si la demande a abouti (code d'état 200)
    if réponse.status_code == 200:
        # Stocker le contenu HTML de la page
        html_content = réponse.texte

        # Extraire les détails pertinents à l'aide de BeautifulSoup
        résultats_détail = parse_google_scholar(html_content)

        # Imprimez les détails extraits de manière formatée
        impression(json.dumps(résultats_détail, assurer_ascii=Faux, retrait=2))
    d'autre:
        # Imprimer un message d'erreur si la requête échoue
        impression(f"Échec de la récupération de la page. Code d'état : {réponse.status_code}")

if __nom__ == "__principale__":
    principale()

Dans ce script mis à jour, nous utilisons BeautifulSoup pour localiser et extraire des éléments HTML spécifiques correspondant à l' position, titre, lien, description et auteur informations de chaque résultat de recherche. Nous définissons une fonction parse_google_scholar qui prend le contenu HTML en entrée et renvoie une liste de dictionnaires contenant les détails extraits. La fonction main montre comment utiliser cette fonction pour la requête de recherche spécifiée.

Exemple de sortie :

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[
  {
    "position": "0",
    « Titre »: « [LIVRE][B] R pour la science des données »,
    "lien": "https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=TiLEEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PT9&dq=Data+Science&ots=ZJo3gizSpU&sig=J3dnIWbEJgmDip2NM-OYwWBdOFg",
    "la description": « … Dans notre modèle du processus de science des données, vous commencez par importer et ranger les données. Ensuite, vous comprenez vos données grâce à un cycle itératif de transformation, de visualisation et de modélisation. Vous … »,
    "auteur": "H. Wickham, M. Çetinkaya-Rundel, G. Grolemund - 2023 - books.google.com"
  },
  {
    "position": "1",
    « Titre »: « [LIVRE][B] La science des données en action »,
    "lien": "https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-49851-4_1",
    "la description": « … que l'exploration de processus fournit des outils puissants pour le data scientist d'aujourd'hui. Cependant, avant d'introduire le sujet principal du livre, nous donnons un aperçu de la discipline de la science des données. … »,
    "auteur": "W Van der Alost, W van der Alost - 2016 - Springer"
  },
  {
    "position": "2",
    « Titre »: « La science des données et sa relation avec le big data et la prise de décision basée sur les données »,
    "lien": "https://www.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/big.2013.1508",
    "la description": « … la science des données comme tissu conjonctif entre les technologies de traitement des données (y compris celles du « big data ») et les données… question de la science des données en tant que domaine par rapport à la science des données en tant que profession… »,
    "auteur": "F. Provost, T. Fawcett - Big data, 2013 - liebertpub.com"
  },
  {
    "position": "3",
    « Titre »: « [LIVRE][B] La science des données pour les entreprises : ce que vous devez savoir sur l'exploration de données et la réflexion analytique sur les données »,
    "lien": "https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=EZAtAAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=Data+Science&ots=ymVPQt7Ry2&sig=oJQNtystM4R8SkbFNrsGdLpHVgk",
    "la description": « … la science des données et vous guide à travers la « réflexion analytique des données » nécessaire pour extraire des connaissances utiles et une valeur commerciale des données… la science des données ou si vous êtes un data scientist en herbe… »,
    "auteur": "F. Provost, T. Fawcett - 2013 - books.google.com"
  },
  {
    "position": "4",
    « Titre »: « Science des données, analyse prédictive et big data : une révolution qui va transformer la conception et la gestion de la chaîne d'approvisionnement »,
    "lien": "https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/jbl.12010",
    "la description": « … les data scientists et discutons de la manière dont ces compétences et connaissances du domaine affectent l'efficacité d'un data scientist SCM. … Nous proposons des définitions de la science des données et de l'analyse prédictive comme… »,
    "auteur": « M.A. Waller, S.E. Fawcett – Journal of Business Logistics, 2013 – Bibliothèque en ligne Wiley »
  },
  {
    "position": "5",
    « Titre »: « Qualité des données pour la science des données, l'analyse prédictive et le big data dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement : une introduction au problème et des suggestions pour la recherche et… »,
    "lien": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925527314001339",
    "la description": "… des sujets tels que la science des données, l'analyse prédictive et le big data (DPB). Considérant à la fois la prolifération des activités DPB pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement et le fait que les données sur lesquelles …",
    "auteur": « BT Hazen, CA Boone, JD Ezell… - Revue internationale de…, 2014 - Elsevier »
  },
  {
    "position": "6",
    « Titre »: « [LIVRE][B] Inférence statistique à l'ère de l'informatique, édition étudiante : algorithmes, preuves et science des données »,
    "lien": "https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=q1ctEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR15&dq=Data+Science&ots=OM9gMXSXdt&sig=dr0viCkWNpZZeUAE9a-fMTXZZSo",
    "la description": « … « Tout aspirant data scientist devrait étudier attentivement ce livre, l’utiliser comme référence et apporter un éclairage sur le développement de la discipline, en replaçant la science des données à sa place historique. » … »,
    "auteur": "B. Efron, T. Hastie - 2021 - books.google.com"
  },
  {
    "position": "7",
    « Titre »: « La science des données guidée par la théorie : un nouveau paradigme pour la découverte scientifique à partir des données »,
    "lien": "https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7959606/",
    "la description": « … des modèles de science des données pour apprendre automatiquement des modèles et des modèles à partir de données volumineuses, sans … intégrer les connaissances scientifiques et la science des données en tant que science des données guidée par la théorie (TGDS). Le … »,
    "auteur": "A Karpatne, G Atluri, JH Faghmous… - … connaissances et données …, 2017 - ieeexplore.ieee.org"
  },
  {
    "position": "8",
    « Titre »: « Le moi quantifié : une révolution fondamentale dans la science du big data et la découverte biologique »,
    "lien": "https://www.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/big.2012.0002",
    "la description": « … Une tendance contemporaine clé émergeant dans la science du Big Data est … les scientifiques du Big Data doivent développer de nouveaux modèles pour prendre en charge les données QS … et des normes de confidentialité pour la façon dont les données personnelles sont utilisées. Ensuite-… »,
    "auteur": "M Swan - Big data, 2013 - liebertpub.com"
  },
  {
    "position": "9",
    « Titre »: « [PDF][PDF] Scientifique des données »,
    "lien": "http://blogs.sun.ac.za/open-day/files/2022/03/Data-Scientist-Harvard-review.pdf",
    "la description": « … la société Greenplum, EMC a décidé que la disponibilité des data scientists serait un facteur déterminant dans le développement du big data. Sa division Education Services a donc lancé une division de data science et d'analyse du big data… »,
    "auteur": "TH Davenport, DJ Patil - Harvard Business Review, 2012 - blogs.sun.ac.za"
  }
]

Limites et défis de l’approche commune

Bien que l'approche courante utilisant la bibliothèque Requests de Python et BeautifulSoup soit accessible, elle comporte certaines limitations et certains défis qui peuvent avoir un impact sur l'efficacité et la fiabilité du scraping des résultats SERP de Google Scholar.

Pas de gestion de contenu dynamique

L'approche courante repose sur l'analyse HTML statique, ce qui signifie qu'elle ne peut pas gérer efficacement les pages avec du contenu dynamique chargé via JavaScript. Google Scholar, comme de nombreux sites Web modernes, utilise le chargement dynamique pour améliorer l'expérience utilisateur, ce qui rend difficile la capture de toutes les données pertinentes avec la seule analyse statique.

Aucun mécanisme intégré pour gérer les blocs IP

Les sites Web, y compris Google Scholar, peuvent mettre en œuvre des mesures pour empêcher le scraping en imposant des blocages d'adresses IP. L'approche courante ne dispose pas de mécanismes intégrés pour gérer les blocages d'adresses IP, ce qui peut entraîner des perturbations et une récupération incomplète des données.

Vulnérabilité aux Captchas

Le scraping Web rencontre souvent des difficultés liées aux captchas, mis en œuvre comme mécanisme de défense contre les robots automatisés. L'approche courante n'inclut pas de fonctionnalités natives pour gérer les captchas, ce qui peut entraîner des interruptions dans le processus de scraping.

Gestion manuelle de la pagination

L'approche courante nécessite une gestion manuelle de la pagination, ce qui signifie que vous devez implémenter du code pour parcourir plusieurs pages de résultats. Cette intervention manuelle peut prendre du temps et peut conduire à une récupération incomplète des données si elle n'est pas implémentée correctement.

Potentiel de problèmes de conformité

Le scraping de Google Scholar et de sites Web similaires soulève des inquiétudes quant au respect des conditions d'utilisation. L'approche courante ne résout pas intrinsèquement les problèmes de conformité, et les scrapers Web doivent faire preuve de prudence pour éviter de violer les conditions définies par le site Web.

Pour surmonter ces limitations et défis, une solution plus avancée et plus robuste, telle que Crawlbase Crawling API, peut être employé. Crawlbase offre des fonctionnalités telles que la gestion dynamique du contenu, la rotation automatique des adresses IP pour éviter les blocages et une gestion transparente de la pagination, offrant une approche plus fiable et plus efficace pour extraire les résultats SERP de Google Scholar.

Améliorer l'efficacité avec Crawlbase Crawling API

Dans cette section, nous allons examiner comment Crawlbase Crawling API peut considérablement améliorer l'efficacité de votre processus de scraping SERP Google Scholar.

Crawlbase Inscription et jeton API

Pour accéder aux puissantes fonctionnalités de Crawlbase Crawling API, commencez par vous inscrire sur le Crawlbase Plateforme. L'inscription est un processus simple qui nécessite vos informations de base.

Pour interagir avec le Crawlbase Crawling API, vous avez besoin d'un jeton. Crawlbase propose deux types de tokens: JS (JavaScript) et Normal. Pour extraire les résultats SERP de Google Scholar, le jeton Normal est celui à choisir. Gardez ce jeton confidentiel et utilisez-le chaque fois que vous initiez une communication avec l'API.

Voici le bonus: Crawlbase offre les 1000 XNUMX premières requêtes gratuitement. Cela vous permet d'explorer et de tester l'efficacité de Crawlbase Crawling API sans aucun coût initial.

Interagir avec le Crawling API En utilisant Crawlbase Bibliothèque

Basé sur Python Crawlbase La bibliothèque permet une interaction fluide avec l'API, l'intégrant ainsi sans effort à votre activité de scraping Google Scholar. L'extrait de code suivant illustre le processus d'initialisation et d'utilisation de la bibliothèque. Crawling API via le Crawlbase Bibliothèque Python.

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A partir de base d'exploration importer API d'exploration

API_TOKEN = 'VOTRE_JETON_CRAWLBASE'
crawling_api = API d'exploration({'jeton':API_TOKEN})

URL = "https://www.exemple.com/"
réponse = crawling_api.get(url)

if réponse['en-têtes']['pc_status']== «200 ':
    html_content = réponse['corps'].décoder(« utf-8 »)
    impression(contenu_html)
d'autre:
    impression(f"Échec de la récupération de la page. Crawlbase code d'état : {réponse['en-têtes']['pc_status']}")

Pour des informations détaillées sur le Crawling API, reportez-vous à la documentation complète disponible sur le Crawlbase plateforme. Accédez-y ici. Pour approfondir les fonctionnalités de la Crawlbase Bibliothèque Python et explorez des exemples d'utilisation supplémentaires, consultez la documentation ici.

Extraire les résultats SERP de Google Scholar

Améliorons le script de scraping de Google Scholar à partir de notre approche habituelle pour extraire efficacement les informations des pages de résultats des moteurs de recherche (SERP). Le script mis à jour ci-dessous utilise Crawlbase Crawling API pour une solution plus fiable et évolutive :

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A partir de base d'exploration importer API d'exploration
A partir de bs4 importer BeautifulSoup
importer json

def récupérer_html(API, URL):
    réponse = api.get(url)

    if réponse['en-têtes']['pc_status']== «200 ':
        retourner réponse['corps'].décoder(« utf-8 »)
    d'autre:
        impression(f"Échec de la récupération de la page. Crawlbase code d'état : {réponse['en-têtes']['pc_status']}")
        retourner Aucun

def analyse_google_scholar(contenu_html):
    # Initialiser une liste vide pour stocker les détails du résultat
    résultats_détail = []

    # Analyser le contenu HTML avec BeautifulSoup
    soupe = BeautifulSoup(contenu_html, 'html.parser')

    # Extraction des éléments de résultat
    result_items = soup.select('div.gs_r[données-rp]')

    # Parcourir chaque élément de résultat
    pour résultat_élément in result_items :
        # Extraction des détails pertinents
        position = résultat_élément.get('données-rp')
        titre = result_item.find('h3', classe_='gs_rt')
        lien = result_item.select_one('h3.gs_rt > a')
        description = résultat_élément.find('div', classe_='gs_rs')
        auteur = result_item.find('div', classe_='gs_a')

        # Construire un dictionnaire pour chaque résultat
        result_details = {
            'positionner': position,
            'Titre': titre.texte.strip() if titre d'autre Aucun,
            'lien': lien['href'].bande() if lien d'autre Aucun,
            'la description': description.texte.strip() if la description d'autre Aucun,
            'auteur': auteur.texte.strip() if auteur d'autre Aucun
        }

        # Ajout des détails du résultat à la liste
        résultats_détail.append(résultat_détails)

    retourner résultats_détail

def principal†
    API_TOKEN = 'VOTRE_JETON_CRAWLBASE'
    crawling_api = API d'exploration({'jeton':API_TOKEN})

    # Exemple de requête de recherche
    requête_recherche = « Science des données »

    # Exemple d'URL pour Google Scholar avec la requête de recherche
    URL = f"https://scholar.google.com/scholar?q={requête_recherche}"

    # Récupérez le contenu HTML du SERP de Google Scholar en utilisant Crawlbase Crawling API
    html_content = fetch_html(crawling_api, url)

    if contenu_html :
        # Extraire les détails pertinents à l'aide de BeautifulSoup
        résultats_détail = parse_google_scholar(html_content)

        # Imprimez les détails extraits de manière formatée
        impression(json.dumps(résultats_détail, assurer_ascii=Faux, retrait=2))
    d'autre:
        # Imprimer un message d'erreur si la requête échoue
        impression(« Sortie en raison d'une récupération HTML échouée. »)

if __nom__ == "__principale__":
    principale()

Ce script mis à jour intègre le Crawlbase Crawling API pour assurer une récupération fluide des résultats SERP de Google Scholar sans défis courants tels que les blocages IP et les captchas.

Exemple de sortie :

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[
  {
    "position": "0",
    « Titre »: « [BOEK][B] R pour science des données »,
    "lien": "https://books.google.com/books?hl=nl&lr=&id=TiLEEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PT9&dq=Data+Science&ots=ZJo3gjqQpN&sig=FNdpemZJ2faNxihOp29Z3SIpLYY",
    "la description": « … Dans notre modèle du processus de science des données, vous commencez par importer et ranger les données. Ensuite, vous comprenez vos données grâce à un cycle itératif de transformation, de visualisation et de modélisation. Vous … »,
    "auteur": "H. Wickham, M. Çetinkaya-Rundel, G. Grolemund - 2023 - books.google.com"
  },
  {
    "position": "1",
    « Titre »: « [HTML][HTML] Applications de l'apprentissage profond et défis dans l'analyse des big data »,
    "lien": "https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-014-0007-7",
    "la description": « … de données non supervisées, ce qui en fait un outil précieux pour l'analyse de Big Data où les données brutes sont en grande partie … dans l'analyse de Big Data, y compris l'extraction de modèles complexes à partir de volumes massifs de … »,
    "auteur": "MM Najafabadi, F Villanustre… - … du big data, 2015 - journalofbigdata.springeropen.com"
  },
  {
    "position": "2",
    « Titre »: « [HTML][HTML] Analyse des Big Data dans le domaine de la santé : promesses et potentiel »,
    "lien": "https://link.springer.com/article/10.1186/2047-2501-2-3",
    "la description": « … de l'analyse des big data dans le domaine de la santé. Troisièmement, nous décrivons la méthodologie de développement d'applications d'analyse des big data. Quatrièmement, nous fournissons des exemples d'analyse des big data dans le domaine de la santé… »,
    "auteur": "W Raghupathi, V Raghupathi - Sciences et systèmes de l'information sur la santé, 2014 - Springer"
  },
  {
    "position": "3",
    « Titre »: « [BOEK][B] La science des données en action »,
    "lien": "https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-49851-4_1",
    "la description": « … que l'exploration de processus fournit des outils puissants pour le data scientist d'aujourd'hui. Cependant, avant d'introduire le sujet principal du livre, nous donnons un aperçu de la discipline de la science des données. … »,
    "auteur": "W Van der Alost, W van der Alost - 2016 - Springer"
  },
  {
    "position": "4",
    « Titre »: « Science des données et prédiction »,
    "lien": "https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2500499",
    "la description": « … La science des données pourrait donc impliquer une focalisation sur les données et, par extension, les statistiques, ou l'étude systématique de l'organisation, des propriétés et de l'analyse des données et de leur rôle dans… »,
    "auteur": "V Dhar - Communications de l'ACM, 2013 - dl.acm.org"
  },
  {
    "position": "5",
    « Titre »: « Transport optimal computationnel : avec des applications à la science des données »,
    "lien": "https://www.nowpublishers.com/article/Details/MAL-073",
    "la description": « … utilisé pour résoudre divers problèmes dans les sciences de l'imagerie (comme le traitement des couleurs ou des textures), … \nqui ont aidé OT à trouver une pertinence dans les sciences des données. Nous accordons une place de choix aux nombreux … »,
    "auteur": "G Peyré, M Cuturi - Fondements et tendances® en Machine …, 2019 - nowpublishers.com"
  },
  {
    "position": "6",
    « Titre »: « Tendances en matière d'analyse de big data »,
    "lien": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0743731514000057",
    "la description": « … des problèmes d'analyse de données. Nous décrivons les plates-formes matérielles couramment utilisées pour exécuter des analyses … Nous concluons par une brève discussion des diverses applications de l'analyse de données, … »,
    "auteur": "K Kambatla, G Kollias, V Kumar, A Grama - Journal de parallèle et…, 2014 - Elsevier"
  },
  {
    "position": "7",
    « Titre »: « La science des données et sa relation avec le big data et la prise de décision basée sur les données »,
    "lien": "https://www.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/big.2013.1508",
    "la description": « … la science des données comme tissu conjonctif entre les technologies de traitement des données (y compris celles du « big data ») et les données… question de la science des données en tant que domaine par rapport à la science des données en tant que profession… »,
    "auteur": "F. Provost, T. Fawcett - Big data, 2013 - liebertpub.com"
  },
  {
    "position": "8",
    « Titre »: « Big data, data science et analytique : opportunité et défi pour la recherche en SI »,
    "lien": "https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/isre.2014.0546",
    "la description": « … Données, analyses et science des données Nous pensons que certains composants de la science des données et de l'analyse commerciale… créés par la disponibilité du big data et les avancées majeures dans le domaine des machines… »,
    "auteur": "R Agarwal, V Dhar - Recherche sur les systèmes d'information, 2014 - pubsonline.informs.org"
  },
  {
    "position": "9",
    « Titre »: « [BOEK][B] Data Science for Business : ce que vous devez savoir sur l'exploration de données et la réflexion analytique sur les données »,
    "lien": "https://books.google.com/books?hl=nl&lr=&id=EZAtAAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=Data+Science&ots=ymVPQu_PyX&sig=ib-KaeUJ3EJPKDJs4LPsbyAU__Y",
    "la description": « … la science des données et vous guide à travers la « réflexion analytique des données » nécessaire pour extraire des connaissances utiles et une valeur commerciale des données… la science des données ou si vous êtes un data scientist en herbe… »,
    "auteur": "F. Provost, T. Fawcett - 2013 - books.google.com"
  }
]

Gestion de la pagination

Lors de l'extraction des résultats de recherche de Google Scholar, la gestion de la pagination est essentielle pour récupérer un ensemble complet de résultats. Google Scholar utilise le paramètre de requête de démarrage pour gérer les résultats paginés. Vous trouverez ci-dessous le script modifié pour intégrer la gestion de la pagination afin d'améliorer l'expérience d'extraction :

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A partir de base d'exploration importer API d'exploration
A partir de bs4 importer BeautifulSoup

def récupérer_html(API, URL):
    # ... (inchangé)

def analyse_google_scholar(contenu_html):
    # ... (inchangé)

def récupérer_les_résultats_paginés(API, URL de base, pages max.):
    tous_results = []

    pour numéro de page in gamme(0, max_pages):
        début = numéro_de_page * 10  # Chaque page affiche 10 résultats
        URL = f"{base_url}&début={commencer}"
        html_content = fetch_html(api, url)

        if contenu_html :
            résultats_détail = parse_google_scholar(html_content)
            tous_résultats.extend(résultats_détail)

    retourner tous les résultats

def principal†
    API_TOKEN = 'VOTRE_JETON_CRAWLBASE'
    crawling_api = API d'exploration({'jeton':API_TOKEN})

    # Exemple de requête de recherche
    requête_recherche = « Science des données »

    # Exemple d'URL pour Google Scholar avec la requête de recherche
    base_url = f"https://scholar.google.com/scholar?q={requête_recherche}"

    # Récupérer les résultats paginés en utilisant Crawlbase Crawling API
    résultats = fetch_paginated_results(crawling_api, base_url, max_pages=5)

    # traiter davantage les résultats récupérés

if __nom__ == "__principale__":
    principale()

Ce script modifié gère désormais efficacement la pagination à l'aide du paramètre de requête de démarrage, garantissant que tous les résultats pertinents sont récupérés de manière transparente.

Sauvegarde des données extraites dans SQLite

Une fois que vous avez extrait avec succès les données de la page d'accueil de Google Scholar, les étapes suivantes impliquent la sauvegarde des informations. Pour stocker de manière persistante les données extraites, nous pouvons utiliser une base de données SQLite. Voici un script mis à jour qui intègre la sauvegarde des résultats dans une base de données SQLite.

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importer sqlite3
A partir de bs4 importer BeautifulSoup
A partir de base d'exploration importer API d'exploration

def récupérer_html(API, URL):
    # ... (inchangé)

def analyse_google_scholar(contenu_html):
    # ... (inchangé)

def récupérer_les_résultats_paginés(API, URL de base, pages max.):
    # ... (inchangé)

def enregistrer_dans_la_base_de_données(résultats):
    # Se connecter à la base de données SQLite
    connexion = sqlite3.connect('google_scholar_results.db')

    # Créer un objet curseur pour interagir avec la base de données
    curseur = connexion.curseur()

    # Créer une table pour stocker les résultats
    curseur.execute('' '
        CRÉER UNE TABLE SI ELLE N'EXISTE PAS google_scholar_results (
            position ENTIER,
            titre TEXTE,
            lien TEXTE,
            description TEXTE,
            Auteur TEXTE
        )
    '' ')

    # Insérer les résultats dans le tableau
    pour résultat in résultats:
        curseur.execute('' '
            INSÉRER DANS google_scholar_results (position, titre, lien, description, auteur)
            VALEURS (?, ?, ?, ?, ?)
        '' ', (résultat['positionner'], résultat['Titre'], résultat['lien'], résultat['la description'], résultat['auteur']))

    # Validez les modifications et fermez la connexion
    connexion.commit()
    connexion.close()

def principal†
    API_TOKEN = 'VOTRE_JETON_CRAWLBASE'
    crawling_api = API d'exploration({'jeton':API_TOKEN})

    # Exemple de requête de recherche
    requête_recherche = « Science des données »

    # Exemple d'URL pour Google Scholar avec la requête de recherche
    base_url = f"https://scholar.google.com/scholar?q={requête_recherche}"

    # Récupérer les résultats paginés en utilisant Crawlbase Crawling API
    résultats = fetch_paginated_results(crawling_api, base_url, max_pages=5)

    # Enregistrer les résultats extraits dans une base de données SQLite
    save_to_database(résultats)

if __nom__ == "__principale__":
    principale()

Ce script crée un fichier de base de données nommé google_scholar_results.db et une table pour stocker les résultats extraits. Il insère ensuite chaque résultat dans la base de données.

google_scholar_results Aperçu du tableau :

Aperçu du tableau de google_scholar_results

Réflexions finales

Ce guide partage des conseils essentiels pour extraire les résultats de recherche de Google Scholar à l'aide de Python et du Crawlbase Crawling APILorsque vous explorez le monde du scraping Web, gardez à l’esprit que ces compétences peuvent être appliquées non seulement à Google Scholar, mais également à diverses autres plateformes.

Explorez nos guides supplémentaires ci-dessous pour élargir votre expertise en matière de scraping des moteurs de recherche.

(I.e. Comment extraire les résultats de recherche Google

(I.e. Comment extraire les résultats de recherche Bing

(I.e. Comment extraire les résultats de recherche Yandex

Nous comprenons que le scraping Web peut présenter des défis et il est important que vous vous sentiez soutenu. Par conséquent, si vous avez besoin de conseils supplémentaires ou rencontrez des obstacles, n'hésitez pas à nous contacter. Notre équipe dédiée s'engage à vous accompagner tout au long de vos démarches de web scraping.

Foire Aux Questions (FAQ)

La légalité du scraping Web dépend des conditions d'utilisation du site Web. Les conditions de Google Scholar interdisent explicitement le scraping à des fins commerciales. Il est essentiel de consulter et de respecter les conditions d'utilisation et robots.txt fichier de tout site Web pour garantir le respect des directives légales et éthiques. Donnez toujours la priorité aux pratiques de scraping éthiques pour maintenir une présence en ligne positive et éviter d'éventuels problèmes juridiques.

Q : Comment puis-je extraire les données de Google Scholar à l’aide de Python ?

Pour extraire les données Google Scholar avec Python, vous pouvez utiliser la bibliothèque Requests pour effectuer des requêtes HTTP vers la page de résultats de recherche. Avec BeautifulSoup, vous pouvez ensuite analyser le code HTML pour extraire des informations pertinentes telles que les titres, les liens, les auteurs, etc. Pour une solution plus efficace et fiable, vous pouvez opter pour Crawlbase's Crawling API, qui rationalise le processus et fournit des fonctionnalités améliorées pour gérer les complexités du scraping Web.

Q : Quels sont les défis courants lors de l'extraction des résultats SERP de Google Scholar ?

L'extraction des résultats de recherche Google Scholar peut présenter des difficultés, comme la gestion efficace de la pagination pour récupérer des données complètes. De plus, la résolution des blocages IP, la gestion du contenu dynamique et le respect des pratiques éthiques d'extraction constituent des obstacles courants. La mise en œuvre d'une gestion des erreurs appropriée et l'utilisation d'un outil d'extraction Google Scholar comme Crawlbase's Crawling API, vous pouvez relever ces défis plus efficacement.

Q : Puis-je analyser et visualiser les données Google Scholar extraites à des fins de recherche ?

Bien sûr ! Une fois que vous avez extrait les données de Google Scholar, vous pouvez les enregistrer dans une base de données, telle que SQLite, pour un stockage à long terme. Par la suite, vous pouvez utiliser des bibliothèques Python comme pandas pour une analyse approfondie des données, vous permettant de découvrir des modèles, des tendances et des corrélations au sein des informations scientifiques. Des outils de visualisation comme Matplotlib ou Seaborn vous permettent en outre de présenter vos résultats de manière visuellement convaincante, facilitant ainsi vos efforts de recherche.