如何使用 SerpAPI 获取 Google 搜索结果

一、为何选用 SerpAPI 抓取 Google 搜索结果？

• 反反爬一体化：免去自建代理与验证码识别，SerpAPI 自带 IP 池和反反爬逻辑。
• 结构化 JSON 响应：自动返回 organic_results、knowledge_graph、local_results 等字段，无需手动解析 HTML。
• 多搜索引擎支持：不仅限于网页，还支持 tbm=isch（图片）、nws（新闻）、shop、vid（视频）等。
• 地域与语言本地化：通过 location、gl、hl 参数模拟全球不同地区搜索环境。

核心关键词：SerpAPI、Google 搜索结果、搜索爬虫、JSON 结构化数据、分页抓取、本地化搜索

二、快速上手：安装与初始化

pip install serpapi python-dotenv

import os
from dotenv import load_dotenv
from serpapi import GoogleSearch

load_dotenv()
params = {
  "q": "coffee shops",
  "engine": "google",
  "location": "New York, United States",
  "api_key": os.getenv("SERPAPI_KEY"),
  "num": 100,
  "start": 0,
  "no_cache": True
}
search = GoogleSearch(params)
result = search.get_dict()

• q：搜索关键词
• engine：搜索类型（google、images、nws…）
• num + start：分页抓取 参数，支持最多 num=100
• no_cache：禁用缓存，强制 实时拉取

三、解析与存储：JSON 结果处理

organic = result.get("organic_results", [])
for idx, item in enumerate(organic, 1):
    print(f"{idx}. {item['title']} — {item['link']}")
    print(f"   摘要：{item.get('snippet')}")

• 导出 CSV 或写入 MySQL/PostgreSQL，构建 搜索爬虫 数据库。
• 解析 knowledge_graph、local_results、inline_images 等高级字段，拓展数据维度。

四、进阶用法与优化

1. 多区域对比：循环传入不同 location，对比 SERP 差异。
2. 高级搜索操作：利用 q 中的 site:、inurl:、filetype: 实现精确筛选。
3. 批量抓取与限流：结合 time.sleep 和重试机制，规避 API Rate Limit。
4. 无代码集成：SerpAPI 支持 Google Sheets 和 Make 免编码数据拉取。

五、常见问题与解决方案

• 错误 429 Too Many Requests：加大请求间隔或联系升级套餐。
• 返回字段不全：检查 output=json，并启用 no_cache=false 重试。
• 地理定位无效：确保使用正确的 location 字符串和可选 gl/hl 参数。

六、总结

通过本文，你已掌握使用 SerpAPI 获取 Google 搜索结果 的核心流程：

1. 环境配置 与 SDK 安装；
2. 核心参数（q、location、num、start、no_cache）详解；
3. JSON 解析 与 数据存储；
4. 分页抓取、本地化搜索 和 无代码集成 等 进阶技巧。

立即将这些实战技巧应用于你的 搜索爬虫 和 市场情报 项目，实现更高效、可靠的数据采集与分析！

原文引自YouTube视频：https://www.youtube.com/watch?v=-H9yN_jl4FQ