LLM的預訓練任務有哪些
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Serper API返回的數據是一個 JSON 格式的對象，包含了大量的搜索引擎結果信息。以下是一個示例響應數據的結構：
JSON復制
{
"title": "DeepL 翻譯服務",
"link": "https://www.deepl.com/zh/translator",
"snippet": "DeepL 提供高質量的翻譯服務，支持多種語言。",
"position": 1,
"ranked": true
}您可以根據需要解析這些數據，提取有用的信息。例如，提取標題和鏈接：
Python復制
for item in result["organic"]:
print("Title:", item["title"])
print("Link:", item["link"])
print("Snippet:", item["snippet"])
print("Position:", item["position"])
print("-" * 40)在使用 Serper API 時，可能會遇到一些錯誤和異常。以下是一些常見的錯誤及其處理方法：
Python復制
if response.status_code == 401:
print("Error: Invalid API Key")Python復制
if response.status_code == 400:
print("Error: Bad Request", response.text)Python復制
if response.status_code == 500:
print("Error: Internal Server Error", response.text)Serper API可以用于自動化任務，例如定期獲取搜索引擎結果并進行分析。以下是一個簡單的自動化腳本示例，使用 schedule 庫定期執行搜索任務：
Python復制
import requests
import schedule
import time
def search_task():
API_KEY = "your_api_key_here"
API_ENDPOINT = "https://google.serper.dev/search"
params = {
"q": "DeepL 翻譯服務",
"gl": "cn",
"hl": "zh-CN",
"autocorrect": "true",
"num": 10
}
headers = {
"X-API-KEY": API_KEY,
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.get(API_ENDPOINT, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
print("Search Results:", result)
else:
print("Error:", response.status_code, response.text)
# 每天執行一次搜索任務
schedule.every().day.at("08:00").do(search_task)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)Serper API返回的數據可以用于數據分析。例如，您可以收集一段時間內的搜索引擎結果，分析關鍵詞排名的變化。以下是一個簡單的數據分析示例，使用 pandas 庫處理數據：
Python復制
import requests
import pandas as pd
def get_search_results(query, api_key):
API_ENDPOINT = "https://google.serper.dev/search"
params = {
"q": query,
"gl": "cn",
"hl": "zh-CN",
"autocorrect": "true",
"num": 10
}
headers = {
"X-API-KEY": api_key,
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.get(API_ENDPOINT, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
print("Error:", response.status_code, response.text)
return None
# 獲取搜索結果
query = "DeepL 翻譯服務"
api_key = "your_api_key_here"
results = get_search_results(query, api_key)
# 將結果轉換為 DataFrame
df = pd.DataFrame(results["organic"])
print(df)
# 保存到 CSV 文件
df.to_csv("search_results.csv", index=False)Serper API可以集成到 Web 應用中，為用戶提供實時的搜索功能。以下是一個簡單的 Flask 應用示例，集成 Serper API：
Python復制
from flask import Flask, request, jsonify
import requests
app = Flask(__name__)
@app.route("/search", methods=["GET"])
def search():
query = request.args.get("q")
API_KEY = "your_api_key_here"
API_ENDPOINT = "https://google.serper.dev/search"
params = {
"q": query,
"gl": "cn",
"hl": "zh-CN",
"autocorrect": "true",
"num": 10
}
headers = {
"X-API-KEY": API_KEY,
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.get(API_ENDPOINT, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
return jsonify(response.json())
else:
return jsonify({"error": "Failed to fetch data"}), response.status_code
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)Python復制
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("Sending request to Serper API")
response = requests.get(API_ENDPOINT, headers=headers, params=params)
if response.status_code != 200:
logger.error(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")Serper API 提供了一個強大的工具，幫助開發者快速訪問和處理搜索引擎結果。通過詳細的代碼示例和實際應用場景，本文幫助開發者快速上手并充分利用Serper API 的能力。希望本文對您有所幫助，如果您在使用過程中遇到任何問題，歡迎隨時聯系 Serper 官方支持。
