• 反反爬一體化：免去自建代理與驗證碼識別，SerpAPI 自帶 IP 池和反反爬邏輯。
• 結構化 JSON 響應：自動返回 organic_results、knowledge_graph、local_results 等字段，無需手動解析 HTML。
• 多搜索引擎支持：不僅限于網頁，還支持 tbm=isch（圖片）、nws（新聞）、shop、vid（視頻）等。
• 地域與語言本地化：通過 location、gl、hl 參數模擬全球不同地區搜索環境。

核心關鍵詞：SerpAPI、Google 搜索結果、搜索爬蟲、JSON 結構化數據、分頁抓取、本地化搜索

二、快速上手：安裝與初始化

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：搜索關鍵詞
• engine：搜索類型（google、images、nws…）
• num + start：分頁抓取 參數，支持最多 num=100
• no_cache：禁用緩存，強制 實時拉取

三、解析與存儲：JSON 結果處理

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')}")

• 導出 CSV 或寫入 MySQL/PostgreSQL，構建 搜索爬蟲 數據庫。
• 解析 knowledge_graph、local_results、inline_images 等高級字段，拓展數據維度。

四、進階用法與優化

1. 多區域對比：循環傳入不同 location，對比 SERP 差異。
2. 高級搜索操作：利用 q 中的 site:、inurl:、filetype: 實現精確篩選。
3. 批量抓取與限流：結合 time.sleep 和重試機制，規避 API Rate Limit。
4. 無代碼集成：SerpAPI 支持 Google Sheets 和 Make 免編碼數據拉取。

五、常見問題與解決方案

• 錯誤 429 Too Many Requests：加大請求間隔或聯系升級套餐。
• 返回字段不全：檢查 output=json，并啟用 no_cache=false 重試。
• 地理定位無效：確保使用正確的 location 字符串和可選 gl/hl 參數。

六、總結

通過本文，你已掌握使用 SerpAPI 獲取 Google 搜索結果 的核心流程：

1. 環境配置 與 SDK 安裝；
2. 核心參數（q、location、num、start、no_cache）詳解；
3. JSON 解析 與 數據存儲；
4. 分頁抓取、本地化搜索 和 無代碼集成 等 進階技巧。

立即將這些實戰技巧應用于你的 搜索爬蟲 和 市場情報 項目，實現更高效、可靠的數據采集與分析！

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

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