Bài hướng dẫn này rất cơ bản và dễ hiểu How To Scrape Google With Python cho người mới.

1. Chuẩn bị môi trường

1. Hệ điều hành: Chọn hệ điều hành nào tùy thích, tôi dùng subsystem Ubuntu 18.04
2. Python: Cài đặt python2 hoặc python3, tôi dùng python3
3. Cài đặt pip: Windows, Ubuntu sudo apt install python3-pip -y. Nếu sử dụng Python2 sudo apt install python-pip -y
4. IDE: Chọn IDE hoặc trình soạn thảo ưa thích, tôi dùng vim

Note: python2 đã không còn được hỗ trợ sửa lỗi từ nhà phát triển nữa.

2. Bắt đầu code

Cài đặt thư viện cần thiết

Đầu tiên cần cài đặt các thư viện cần thiết cho chương trình. Tạo một file requirements.txt và chèn vào nội dung sau:

requests
bs4

Sau đó chạy lệnh

# Python3
pip3 install -r requirements.txt

# Python2
pip install -r requirements.txt --user

Thêm thư viện

Để chương trình sử dụng được các hàm từ thư viện, ta cần import chúng vào trong chương trình.

import urllib
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

Chuẩn bị câu truy vấn

Google sử dụng phương thức GET để nhận dữ liệu từ người dùng nhập vào ô tìm kiếm. Vì vậy ta cần phải tạo ra một địa chỉ URL (URI) tương tự khi ta tìm kiếm trên trình duyệt. Nội dung của từ khóa tìm kiếm được truyền cho tham số q.

query = 'site:viblo.asia cach tim kiem voi google'
query = urllib.parse.quote(query)
URL = f"https://google.com/search?q={query}"

Google trả kết quả có sự khác biệt khi ta sử dụng PC/Laptop hoặc mobile. Làm sao Google biết được điều này, đó là nhờ vào User-Agent. Vì vậy, ta cần chỉ định User-Agent cho mỗi request tìm kiếm.

# desktop user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.14; rv:65.0) Gecko/20100101 Firefox/65.0'
# mobile user-agent
MOBILE_USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 7.0; SM-G930V Build/NRD90M) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.125 Mobile Safari/537.36'

Sau khi đã User-Agent tiếp theo cần làm là chèn vào Header của HTTP. Tại sao lại cần chèn vào Header HTTP? Đó là bởi vì nếu không chèn vào thì lúc ta gửi đi sẽ không có thông tin đó.

headers = {'User-Agent': USER_AGENT}

Thực thi

Đến đây, ta đã có đủ thông tin cần thiết cho việc gửi một GET HTTP requests và nhận lại kết quả tương ứng từ Google.

resp = requests.get(URL, headers=headers)
print(resp.text)

Khi chạy lên ta thu được kết quả như ảnh dưới.

Không phải lúc nào ta cũng nhận được kết quả như mong muốn (tức là server phải hồi với HTTP status code 200). Vì vậy, ta cần phải kiểm tra kết quả trước khi thực hiện phân tích mã nguồn HTML. Kiểm tra rằng nếu server trả về 200 thì mới tiến hành phân tích HTML thông qua Beautiful Soup.

if resp.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(resp.content, "html.parser")

Sau khi có kết quả phản hồi từ Google, ta tiến hành tìm kiếm các link kết liên kết đến kết quả mong muốn. Công việc phân tích HTML để lấy ra kết quả được sự trợ giúp của Beautiful Soup sẽ giảm bớt gánh nặng cho ta. Khi lặp qua toàn bộ code HTML trích xuất kết quả và lưu vào trong một mảng.

results = []
for g in soup.find_all('div', class_='r'):
    anchors = g.find_all('a')
    if anchors:
        link = anchors[0]['href']
        title = g.find('h3').text
        item = {
                'title': title,
                'link': link}
        results.append(item)
        
for result in results:
    print(result['link'])

Vậy là xong phần phân tích và lưu kết quả. Bây giờ cùng chạy thử nghiệm.

OK! Vậy là ngon lành cành đào rồi.

Đến đây ta có thể cài tiến thêm một chút là từ khóa tìm kiếm được nhập vào hoặc lấy từ tham số.

Hãy thêm chút code cho nó ngon hơn 'cành đào' nhé!

Git repo: [email protected]:com0t/scrape-google-python.git