如果你是一名研究人員、資料科學家或開發者，你很可能曾經搜尋過「Google Scholar API」。你或許想自動化進行文獻回顧、追蹤系所的引用次數，或打造一個分析科學趨勢的工具。
然後你很可能撞上了一堵牆。
你搜尋了 Google 的開發者控制台，翻閱了他們的文件。你找到了地圖、YouTube、翻譯的 API……但 Scholar 呢？什麼都沒有。
以下是學術資料圈公開的秘密：根本沒有官方的 Google Scholar API。
但如果真是如此，那成千上萬個每天都在抓取這些資料的應用程式和研究工具是怎麼辦到的？它們可不是禮貌地「請求」資料。它們是直接「拿走」。歡迎來到網路爬蟲的世界，在這裡，「API」是你自己打造的東西，前提是你能闖過數位保全這一關。
知識的「高牆花園」
Google Scholar 可以說是人類有史以來彙整出的最寶貴知識庫。但與其他 Google 服務不同，它不是為開發者設計的；它是為人類使用者設計的。
Google 積極保護這些資料。他們不希望機器人拖慢伺服器速度，也不希望競爭對手重新包裝他們的搜尋結果。這意味著，如果你試圖寫一個簡單的腳本來「請求」Google Scholar 提供 1,000 筆搜尋結果，你不會拿到資料。你會收到 403 Forbidden 錯誤，以及一個要你點選交通號誌的討厭 CAPTCHA。
對系統來說，你的腳本看起來就像垃圾機器人。要取得資料，你必須教導你的腳本表現得像人類。
建立「非官方」API
既然 Google 不會給你前門的鑰匙，開發者只好打造側門。這就是透過網路爬蟲（Web Scraping）來達成。
簡單來說，你不是發送程式碼請求（像一般 API 那樣），而是寫一個開啟瀏覽器（通常是隱形的，稱為「無頭瀏覽器」）的程式，前往 scholar.google.com，輸入搜尋詞，然後「讀取」網頁的 HTML 程式碼，從中找出標題、作者和連結。
聽起來簡單，但 Google Scholar 擁有網路上最聰明的「反機器人」防禦機制之一。
三道障礙：你的腳本為何會失敗
如果你寫一個基本的 Python 腳本來做這件事，它大概能運作 10 次搜尋。然後就會停止。以下是背後的科學原理：
1.速率限制：
人類讀取一頁需要 10 到 20 秒。機器人只要 0.1 秒。如果 Google 看到一個「使用者」每分鐘讀取 50 頁，它就知道你不是人類。
2.CAPTCHA 高牆：
一旦你被封鎖，Google 就會跳出 CAPTCHA。你的腳本只會尋找文字，無法看見或解開謎題。它會當掉。
3.IP 封鎖：
這是核子選項。如果你持續嘗試，Google 會將你的 IP 位址（你的數位家庭住址）列入黑名單。你不只是被封鎖無法爬蟲；你根本無法從家裡或辦公室使用 Google Scholar。
秘密武器：「數位偽裝」
要繞過這些防禦並建立可靠的「Google Scholar API」，你必須解決身份問題。你不能讓一個機器人發出 10,000 次請求。你需要看起來像 10,000 個人類各發出一次請求。
這就是住宅代理（Residential Proxies）派上用場的地方。
代理是中間人。你的腳本不是直接連線到 Google，而是先連線到代理伺服器，再由代理伺服器連線到 Google。但標準的「資料中心」代理（來自雲端伺服器）很容易被識破並封鎖。
住宅代理不同。它們是由真實網際網路服務供應商指派給真實裝置（例如家用 Wi-Fi 路由器）的 IP 位址。當你透過它們路由流量時，你實際上是在借用「數位偽裝」。
沒有代理：Google 看到一個 IP 位址連續存取伺服器 1,000 次。 -> 封鎖。
使用住宅代理：Google 看到 1,000 個不同的 IP 位址，全都來自不同地區，各存取伺服器一次。 -> 允許。
這套基礎架構是現代資料收集的骨幹。IPFLY 這類服務提供這些高品質住宅 IP 的存取權限。透過像 IPFLY 這樣的供應商，輪流使用一批乾淨且受信任的 IP，你的爬蟲就能維持收集大規模資料所需的「人類」假象，而不會觸發 Google 的警報。
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API 由你創造
所以，雖然「Google Scholar API」不會出現在選單上，但對於知道如何打造它的人來說，它實際上是存在的。它需要程式技能（來解析混亂的 HTML）與基礎架構策略（來管理你的數位身份）的結合。
資料就在那裡，等待被分析。你只需要夠聰明，用伺服器能理解的語言來請求它：一個經過驗證的人類使用者的語言。
