这个小脚本有什么用?

效果

简单版

pip install requests

执行 python3 xx.py

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
from typing import List

def get_suggestions(query: str) -> List[str]:
    """
    获取 Google 搜索建议
    
    Args:
        query: 搜索关键词
    
    Returns:
        包含搜索建议的字符串列表
    """
    url = "https://suggestqueries.google.com/complete/search"
    params = {
        "output": "toolbar",
        "hl": "en",
        "q": query
    }
    
    try:
        response = requests.get(url, params=params)
        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
        
        # 解析 XML 响应
        root = ET.fromstring(response.text)
        suggestions = [suggestion.get('data') for suggestion in root.findall('.//suggestion')]
        
        return suggestions
    
    except requests.RequestException as e:
        print(f"请求出错: {e}")
        return []
    except ET.ParseError as e:
        print(f"XML 解析出错: {e}")
        return []

def main():
    # 示例使用
    query = input("请输入搜索关键词: ")
    suggestions = get_suggestions(query)
    
    print("\n搜索建议:")
    for i, suggestion in enumerate(suggestions, 1):
        print(f"{i}. {suggestion}")

if __name__ == "__main__":
    main() 

批量，复杂的版本

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
from typing import List, Set
from queue import Queue
from threading import Thread
import time
import os
from datetime import datetime

class SuggestionWorker:
    def __init__(self, main_keyword: str, output_dir: str = "results", num_workers: int = 2):
        """
        初始化搜索建议爬虫
        
        Args:
            main_keyword: 主要关键词，必须包含在结果中
            output_dir: 输出目录
            num_workers: 并发工作线程数
        """
        self.main_keyword = main_keyword.lower()
        self.num_workers = num_workers
        
        # 创建输出目录
        self.output_dir = output_dir
        os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
        
        # 创建带时间戳的输出文件
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
        self.output_file = os.path.join(output_dir, f"suggestions_{main_keyword}_{timestamp}.txt")
        
        # 初始化队列和集合
        self.queue = Queue()
        self.results: Set[str] = set()
        self.processed_queries: Set[str] = set()
        self.depth_map = {}  # 记录每个关键词的深度
    
    def get_suggestions(self, query: str) -> List[str]:
        """获取 Google 搜索建议"""
        url = "https://suggestqueries.google.com/complete/search"
        params = {
            "output": "toolbar",
            "hl": "en",
            "q": query
        }
        
        try:
            response = requests.get(url, params=params)
            response.raise_for_status()
            
            root = ET.fromstring(response.text)
            suggestions = [suggestion.get('data') for suggestion in root.findall('.//suggestion')]
            
            # 只保留包含主关键词的建议
            filtered_suggestions = [s for s in suggestions if self.main_keyword in s.lower()]
            return filtered_suggestions
            
        except (requests.RequestException, ET.ParseError) as e:
            print(f"处理查询 '{query}' 时出错: {e}")
            return []

    def save_suggestion(self, suggestion: str):
        """保存建议词到文件"""
        with open(self.output_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
            f.write(f"{suggestion}\n")

    def worker(self):
        """工作线程函数"""
        while True:
            try:
                query = self.queue.get()
                if query is None:
                    break
                    
                if query in self.processed_queries:
                    self.queue.task_done()
                    continue
                    
                print(f"正在处理: {query}")
                self.processed_queries.add(query)
                suggestions = self.get_suggestions(query)
                
                # 保存新的建议并添加到队列
                for suggestion in suggestions:
                    if suggestion not in self.results:
                        self.results.add(suggestion)
                        self.save_suggestion(suggestion)
                        # 将新的建议加入队列继续扩展
                        self.queue.put(suggestion)
                
                time.sleep(1)  # 避免请求过快
                
            except Exception as e:
                print(f"处理时出错: {e}")
            finally:
                self.queue.task_done()

    def run(self):
        """运行爬虫"""
        print(f"开始收集包含 '{self.main_keyword}' 的搜索建议...")
        print(f"结果将保存到: {self.output_file}")
        
        # 清空或创建输出文件
        with open(self.output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(f"关键词\n")  # 写入表头
            
        # 添加初始关键词
        self.queue.put(self.main_keyword)
        
        # 启动工作线程
        threads = []
        for _ in range(self.num_workers):
            t = Thread(target=self.worker)
            t.start()
            threads.append(t)
        
        # 等待队列处理完成
        self.queue.join()
        
        # 停止工作线程
        for _ in range(self.num_workers):
            self.queue.put(None)
        for t in threads:
            t.join()
        
        print(f"\n已完成! 共收集到 {len(self.results)} 个建议关键词")
        print(f"结果已保存到: {self.output_file}")

def main():
    main_keyword = input("请输入主要关键词: ").strip()
    
    crawler = SuggestionWorker(
        main_keyword=main_keyword,
        num_workers=2
    )
    
    crawler.run()

if __name__ == "__main__":
    main() 

说明文档，

Google 搜索建议爬虫

功能特点

• 递归获取搜索建议
• 多线程并发处理
• 自动过滤，确保结果包含主关键词
• 结果自动去重
• 实时保存到文件
• 支持断点续爬（每次运行生成新文件）

使用方法

1. 安装依赖：

3. 输入主关键词，例如 "python"

## 工作原理

程序会按以下步骤工作：

1. 输入主关键词（如 "python"）
2. 第一次获取包含主关键词的建议词，例如：
   - python programming
   - python tutorial
   - python for beginners

3. 然后对每个获取到的建议词继续搜索：
   - 用 "python programming" 继续搜索
   - 用 "python tutorial" 继续搜索
   - 用 "python for beginners" 继续搜索

4. 每次搜索都只保留包含主关键词的结果
5. 这个过程会一直持续，直到没有新的建议词

## 输出说明

- 结果保存在 `results` 目录下
- 文件名格式：`suggestions_关键词_时间戳.txt`
- 每行一个关键词
- 所有关键词都包含主关键词
- 结果自动去重

## 技术细节

- 使用 Google Suggest API
- 多线程并发（默认 2 个线程）
- 请求延迟 1 秒，避免 API 限制
- 使用队列（Queue）管理待处理关键词
- 使用集合（Set）实现结果去重

## 注意事项

1. 确保网络可以访问 Google 服务
2. 程序会一直运行到没有新的建议词
3. 可以随时中断，已处理的结果会保存在文件中
4. 每次运行会创建新的结果文件，不会覆盖旧结果

## 依赖要求

- Python 3.6+
- requests>=2.31.0

## 目录结构

## 示例运行

```bash
$ python google_suggest.py
请输入主要关键词: python
开始收集包含 'python' 的搜索建议...
正在处理: python
正在处理: python programming
正在处理: python tutorial
...
已完成! 共收集到 xxx 个建议关键词
结果已保存到: results/suggestions_python_20240321_123456.txt

以上，用 ai 搞出来的小脚本，技术大佬还可以优化下。这小脚本默认大家都会一点点编程，python，不会的复制粘贴下去运行，

不要试图把线程调大，那样会被和谐 ip 的，我叫睡飞，我在 6 群。多交流谢谢。