最近听某个律师朋友说，虽然现在AI、数字化已经很普遍了，但其实还有很多垂直行业的数据要靠手工拉，比如律师常用的专利信息，需要从各个国家的专利网站去查询，诸如USPTO（美国专利商标局）、谷歌Patent等，然后汇总到Excel中，重复性和碎片化非常严重，这可是上百个国家、上亿条数据呀。
像专利信息这类的数据，为什么缺少整合平台去统一采集整理呢？
主要有三个难点，首先是这些数据过于分散和琐碎，不同信息源的数据格式差异很大，文本、数字、表格等，很难统一去检索。
其次各大专利数据库对于爬虫采集防范措施很严，会采用JavaScript 动态渲染、 CAPTCHA验证、IP封锁、浏览器指纹检测等方法去阻止自动化采集程序，所以难度是非常高的。
最重要的一点是，得确保数据采集的安全性，这些专利数据是公开数据，原则上没问题，但数据采集过程不能干扰到网站的正常运行，还得符合不同国家的合规性要求。
所以我打算用Python结合亮数据的网页解锁API去采集数据，并搭建一个可以交互的GUI系统，支持通过专利号或者关键词去检索不同网站的专利信息，并能直接展示和导出结果Excel。
其中会用到Python的requests、pandas、tkinter等工具包，requests通过亮数据网页解锁API去请求数据，这样能直接绕过繁琐的反爬机制，并且能保证合规性。
pandas用来处理采集到的数据，比如格式调整、脏数据清洗等，tkinter则用于搭建GUI框架，它是python内置模块，非常轻量，适合开发专利查询这类轻应用。
这里简单介绍下什么是亮数据网页解锁API，这是整个开发环节的难点。
前面提到很多网站会设置各种门槛，去拦截网络爬虫，亮数据把应对这些拦截机制的技术封装到一个API里，比如代理ip池、解锁器、动态处理、cookies管理等，它支持通过python、javascript等编程语言去调用，这样就大大降低了数据采集难度，可以集中精力去开发系统和分析数据。
https://get.brightdata.com/weijun
要说明下，这个GUI系统仅是个人测试研究用的试验品，且是demo版本，不用作任何的商业用途。
接下来是开发前的环境配置和系统准备。
首先是Python 环境，建议用Python 3.8或更高版本，并通过pip安装好以下几个第三方工具包，tkinter是内置模块，不需要再安装。
- requests：用于发送 HTTP 请求，与Brightdata API交互
接下来是获取亮数据API密钥，需要在亮数据官网注册一个账号，登录后在控制台中创建一个Web Unlocker项目，你会看到API Key，这个密钥是访问Web Unlocker服务的凭证，一定要保存好。
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控制台中会提供示例代码，可以作为requests采集的主代码模板。
这里要注意API的使用限制，免费试用账号通常有流量限制，正式使用需要购买套餐。
进入开发，建议创建一个专门的项目目录，比如 "patent_search_system"，然后在该目录下创建以下文件。
patent_scraper.py：封装requests请求亮数据API模块
gui_interface.py：创建专利数据采集可视化交互界面模块
excel_exporter.py：专利数据Excel导出模块
这次采集的专利数据源主要有2个，USPTO（美国专利商标局）、Google Patent（谷歌专利），为了统一管理这两个数据源，系统采用了抽象工厂模式设计，每个数据源都实现了相同的接口，包括：
detect_query_type：检测查询类型：专利号还是关键词
search_across_sources：跨源检索并解析专利
这样设计的好处是，当需要添加新的数据源时，只需要实现这些接口即可，不需要修改主程序的代码，提高了系统的可扩展性。
为了让不同数据源的查询结果能够统一展示，系统定义了一套标准的数据结构。每个专利记录包含以下核心字段：
最终实现的功能界面如下：
这个数据结构参考了专利信息的国际标准，应该能够满足大多数应用场景的需求，在数据解析阶段，系统会将从不同数据源获取的原始数据转换为这个标准格式。
这里面涉及到一个最重要的开发环节是封装Web Unlocker调用，去请求不同站点的网页数据，需要填写之前申请的unlock api key信息，并按照模板开发代码。
获取网页数据后，再对不同站点的字段信息进行解析，需要你进入开发者界面，根据页面结构做优化。
再开发数据导出功能，使用pandas包来实现。
开发好关键模块后，再开发GUI交互界面，将整个采集的功能和数据集成在系统上。
最后，执行主程序main.py，打开一个GUI程序，输入关键词，进行模糊查询，就能得到结果。
这样就用Python结合亮数据搭建一个完整的数字化应用，将各种专利站点数据集中到一个专利查询系统里，可以批量检索、导出数据，大大节省了时间。
