使用Python快速搜索文献可以通过以下步骤实现：
选择搜索工具
常用的文献搜索工具有PubMed、Google Scholar、Scopus、Web of Science和CNKI等。
注意不同工具使用的查询语言可能不同，例如PubMed使用MeSH关键词，Google Scholar使用通用关键词。
安装Python库
安装用于发送HTTP请求的`requests`库。
安装用于解析HTML的`BeautifulSoup`和`lxml`库。
安装用于数据处理的`pandas`库。
安装命令：`pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas`。
编写Python程序
使用`requests`库从PubMed获取搜索结果页面。
使用`BeautifulSoup`解析网页内容。
提取文献信息，如标题、作者、摘要等。
将提取的信息保存到CSV文件中。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
构造PubMed搜索URL
url = 'https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed？term=machine+learning&page=1&sort=relevance&size=10'
发送HTTP请求获取页面
response = requests.get（url）
解析HTML内容
soup = BeautifulSoup（response.text, 'html.parser'）
提取文献信息
articles = soup.find_all（'div', class_='medline-entry'）
article_data = []
遍历文章列表，提取信息
for article in articles:
title = article.find（'h3'）.text.strip（）
authors = article.find（'div', class_='author-list'）.text.strip（）
abstract = article.find（'div', class_='abstract'）.text.strip（）
article_data.append（[title, authors, abstract]）
将数据保存到CSV文件
df = pd.DataFrame（article_data, columns=['Title', 'Authors', 'Abstract']）
df.to_csv（'pubmed_articles.csv', index=False）
以上代码展示了如何使用Python和`requests`、`BeautifulSoup`库从PubMed获取文献信息，并将其保存到CSV文件中。