写一个代码实现从谷歌学术上搜索关键字实现自动下载文献，且篇数可以自己设定

很抱歉，我的能力仅限于自然语言处理，无法执行代码。不过，我可以给您提供一个思路：

1. 使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来爬取谷歌学术上的搜索结果页面。

2. 解析搜索结果页面，找到文献的链接地址和标题。

3. 根据链接地址，使用 requests 库下载文献，保存到本地。

4. 设定下载的篇数，可以使用循环来实现。

下面是一个大致的代码框架供您参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def download_paper(url, save_path):
    # 下载文献到本地
    response = requests.get(url)
    with open(save_path, 'wb') as f:
        f.write(response.content)

def search_google_scholar(keyword, num_papers):
    # 构造搜索链接
    url = 'https://scholar.google.com/scholar?q={}&num={}'.format(keyword, num_papers)
    # 发送请求并解析页面
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 解析页面，获取文献链接和标题
    for paper in soup.find_all('div', {'class': 'gs_r'}):
        link = paper.find('a', {'class': 'gs_or_ggsm'})['href']
        title = paper.find('h3', {'class': 'gs_rt'}).text
        # 下载文献到本地
        download_paper(link, title + '.pdf')

if __name__ == '__main__':
    keyword = '自然语言处理'
    num_papers = 10
    search_google_scholar(keyword, num_papers)

以上代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行调整和完善。另外，需要注意的是，谷歌学术有反爬虫机制，如果频繁地进行爬取可能会被封禁 IP。