الدليل الكامل لكشط بيانات خرائط Google باستخدام واجهة برمجة تطبيقات SERP

إن فهم عملية استخراج البيانات القيمة من خرائط Google يمكن أن يفيد الشركات والباحثين الأفراد. ومع ذلك، قبل أن نتعمق في الجوانب الفنية، من المهم أن نفهم المشهد القانوني حول هذه الممارسة. ننصحك بطلب الاستشارة القانونية للتأكد من عدم خرق أي قوانين تتعلق بالمصدر أو البيانات نفسها.

لماذا كشط خرائط جوجل؟

تتنوع أسباب إلغاء خرائط Google. يمكنه توفير رؤى ديموغرافية وتفاصيل حول طرق النقل ومواقع المنافسين ومراجعات العملاء وتقييماتهم. حتى العقارات وقوائم العقارات يمكن الحصول عليها، مما يجعل هذه استراتيجية مربحة للشركات.

عيوب واجهة برمجة تطبيقات خرائط Google الرسمية

قد تبدو واجهة برمجة التطبيقات الرسمية لخرائط Google خيارًا واضحًا، ولكن بها بعض القيود. التكلفة العالية المرتبطة بحجم مكالمات واجهة برمجة التطبيقات (API) وقيود الطلب الصارمة يمكن أن تصبح باهظة بسرعة. لذلك، من المفيد استكشاف حلول API البديلة التي تتجنب هذه المشكلات.

التحضير لاستخراج البيانات

للبدء، ستحتاج إلى واجهة برمجة تطبيقات SERP Scraper. قم بالتسجيل، واحتفظ باسم المستخدم وكلمة المرور الخاصة بك في متناول يدك. ستحتاج أيضًا إلى بيئة Python مع تثبيت مكتبات beautifulsoup4 والطلبات والباندا.

بمجرد أن تصبح البيئة الخاصة بك جاهزة، فقد حان الوقت لكتابة التعليمات البرمجية لجلب البيانات.

جلب البيانات باستخدام واجهة برمجة تطبيقات SERP

يمكنك استخدام واجهة برمجة تطبيقات SERP لإرسال طلبات HTTP إلى Google واستلام محتوى HTML لصفحة نتائج البحث. فيما يلي نموذج التعليمات البرمجية للبدء به:

import requests

# Replace 'YOUR_USERNAME' and 'YOUR_PASSWORD' with your actual username and password
auth = ('YOUR_USERNAME', 'YOUR_PASSWORD')  

payload = {
    "source": "google",
    "url": "YOUR_GOOGLE_MAPS_URL",
    "geo_location": "YOUR_GEO_LOCATION",
}

response = requests.post(
    "https://YOUR_SERP_API_ENDPOINT",
    auth=auth,
    json=payload,
    timeout=180,
)

تأكد من استبدال العناصر النائبة بالبيانات الفعلية.

تحليل بيانات خرائط جوجل

باستخدام محتوى HTML، يمكنك استخدام مكتبة BeautifulSoup لتحليل البيانات. قم بإنشاء محددات CSS لكل نقطة بيانات تريد استخراجها واستخدم طرق التحديد وselect_one الخاصة بـ BeautifulSoup لاستخراج النص داخل هذه العناصر.

يمكن أن يبدو رمز المثال البسيط كما يلي:

from bs4 import BeautifulSoup
import re

# Replace 'YOUR_HTML' with the actual HTML content
soup = BeautifulSoup('YOUR_HTML', 'html.parser')

data = []
for listing in soup.select("[data-id]"):
    # Extracting specific data points from the listing goes here
    # ...

حفظ البيانات المستخرجة إلى ملف CSV

أخيرًا، استخدم مكتبة الباندا لحفظ بياناتك في ملف CSV:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("data.csv", index=False)

رابط خارجي:

1. دليل "تقطيع الويب باستخدام Python" من Real Python: وصلة
2. وثائق الحساء الجميل الرسمية: وصلة
3. مقالة "استخراج البيانات من واجهات برمجة التطبيقات باستخدام Python - صرف العملات" بقلم نحو علوم البيانات: وصلة
4. دليل "صراع البيانات مع الباندا" من Real Python: وصلة
5. وثائق الباندا الرسمية: وصلة
6. فيديو تعليمي بعنوان "فهم واجهات برمجة التطبيقات وRESTful APIs Crash Course" بواسطة Traversy Media على YouTube: وصلة
7. البرنامج التعليمي "طلبات بايثون" من W3Schools: وصلة
8. "منصة خرائط جوجل" من جوجل كلاود: وصلة