Guía completa para la extracción de datos de Google Maps mediante una API SERP

Comprender el proceso de extracción de datos valiosos de Google Maps puede beneficiar tanto a las empresas como a los investigadores individuales. Sin embargo, antes de profundizar en los aspectos técnicos, es fundamental comprender el panorama legal en torno a esta práctica. Te aconsejamos que busques asesoramiento legal para asegurarte de que no infringes ninguna ley relativa a la fuente o a los propios datos.

¿Por qué scrapear Google Maps?

Las razones para hacer scraping de Google Maps son diversas. Puede proporcionar información demográfica, detalles sobre rutas de transporte, ubicaciones de competidores, opiniones de clientes y valoraciones. Incluso se pueden obtener listados de propiedades inmobiliarias, lo que hace de esta una estrategia lucrativa para las empresas.

Inconvenientes de la API oficial de Google Maps

La API oficial de Google Maps puede parecer una opción obvia, pero tiene algunas limitaciones. El elevado coste asociado al volumen de llamadas a la API y las estrictas limitaciones de las solicitudes pueden resultar prohibitivos rápidamente. Por lo tanto, es beneficioso explorar soluciones API alternativas que eviten estos problemas.

Preparación para la extracción de datos

Para empezar, necesitarás una API SERP Scraper. Regístrate y ten a mano tu nombre de usuario y contraseña. También necesitarás un entorno Python con las librerías beautifulsoup4, requests y pandas instaladas.

Una vez que el entorno está listo, es hora de escribir el código para obtener los datos.

Obtención de datos mediante una API SERP

Puedes utilizar una API SERP para enviar peticiones HTTP a Google y recibir el contenido HTML de la página de resultados de búsqueda. Aquí tienes un ejemplo de código para empezar:

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,
)

Asegúrese de sustituir los marcadores de posición por datos reales.

Análisis de datos de Google Maps

Con el contenido HTML, puede utilizar la biblioteca BeautifulSoup para analizar los datos. Crea selectores CSS para cada punto de datos que quieras analizar y utiliza los métodos select y select_one de BeautifulSoup para extraer el texto de estos elementos.

Un código de ejemplo sencillo puede tener este aspecto:

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
    # ...

Guardar los datos extraídos en un archivo CSV

Por último, utiliza la biblioteca pandas para guardar tus datos en un archivo CSV:

import pandas as pd

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

Enlace externo:

1. Guía "Web Scraping with Python" de Real Python: Enlace
2. La documentación oficial de Beautiful Soup: Enlace
3. "Data Extraction from APIs with Python - Currency Exchange" artículo de Towards Data Science: Enlace
4. Guía "Data Wrangling with Pandas" de Real Python: Enlace
5. La documentación oficial de pandas: Enlace
6. Video tutorial "Understanding APIs and RESTful APIs Crash Course" de Traversy Media en YouTube: Enlace
7. Tutorial "Python Requests" de W3Schools: Enlace
8. "Google Maps Platform" de Google Cloud: Enlace