SERP APIを使ったGoogle Mapsデータのスクレイピング完全ガイド

グーグルマップから貴重なデータを抽出するプロセスを理解することは、企業にも個人研究者にも有益である。しかし、技術的な側面を掘り下げる前に、この行為を取り巻く法的状況を理解することが極めて重要です。ソースやデータ自体に関する法律に違反しないよう、法律相談を受けることをお勧めします。

なぜグーグルマップをスクレイピングするのか？

グーグルマップをスクレイピングする理由は様々だ。人口統計学的な洞察、交通経路の詳細、競合他社の位置、カスタマーレビュー、評価を提供することができる。不動産や物件リストも入手できるため、企業にとって有利な戦略となる。

公式Google Maps APIの欠点

公式のGoogle Maps APIは明白な選択肢のように思えるかもしれないが、いくつかの制約がある。APIコールの量と厳しいリクエスト制限に関連する高いコストは、すぐに法外なものになる可能性がある。したがって、これらの問題を回避する代替APIソリューションを検討することは有益である。

データ抽出の準備

始めるには、SERP Scraper APIが必要です。サインアップして、ユーザー名とパスワードを控えておこう。また、beautifulsoup4、requests、pandasライブラリがインストールされたPython環境も必要です。

環境が整ったら、次はデータをフェッチするコードを書く番だ。

SERP APIを使ったデータの取得

SERP APIを使ってGoogleにHTTPリクエストを送信し、検索結果ページのHTMLコンテンツを受け取ることができます。まずはサンプルコードをご覧ください：

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,
)

プレースホルダーを実際のデータに置き換えてください。

グーグルマップデータの解析

HTMLコンテンツがあれば、BeautifulSoupライブラリを使ってデータを解析することができる。スクレイピングしたいデータポイントごとにCSSセレクタを作成し、BeautifulSoupのselectメソッドとselect_oneメソッドを使用して、これらの要素内のテキストを抽出する。

簡単なコード例は次のようになる：

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
    # ...

抽出したデータをCSVファイルに保存する

最後に、pandasライブラリを使ってデータをCSVファイルに保存する：

import pandas as pd

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

外部リンク

1. Real Pythonによる「PythonによるWebスクレイピング」ガイド： リンク
2. ビューティフル・スープの公式ドキュメント： リンク
3. 「PythonによるAPIからのデータ抽出 - 為替" Towards Data Scienceの記事： リンク
4. Real Pythonによる "Data Wrangling with Pandas "ガイド： リンク
5. pandasの公式ドキュメント： リンク
6. YouTubeのTraversy Mediaによるビデオチュートリアル「Understanding APIs and RESTful APIs Crash Course」： リンク
7. W3Schoolsによる "Python Requests "チュートリアル： リンク
8. グーグル・クラウドによる「グーグル・マップ・プラットフォーム」： リンク