Полное руководство по соскабливанию данных Google Maps с помощью SERP API

Понимание процесса извлечения ценных данных из Google Maps может принести пользу как предприятиям, так и отдельным исследователям. Однако, прежде чем мы углубимся в технические аспекты, важно понять юридический ландшафт, связанный с этой практикой. Мы советуем обратиться за консультацией к юристу, чтобы убедиться, что вы не нарушите никаких законов, касающихся источника или самих данных.

Зачем скрести Google Maps?

Причины для соскабливания Google Maps разнообразны. Они могут предоставить демографические данные, подробную информацию о транспортных маршрутах, местоположении конкурентов, отзывы клиентов и рейтинги. Даже объявления о недвижимости и собственности могут быть использованы, что делает эту стратегию прибыльной для бизнеса.

Недостатки официального API Google Maps

Официальный API Google Maps может показаться очевидным выбором, но он имеет некоторые ограничения. Высокая стоимость, связанная с объемом вызовов API, и строгие ограничения на запросы могут быстро стать непомерно высокими. Поэтому полезно изучить альтернативные решения API, которые позволяют избежать этих проблем.

Подготовка к извлечению данных

Чтобы начать работу, вам понадобится API SERP Scraper. Зарегистрируйтесь и держите под рукой имя пользователя и пароль. Вам также понадобится среда Python с установленными библиотеками beautifulsoup4, requests и pandas.

Когда среда готова, пора написать код для получения данных.

Получение данных с помощью SERP API

Вы можете использовать SERP API для отправки HTTP-запросов в Google и получения HTML-содержимого страницы результатов поиска. Вот пример кода для начала:

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,
)

Убедитесь в том, что заменили заполнители реальными данными.

Парсинг данных Google Maps

Имея HTML-содержимое, вы можете использовать библиотеку BeautifulSoup для анализа данных. Создайте CSS-селекторы для каждой точки данных, которые вы хотите разобрать, и используйте методы select и select_one библиотеки BeautifulSoup для извлечения текста внутри этих элементов.

Простой пример кода может выглядеть следующим образом:

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
    # ...

Сохранение извлеченных данных в файл CSV

Наконец, используйте библиотеку pandas для сохранения данных в CSV-файл:

import pandas as pd

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

Внешняя ссылка:

1. Руководство "Web Scraping with Python" от Real Python: Ссылка
2. Официальная документация по Beautiful Soup: Ссылка
3. "Извлечение данных из API с помощью Python - валютная биржа" статья Towards Data Science: Ссылка
4. Руководство "Data Wrangling with Pandas" от Real Python: Ссылка
5. Официальная документация по pandas: Ссылка
6. Видеоурок "Понимание API и RESTful APIs Crash Course" от Traversy Media на YouTube: Ссылка
7. Учебник "Запросы на Python" от W3Schools: Ссылка
8. "Платформа Google Maps" от Google Cloud: Ссылка