API Карт Google открывает мир мощных геопространственных возможностей через простой интерфейс RESTful. Всего с помощью нескольких строк кода вы можете геокодировать адреса, рассчитывать расстояния, отображать пользовательские карты и многое другое.
Из этого подробного руководства вы узнаете, как начать работу с API Google Maps с использованием Python. Мы рассмотрим:
- Получение API-ключа
- Геокодирование адресов и получение координат
- Расчет расстояний и времени в пути
- Преодоление ограничений API с помощью веб-скрапинга
- Очистка данных Google Maps с помощью Python
И многое другое! Давайте погрузимся.
Введение в API Карт Google
API Карт Google — это веб-служба, которая обеспечивает доступ к мощной картографической платформе Google через интерфейс JSON/XML. Он позволяет встраивать карты Google на веб-страницы, настраивать стили карт, маркеры, многоугольники и наложения.
Но API также предоставляет некоторые невероятно полезные геопространственные возможности, такие как:
- Геокодирование – Преобразование адресов улиц в географические координаты
- Обратное геокодирование – Преобразование географических координат в ближайший адрес
- Матрица расстояний - Расчет расстояния и времени путешествия между местами
- Навигация – Получение маршрутов и маршрутов из пункта в пункт.
- Мест – Поиск и получение подробной информации о местных местах и предприятиях.
- Карты статические – Генерация статических изображений карты
Благодаря более чем 15 API и более чем 100 возможностям возможности просто невероятны. А цены на Google Maps API очень доступны: многие возможности бесплатны в пределах ограничений на использование.
Вот тут-то и пригодится интеграция с Python. Вы можете получить доступ ко всем этим API с помощью простого кода Python, автоматизировать рабочие процессы и создавать мощные геопространственные приложения.
Начнем с настройки.
Получение ключа API Карт Google
Чтобы использовать любой API Карт Google, вам сначала необходимо получить ключ API, который идентифицирует ваш проект. Вот как:
Перейдите в Консоль Google Cloud и войдите в свою учетную запись Google.
Нажмите меню навигации и выберите API и службы > Учетные данные.
На странице «Учетные данные» нажмите «Создать учетные данные», затем выберите ключ API.
Скопируйте этот новый ключ API и сохраните его в безопасном месте. Мы скоро им воспользуемся!
С помощью ключа вы можете начать активировать API, которые хотите использовать. В этом руководстве мы сосредоточимся на двух основных:
- API геокодирования
- API матрицы расстояний
На странице «Учетные данные» вверху нажмите «Включить API и службы». Найдите эти API и включите их для своего проекта.
Теперь мы готовы начать использовать API в Python.
Геокодирование адресов в Python
Одним из наиболее полезных приложений API Карт Google является преобразование адресов улиц в географические координаты (широта и долгота). Этот процесс называется геокодирования.
API геокодирования позволяет вам передать любой адрес и получить координаты его местоположения. Вот функция Python, которая делает именно это:
import requests
def geocode_address(api_key, address):
url = ‘https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json‘
params = {
‘address‘: address,
‘key‘: api_key
}
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
if data[‘status‘] == ‘OK‘:
location = data[‘results‘][0][‘geometry‘][‘location‘]
lat = location[‘lat‘]
lng = location[‘lng‘]
return lat, lng
else:
print(f"Error: {data[‘error_message‘]}")
return None, None
else:
print(‘Request failed.‘)
return None, NoneПри этом делается запрос к API геокодирования, передавая адрес в качестве параметра. В случае успеха он извлекает координаты широты и долготы из ответа.
Давайте проверим это:
api_key = ‘YOUR_API_KEY‘
address = ‘1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043‘
lat, lng = geocode_address(api_key, address)
print(lat, lng)Это должно напечатать координаты 37.4224764, -122.0842499.
Теперь у нас есть простой способ конвертировать адреса в географические координаты на Python с помощью API геокодирования Google Maps!
Некоторые варианты использования геокодирования:
- Отображение местоположений на карте из списка адресов
- Анализ географического распределения клиентов.
- Записи базы данных тегов с широтой и долготой для поиска по близости
Но что, если мы хотим пойти другим путем — преобразовать географические координаты в адреса?
Обратное геокодирование в Python
Обратное геокодирование позволяет получить адрес, ближайший к заданной координате широты и долготы.
API геокодирования решает эту проблему с помощью latlng параметр вместо address:
import requests
def reverse_geocode(api_key, lat, lng):
url = ‘https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json‘
params = {
‘latlng‘: f‘{lat},{lng}‘,
‘key‘: api_key
}
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
if data[‘status‘] == ‘OK‘:
return data[‘results‘][0][‘formatted_address‘]
else:
print(f"Error: {data[‘error_message‘]}")
return None
else:
print(‘Request failed.‘)
return NoneДавайте проверим это:
lat = 37.4224764
lng = -122.0842499
address = reverse_geocode(api_key, lat, lng)
print(address) Здесь написано: «1600 Амфитеатр Пкви, Маунтин-Вью, Калифорния 94043, США».
Обратное геокодирование полезно для нанесения адресов на карту на основе данных о широте и долготе.
Далее давайте посмотрим, как вычислять расстояния между местами с помощью API Google Maps.
Расчет расстояния и времени в пути в Python
API матрицы расстояний предоставляет информацию о расстоянии и времени путешествия для матрицы пунктов отправления и назначения.
Вы можете передать набор пунктов отправления и назначения, и он вернет расстояние и продолжительность между каждой парой происхождения и назначения.
Вот пример запроса:
import requests
origins = ‘Vancouver+BC|Seattle‘
destinations = ‘San+Francisco|Victoria+BC‘
url = ‘https://maps.googleapis.com/maps/api/distancematrix/json‘
params = {
‘origins‘: origins,
‘destinations‘: destinations,
‘key‘: api_key
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()Это вычисляет расстояние и время от Ванкувера и Сиэтла до Сан-Франциско и Виктории.
Ассоциация rows содержать результаты для каждой исходной точки и elements имеет результаты для каждого пункта назначения.
Некоторые варианты использования Distance Matrix API:
- Рассчитать радиус времени в пути до магазина
- Оцените сроки доставки заказа
- Оптимизация маршрутов для парка водителей
Это демонстрирует лишь малую часть того, что вы можете сделать с помощью API Google Maps. Далее давайте рассмотрим преодоление некоторых ограничений.
Преодоление ограничений API Карт Google с помощью веб-скрапинга
API Карт Google обеспечивает отличное соотношение цены и качества и щедрые бесплатные лимиты. Но они по-прежнему имеют ограничения по скорости и использованию.
Как только вы их превысите, ваши запросы начнут ограничиваться или блокироваться. Для приложений с высоким трафиком вам может потребоваться приобрести премиальные планы.
Альтернативой является очистить данные Google Maps непосредственно из браузеров с использованием библиотек Python, таких как Selenium, Beautiful Soup и т. д.
Это полностью позволяет избежать ограничений API, поскольку вы извлекаете данные из внешнего интерфейса, а не используете внутренние API.
Парсинг Google Maps дает вам возможность извлекать любые данные, которые вы хотите:
- Названия мест, фотографии, отзывы, атрибуты и т. д.
- Направления и маршруты
- Оценка трафика и популярное время
- Изображения Просмотра улиц
Давайте кратко рассмотрим сбор некоторых данных Google Maps с помощью Python.
Парсинг Google Maps с помощью Python и BeautifulSoup
Чтобы продемонстрировать парсинг веб-страниц Google Maps, мы извлечем названия и отзывы некоторых ресторанов.
Сначала мы поищем «рестораны в Ванкувере» на Картах Google. Затем найдите название места, рейтинг и образцы отзывов на первой странице.
Наш скрипт будет:
- Используйте Selenium для загрузки страницы
- Переключитесь на BeautifulSoup для анализа HTML.
- Найдите элементы места с помощью селекторов CSS
- Извлеките имя, рейтинг и отзывы
Вот полный код:
from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import time
driver = webdriver.Chrome()
url = ‘https://www.google.com/maps/search/restaurants+in+vancouver‘
driver.get(url)
time.sleep(3)
soup = BeautifulSoup(driver.page_source, ‘html.parser‘)
places = soup.select(‘div.section-result-content‘)
data = []
for place in places:
name = place.select_one(‘h3.section-result-title‘).text
rating = place.select_one(‘span.section-result-rating‘).text
reviews = [review.text for review in place.select(‘span.section-review-text‘)]
data.append({
‘name‘: name,
‘rating‘: rating,
‘sample_reviews‘: reviews[:2]
})
driver.quit()
print(data)Это позволит извлечь такие данные, как:
[
{
‘name‘: ‘The Flying Pig‘,
‘rating‘: ‘4.6‘,
‘sample_reviews‘: [‘Amazing food!‘, ‘Staff are so friendly.‘]
},
{
‘name‘: ‘The Eatery‘,
‘rating‘: ‘4.5‘,
‘sample_reviews‘: [‘Delicious!‘, ‘Great prices.‘]
}
]Ключевое преимущество – отсутствие ограничений API! Вы можете извлекать любые данные в любом масштабе.
Несколько советов по ответственному парсингу веб-страниц:
- Добавьте случайные задержки, чтобы избежать перегрузки серверов.
- Идентифицируйте себя как обычный браузер, а не бот
- Соблюдайте правила robots.txt
- Используйте ротацию прокси, чтобы избежать блокировки IP-адресов.
Ознакомьтесь с нашим подробным руководством, чтобы получить еще больше советов по парсингу Google Maps!
Основные выводы
API Google Maps предоставляет мощные геопространственные возможности через простой интерфейс:
- Адреса геокодирования и координаты обратного геокодирования
- Рассчитать расстояние и время в пути
- Ищите и детализируйте места, направления и многое другое.
Он легко интегрируется с Python с помощью модуля запросов. Однако ограничения на использование могут создавать проблемы при более крупных рабочих нагрузках.
Веб-скрапинг представляет собой масштабируемую альтернативу для извлечения геопространственных данных из Карт Google без ограничений.
Библиотеки Python, такие как Selenium и BeautifulSoup, упрощают сбор мест, обзоров, направлений, статистики трафика, просмотра улиц и многого другого.
Надеемся, что это даст вам прочную основу для раскрытия всего потенциала данных Google Maps с помощью API или парсинга — возможности безграничны!
