Google 地图拥有超过 200 亿家企业和超过 1 亿月度用户，已成为不可或缺的位置数据来源。本指南将教您如何使用网络抓取从 Google 地图中大规模提取价值。
介绍
Google 地图提供了大量数据 - 企业名称、地址、电话号码、营业时间、客户评论、图像、实时受欢迎程度指标等。这些数据可以为市场研究、潜在客户开发、定向广告和基于位置的服务提供关键的竞争见解。
虽然 Google 提供了 Maps API，但每月仅限 100,000 个免费请求，额外请求的费用为每 7 个 1000 美元。对于较大的抓取项目，这可能会变得非常昂贵。网络抓取提供了一种灵活、低成本的替代方案来大规模访问 Google 地图数据。
法律和道德考虑
根据《计算机欺诈和滥用法》等美国法律，网络抓取公共在线数据通常被视为合法。但是，请务必遵守 Google 的服务条款，该条款禁止过度、破坏性或规避其系统的抓取。过于激进的抓取可能会导致您的 IP 地址被封锁。
仅收集与您的需求相关的数据，并且不要逐字重新发布抓取的内容。 Google 地图包含电子邮件和电话号码等个人信息，在存储和分析之前应对其进行匿名或假名处理。
遵守道德原则有助于确保您的网络抓取为社会带来价值。 ACM 道德准则是负责任计算实践的优秀指南。
Google 地图数据的价值
以下是一些关键统计数据，展示了 Google 地图上可用的大量数据：
- 截至 200 年，全球 Google 地图上列出的企业数量超过 2021 亿家
- 全球每月有超过 1 亿 Google 地图活跃用户
- 数以百万计的评论、图片、营业时间和其他企业数据点
- 全球超过 10 万个地点的实时人气指标
- 15 年前的街景图像历史档案
大规模解锁这些数据可以为数据驱动的决策提供强大的竞争情报。
克服抓取挑战
谷歌采用先进的机器人检测系统来防止滥用其服务。以下是一些避免抓取时被阻塞的技巧：
- Selenium 浏览器自动化 – 通过自动化真实的浏览器（如 Chrome）来模仿真实的用户操作，例如滚动和单击。比请求更能抵抗机器人检测。
- 代理 – 轮换不同的 IP 地址来分发请求并屏蔽抓取活动。 BrightData 等代理服务提供数千个 IP。
- 验证码求解 – Google 在地图上使用 reCAPTCHA v2，这需要手动解决视觉挑战。像 Anti-Captcha 这样的工具可以帮助自动化这一过程。
- 有效数据 – 抓取的数据包含不一致和重复的内容，需要在分析之前进行清理。预算数据争论的时间。
借助正确的工具和技术，可以克服这些挑战以大规模访问 Google 地图数据。
使用 Selenium 抓取 Google 地图
以下是使用 Selenium 和 Python 抓取 Google 地图的分步指南：
安装所需的软件包
pip install selenium pandas numpy regex pymongo设置驱动程序
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()根据需要配置代理和选项。
搜索地点
driver.get("https://www.google.com/maps/search/restaurants+in+Los+Angeles")提取数据
使用元素选择器提取关键字段：
places = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "section-result")
names = [place.find_element(By.CLASS_NAME, "section-result-title").text for place in places]
addresses = [place.find_element(By.CLASS_NAME, "section-result-location").text for place in places]
place_urls = [place.find_element(By.CSS_SELECTOR, "a.section-result-action-icon").get_attribute("href") for place in places]导航至地点页面
点击每个地方即可抓取评论等其他数据：
for url in place_urls:
driver.get(url)
reviews = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "section-review-text")不断轮换代理
要大规模抓取，必须循环代理以避免检测：
from brightdata.brightdata_service import BrightDataService
resolver = BrightDataService.create_proxy_resolver()
while True:
driver.quit()
driver = webdriver.Chrome(resolver=resolver)
driver.get(next_url)这允许可靠地抓取数千个位置。
抓取流行时代
Google 通过 API 端点提供地点的实时流行度数据。响应示例：
"popularTimes": [
{
"day": 0,
"data": [
{"hour": 8, "percent": 24},
{"hour": 9, "percent": 100},
{"hour": 10, "percent": 88},
]
}
] 百分比字段包含范围从 0 到 100 的实时繁忙度指标。下面是用 Python 提取它的方法：
import requests
import pandas as pd
api_url = place_url + "/data/details/json"
times_data = requests.get(api_url).json()["popularTimes"]
df = pd.DataFrame(times_data)[["day","hour","percent"]]可视化这些数据可以揭示每周的模式。
抓取图像
地点页面包含可以抓取的图片库：
images = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "section-image")
image_urls = [img.get_attribute("src") for img in images]纬度和经度等位置数据被编码在 URL 中。
大规模存储数据
对于大型抓取工具，与 CSV 或 Excel 表相比，MongoDB 是一个不错的存储选择。一些最佳实践：
- 使用 NoSQL 文档模式在字段更改时提供灵活性
- 为您查询的字段（例如企业名称或位置）创建索引
- 对地理数据进行编码（例如点而不是地址）以进行地理空间搜索
- 随着时间的推移刮取数据，安排定期备份
这是示例插入代码：
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client["google_maps"]
places = db["places"]
post = {
"name": name,
"url" : url,
"address": address,
"location": {
"type": "Point",
"coordinates": [lat, lng]
},
"images" : image_urls
}
places.insert_one(post)分析与可视化
一旦数据被抓取，真正的价值就来自分析和可视化。这里有些例子：
| 分析类型 | 课程描述 | 图书馆 |
|---|---|---|
| 情感分析 | 识别评论中的积极和消极主题 | NLTK、文本块 |
| 主题建模 | 使用 LDA 从评论中发现热门话题 | Gensim、pyLDAvis |
| 图像识别 | 使用 OCR 从菜单和其他图像中提取文本 | OpenCV、pytesseract |
| 地理空间分析 | 可视化地图上分层的数据以进行分析 | 大叶，Plotly Express |
高级分析提供竞争情报来指导业务决策。
用例
抓取的 Google 地图数据可实现强大的基于位置的服务：
- 市场调查 – 比较不同地点竞争对手的受欢迎程度和情绪
- 领先一代 – 建立有针对性的电子邮件和电话列表以进行外展
- 选址 – 根据人口统计和人流量优化新地点
- 广告 – 根据客户动向创建超本地化广告活动
- 需求预测 – 预测商店客流量以优化周末的人员配置
- 物流 – 根据实时交通数据绘制最佳配送路线
这些只是网络抓取的 Google 地图数据如何推动创新和增长的一些示例。
结论
虽然 Google 地图提供了有限的免费 API，但网络抓取提供了对大规模地图数据的完整访问。通过负责任的使用，这些技术使个人和组织能够利用基于位置的数据的力量来获得竞争优势。
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