Articles » Google Map » Scraper Google Maps avec Python et Sélénium : un guide pour extraire des données

La cartographie joue un rôle essentiel dans les projets web, qu'il s'agisse d'afficher les localisations sur un site web ou d'analyser des informations spatiales. Google Maps est un outil de cartographie incontournable, et s’il est autant apprécié par les développeurs, c'est aussi parce qu'il se combine parfaitement avec plusieurs langages de programmation pour automatiser et enrichir des projets grâce à diverses bibliothèques et APIs. En effet, on peut retrouver des associations avec d’autres technologies comme Sélénium qui permet d'interagir avec des interfaces web. Un point crucial sur Google Maps puisque grâce à ça, certaines informations sont accessibles seulement à la suite d’une interaction sur un élément d’une fiche. 

Par ailleurs, l'API de Google Maps permet aux entreprises d'intégrer facilement des cartes interactives et des informations locales à leurs applications ou sites web. Pour les comptes éligibles, un crédit mensuel gratuit de 200€ est offert, permettant environ 28 400 chargements de carte gratuitement.

Cet article vous permettra de voir comment intégrer ces technologies pour maximiser l’efficacité de vos projets et répondre à des besoins spécifiques en automatisation et en géolocalisation.

Scraper Google Maps avec Python et Sélénium. 

Pourquoi développer en Python? Python est un langage de programmation populaire et polyvalent, apprécié pour sa simplicité et sa compatibilité avec de nombreux environnements. Il offre des bibliothèques puissantes, comme Pandas et NumPy, pour manipuler et analyser les données efficacement. Il permet également de combiner avec un outil conçu pour automatiser les interactions avec les navigateurs web comme Sélénium. Tout cela permet d’améliorer la collecte de données de certaines informations nécessitant de simuler le comportement des utilisateurs lors de la navigation sur des plateformes comme Google Maps. 

Ce duo technologique permet de simplifier les tâches complexes comme l'extraction de données ou l'exploration des fonctionnalités avancées de Google Maps, tout en offrant une solution robuste et flexible.

Ainsi, en combinant Python et Sélénium, nous pouvons non seulement extraire de grandes quantités de données sur Google Maps, mais aussi garantir des informations précises et pertinentes. Cela peut être extrêmement pratique pour mener des études de marché ou identifier des tendances géographiques.

Préparation pour le scraping.

Avant de commencer à scrapper Google Maps, quelques étapes préliminaires sont nécessaires:

  • Installer Python : Si vous ne l'avez pas encore fait, vous devez télécharger et installer la dernière version de Python sur votre ordinateur.

  • Installer Sélénium : Sélénium doit également être téléchargé et installé. Utilisez simplement la commande "pip install Sélénium" dans l'invite de commande ou le terminal de Python.

  • Télécharger un navigateur et un WebDriver compatibles : Sélénium nécessite un WebDriver pour fonctionner avec votre navigateur Web préféré (Chrome, Firefox, Edge, etc.). Suivez les instructions spécifiques à votre navigateur pour télécharger et installer le WebDriver approprié.

Création du script Python

Une fois que tout est en place, nous pouvons commencer à écrire notre script Python pour scrapper Google Maps. Voici un résumé des étapes générales à suivre :

  • importer les bibliothèques nécessaires: Au début de votre script, importez les bibliothèques suivantes : Sélénium, time, pandas et csv.

  • lancer le navigateur: utilisez webdriver.Chrome() (ou une autre méthode compatible avec votre navigateur), puis accédez au site Google Maps en utilisant get(URL).

  • émuler l'utilisation du navigateur: À l'aide des méthodes Sélénium telles que find_element_by_* et send_keys(), entrez une requête de recherche et cliquez sur le bouton de recherche pour afficher les résultats.

  • pagination des résultats : Naviguez dans les pages de résultats pour agrandir votre ensemble de données.

  • extraire les données: En utilisant find_elements_by_* et d'autres méthodes Sélénium, récupérez les informations désirées (adresse, coordonnées, etc.) à partir des résultats de la recherche.

  • exporter les données: Organisez vos données extraites dans un DataFrame Pandas, puis enregistrez-les au format CSV.

Un exemple simple de scraping avec Python et Sélénium.

Dans cet exemple, nous utiliserons Python et Sélénium pour rechercher des restaurants dans une certaine zone puis en extraire les adresses. 

Voici un script qui illustre ces étapes :

python from Sélénium 

import webdriver from Sélénium.webdriver.common.keys 

import Keys 

import time 

import pandas as pd 

# Lancer le navigateur 

Chrome driver = webdriver.Chrome() 

driver.get("https://www.google.com/maps") 

# Recherche de restaurants 

search_bar = driver.find_element_by_name("q") 

search_bar.send_keys("Restaurants") 

search_bar.send_keys(Keys.ENTER) time.sleep(5) 

# Attendre que les résultats apparaissent 

# Extraire les adresses des résultats 

addresses = [] for result in driver.find_elements_by_css_selector(".section-result") : 

try : address = result.find_element_by_css_selector(".section-result-location").text addresses.append(address) 

except : pass 

# Exporter les adresses en fichier CSV 

df = pd.DataFrame(addresses, columns=["Adresse"]) df.to_csv("restaurants.csv", index=False) 

# Fermer le navigateur 

driver.quit() 

Cet exemple est assez simple, mais il démontre les bases du processus :

Entrer une requête de recherche, naviguer sur Google Maps, extraire les données et les enregistrer dans un fichier CSV. 

Vous pouvez adapter et étendre ce modèle pour des cas d'utilisation plus complexes, notamment en affinant vos recherches, en extrayant des données supplémentaires ou en exploitant plusieurs pages de résultats.

Éviter les problèmes liés aux restrictions.

Il est important de noter que le scraping de données sur Google Maps peut entraîner certaines restrictions, telles que les limites de demande par IP et les CAPTCHA. Gardez à l'esprit les points suivants :

  • Éviter de surcharger le serveur et reproduire le comportement réel d'un utilisateur en utilisant toujours des délais (time.sleep) entre les actions. Il est possible d'envisager l'utilisation d'un réseau privé virtuel (VPN) ou d'un proxy afin de contourner les contraintes liées à l'adresse IP.

  • Assurez-vous de toujours utiliser la dernière version du WebDriver pour garantir une compatibilité optimale avec des sites Web comme Google Maps. Pour cela, vérifiez régulièrement les mises à jour, surtout si vous travaillez avec des tâches comme le web scraping en utilisant Python Sélénium. Une version obsolète du WebDriver peut entraîner des problèmes lors de l'utilisation de Google Maps Search ou de l'exploration de données via un client Google Maps.

 

Pour conclure : 

Nous avons abordé ici les bases du web scraping sur Google Maps avec Python et Sélénium qui permet de capturer des informations dynamiques en fonction des interactions utilisateurs, mais vous pouvez élargir vos connaissances avec des bibliothèques Python comme Beautiful Soup ou Requests, qui offrent des méthodes efficaces pour extraire des données du web. 

Vos connaissances vont également vous permettre de vous lancer dans l'automatisation de tests et ainsi perfectionner vos compétences en web scraping.

Si cette méthode vous paraît trop compliquée, vous pouvez opter pour un logiciel automatisé tel que Scrap.io, qui est une solution permettant à votre entreprise d'avoir un listing des informations des acteurs présents dans votre secteur comme par exemple les numéros de téléphone, ou des adresses emails sans avoir de connaissance technique. Par ailleurs, vous aurez aussi accès à de nombreuses informations toujours actualisées, que vous pouvez sélectionner selon vos besoins, en un temps réduit.

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