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

La cartographie est un élément clé des projets modernes, que ce soit pour afficher les emplacements sur un site Web ou analyser des données spatiales. Google Maps est l'un des services de cartographie les plus populaires et offre une intégration facile avec le langage de programmation Python grâce à diverses bibliothèques et APIs. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser Google Maps avec Python et Sélénium pour tirer parti de ses fonctionnalités avancées et améliorer nos projets.

Scraper Google Maps avec Python et Sélénium

Python est un langage de programmation très populaire et polyvalent, réputé pour sa lisibilité et sa compatibilité cross-platform. De plus, il dispose de bibliothèques puissantes pour traiter les données, comme Pandas et NumPy. Sélénium, quant à lui, est un outil d'automatisation de navigateur utilisé principalement pour tester le comportement des applications Web. Il est particulièrement utile dans cette situation car il permet d'émuler le comportement des utilisateurs lors de la navigation sur Google Maps.

En combinant Python et Selenium, nous pouvons non seulement extraire de grandes quantités de données sur Google Maps, mais aussi garantir que nous obtenons 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 Selenium : Selenium doit également être téléchargé et installé. Utilisez simplement la commande "pip install selenium" dans l'invite de commande ou le terminal de Python.
• Télécharger un navigateur et un WebDriver compatibles : Selenium 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 nécessaire : Au début de votre script, importez les bibliothèques suivantes : selenium, 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 Selenium 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 Selenium, 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 Selenium

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

Voici un script qui illustre ces étapes :

python from selenium 
import webdriver from selenium.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 :

• Toujours utiliser des délais (time.sleep) entre les actions pour éviter de surcharger le serveur et imiter le comportement réel d'un utilisateur.
• Prendre en compte l'utilisation éventuelle d'un réseau privé virtuel (VPN) ou d'un proxy pour contourner les restrictions basées sur l'adresse IP.
• Vérifiez régulièrement si une nouvelle version du WebDriver est disponible, car les anciennes versions peuvent ne pas fonctionner correctement avec les sites Web mis à jour.

Vous avez à présent une compréhension des bases du scraping Google Maps avec Python et Selenium, il y a encore beaucoup à apprendre et à expérimenter. En effet, vous pouvez explorer d'autres bibliothèques Python, comme Beautiful Soup ou Requests, qui offrent également des méthodes efficaces pour extraire des données du Web. En combinant avec Selenium, vous pourrez par exemple scrapper de la donnée dynamique en foncton de certaines intéractions. Pour les plus aguerris, vous pouvez également effectuer des tests automatisés et améliorer davantage vos compétences en matière de web scraping.