Google Maps Scraper:3步掌握谷歌地图数据采集全流程
【免费下载链接】google-maps-scraperscrape data data from Google Maps. Extracts data such as the name, address, phone number, website URL, rating, reviews number, latitude and longitude, reviews,email and more for each place项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/goo/google-maps-scraper
还在为市场调研数据不足而困扰吗?Google Maps Scraper是一个功能强大的开源工具,能够帮助你快速从谷歌地图中提取商家名称、地址、电话、网站、评分、评论等30多种关键数据点,让地理位置信息采集变得简单高效。🤔
你的数据采集困境,我们懂
你是否曾经面临这些挑战?
- 手动整理商家信息耗时费力,效率低下
- 需要分析竞争对手分布,但缺乏有效工具支持
- 市场调研需要大量地理位置数据,却不知从何入手
- 想要开发本地化服务,却苦于精准数据来源
核心功能:全方位数据提取能力
Google Maps Scraper基于Go语言开发,采用scrapemate网络爬虫框架,提供了灵活的数据采集解决方案。它能够:
- 每分钟处理约120个URL的高效采集速度
- 支持CSV、JSON和PostgreSQL等多种导出格式
- 提供Docker容器化一键部署方案
- 可扩展至多机分布式运行架构
数据提取范围详解
| 数据类型 | 提取字段 | 应用价值 |
|---|---|---|
| 基础信息 | 名称、类别、地址、营业时间 | 市场定位分析 |
| 联系方式 | 电话、网站、邮箱(需启用-email参数) | 客户开发线索 |
| 评价数据 | 评分、评论数量、各星级分布 | 品牌声誉评估 |
| 地理位置 | 经纬度坐标、时区信息 | 区域分布分析 |
| 附加信息 | 价格区间、菜单、预订选项等 | 服务差异化研究 |
运行器架构设计
项目中的运行器模块提供了多种执行环境:
- 本地文件运行器:runner/filerunner/filerunner.go
- 数据库运行器:runner/databaserunner/databaserunner.go
- Web界面运行器:runner/webrunner/webrunner.go
- AWS Lambda无服务器运行:runner/lambdaaws/lambdaaws.go
实战应用:三大场景深度解析
餐饮行业深度调研
通过搜索"restaurant in nicosia cyprus"等关键词,系统自动采集塞浦路斯各城市餐厅的完整信息,为开店选址和竞争分析提供数据支撑。
房地产服务优化
收集特定区域的商业设施分布数据,包括银行、超市、学校等关键设施,为房产评估和投资决策提供精准参考依据。
旅游平台数据建设
提取热门景点的周边服务信息,如酒店、餐厅、交通设施等,为旅游APP提供完整的数据基础。
配置技巧:性能优化全攻略
快速启动三步法
第一步:准备查询文件
echo "restaurant in nicosia cyprus" > queries.txt第二步:运行采集任务
touch results.csv && docker run -v $PWD/queries.txt:/queries -v $PWD/results.csv:/results.csv gosom/google-maps-scraper -depth 1 -input /queries -results /results.csv -exit-on-inactivity 3m第三步:查看采集结果采集完成后,results.csv文件将包含所有提取的商家数据。
性能调优参数详解
- 并发控制:使用
-c参数调整并发数(默认CPU核心数的一半) - 采集深度:通过
-depth参数控制搜索深度 - 邮箱提取:添加
-email参数自动访问商家网站提取邮箱
防屏蔽策略配置
- 代理支持:使用
-proxies参数配置SOCKS5/HTTP/HTTPS代理 - 请求间隔:合理设置采集频率,避免触发反爬机制
疑难解答:常见问题快速解决
采集速度慢怎么办?⚡
调整并发参数-c,根据系统资源合理配置并发数,提升整体采集效率。
需要邮箱信息如何获取?
添加-email参数,程序会自动访问商家网站并提取邮箱地址。
被网站屏蔽如何处理?🛡️
配置代理参数-proxies,支持多种代理协议,有效规避IP限制。
大规模采集如何优化?
使用数据库模式配合多机部署,通过Docker配置实现快速部署和扩展。
技术架构深度剖析
模块化设计理念
项目的模块化架构确保了高可扩展性:
gmaps/ # 核心数据提取逻辑 runner/ # 多种运行环境支持 postgres/ # 数据库集成模块 web/ # Web界面和API服务数据提取核心流程
- 查询解析:处理用户输入的关键词和位置信息
- 页面爬取:基于Playwright的无头浏览器技术
- 数据解析:从JavaScript对象中提取结构化数据
- 结果导出:支持多种格式的输出和存储
通过这个简单易用的工具,你可以在短时间内获得大量有价值的地理位置数据,为业务决策提供有力支持。立即开始你的数据采集之旅,让信息获取变得前所未有的简单!🚀
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考