Comment scraper Google maps avec Python et Selenium ?
Comment extraire des montagnes de données de Google Maps avec Python et Selenium ?
Selenium, le couteau suisse de l’automatisation web, vous offre la possibilité de naviguer sur Google Maps comme un humain et d’extraire les informations qui vous intéressent : coordonnées GPS, horaires d’ouverture, avis clients…
Parmi les plateformes les plus riches en informations, Google Maps occupe une place de choix. Grâce à Python et à la bibliothèque Selenium, vous pouvez automatiser la navigation sur cette plateforme et d’extraire une multitude de données précieuses à diverses fins, telles que la réalisation d’analyses de marché, la création de bases de données géospatiales, le développement d’applications de cartographie personnalisées, ou encore l’enrichissement de sites web avec des informations locales.
Google Maps est une mine d’or pour quiconque souhaite collecter des informations géographiques, des données sur les entreprises locales (nom, adresse, numéro de téléphone, horaires d’ouverture, avis clients), des itinéraires, des points d’intérêt, et bien plus encore.
L’intérêt pour le scraping de Google Maps est donc multiple. Mais encore faut-il maîtriser la technique pour extraire les données disponibles sur cette plateforme !
Comment scraper Google maps avec Python et Selenium ? Vous le saurez dans cet article !
Quelles informations peut-on trouver sur Google Maps ?
Google Maps est une véritable mine d’or de données géographiques et locales. Les informations qu’il contient sont extrêmement variées et peuvent répondre à un grand nombre de besoins.
En voici quelques exemples :
1️⃣ Informations détaillées sur les lieux : noms, adresses, coordonnées GPS, horaires, numéros de téléphone, sites web, catégories, photos, avis clients. Ces données sont particulièrement intéressantes pour :
Les entreprises : pour réaliser des études de marché, identifier la concurrence, optimiser leur référencement local.
Les chercheurs : pour étudier les dynamiques urbaines, les comportements des consommateurs, etc.
Les développeurs : pour créer des applications de cartographie personnalisées, des outils d’analyse de données géospatiales.
2️⃣ Données sur les itinéraires : distances, durées de trajet, instructions de conduite, options de transport. Ces informations sont essentielles pour :
Les entreprises de logistique : pour optimiser leurs itinéraires de livraison.
Les développeurs d’applications de navigation : pour créer des alternatives à Google Maps.
3️⃣ Informations contextuelles : trafic en temps réel, transports en commun, points d’intérêt, météo. Ces données permettent de :
Personnaliser les expériences utilisateur : par exemple, en recommandant des itinéraires en fonction des conditions de circulation.
Créer des outils d’analyse : pour étudier l’évolution du trafic, l’impact des événements sur la mobilité, etc.
Les raisons de scraper Google Maps avec Python ?
Voici quelques exemples d’utilisations de scraping de google maps :
✅ Génération de leads : récupérer des informations de contact et des détails sur les entreprises depuis Google Maps permet de créer des listes de prospects ciblées, utiles pour des campagnes de prospection et de vente.
✅ Construire des bases de données géographiques : créer des cartes personnalisées, analyser des tendances locales.
✅ Effectuer des analyses de marché : identifier la concurrence, évaluer la densité d’un type d’établissement dans une zone donnée.
✅ Développer des applications web : intégrer des données de Google Maps dans des applications personnalisées.
✅ Obtenir des avis clients en masse : scrutez les avis clients laissés sur Google Maps pour évaluer la réputation de l’entreprise de votre choix. Peut-être la vôtre ou vos concurrents !
✅ Marketing géolocalisé : en rassemblant des données sur les entreprises locales, les marketeurs ont la possibilité d’adapter leurs campagnes à des zones géographiques spécifiques, augmentant ainsi la pertinence et l’efficacité de leurs actions marketing.
✅ Analyse immobilière : les professionnels de l’immobilier collectent souvent des informations sur les commodités à proximité, les flux de circulation, et les entreprises locales pour mieux évaluer la valeur des biens immobiliers et leur potentiel d’investissement.
La richesse et la diversité des données disponibles sur Google Maps en font une cible privilégiée pour le scraping. La pratique de scraping, quant à elle, se justifie par le désire de :
👉 Gagner du temps : automatiser la collecte de données qui prendrait des heures, voire des jours, à réaliser manuellement.
👉 Obtenir des données à grande échelle : collecter des informations sur un grand nombre de lieux ou d’itinéraires.
👉 Analyser les données de manière approfondie : réaliser des analyses statistiques, des visualisations, des corrélations, etc.
Outils nécessaires pour scraper Google Maps
Pour scraper Google Maps, vous aurez besoin de quelques outils et bibliothèques Python. Les voici :
➡️ Python : le langage de programmation que nous utiliserons pour écrire le script de scraping.
➡️ Selenium : un outil Open Source principalement utilisé pour automatiser les interactions avec les navigateurs web. Elle est idéale pour scraper des sites dynamiques comme Google Maps.
➡️ Webdriver : un composant de Selenium qui permet de contrôler un navigateur web (comme Chrome ou Firefox) depuis votre script Python.
Qu’est-ce que Selenium très concrètement ?
Selenium est un outil puissant et open-source utilisé principalement pour automatiser les tests de logiciels web. Il offre à son utilisateur la possibilité de contrôler un navigateur web à partir d’un script et de simuler les actions d’un utilisateur. Cependant, ses applications vont bien au-delà des tests. En effet, Selenium sert aussi pour le scraping de données, comme pour scraper les données sur Google maps par exemple.
Fonctionnement de Selenium :
➡️ Contrôle du navigateur : Selenium permet d’ouvrir un navigateur (Chrome, Firefox, Edge, etc.), de naviguer sur des pages web, de remplir des formulaires, de cliquer sur des boutons, et bien plus encore.
➡️ Interaction avec les éléments web : Selenium offre des méthodes pour identifier et interagir avec les différents éléments d’une page web (boutons, champs de texte, liens, etc.) grâce à des sélecteurs CSS ou XPath.
➡️ Automatisation des tâches : en combinant ces fonctionnalités, vous pouvez créer des scripts pour automatiser des tâches répétitives, comme le remplissage de formulaires, la collecte de données, ou la comparaison de résultats.
Installation
des outils utiles
Voici les étapes pour installer chaque outil nécessaire :
1. Installation de Python
Télécharger : rendez-vous sur https://www.python.org/downloads/ et téléchargez la dernière version de Python compatible avec votre système d’exploitation.
Installation : suivez les instructions d’installation, en veillant à cocher l’option « Add Python 3.x to PATH » (ou équivalent) pour pouvoir exécuter les commandes Python directement depuis votre terminal.
2. Installation des bibliothèques Python
Ouvrir un terminal : Ouvrez votre terminal ou invite de commandes.
Utiliser pip : Pip est le gestionnaire de paquets par défaut pour Python. Utilisez les commandes suivantes pour installer les bibliothèques :
<!-- wp:code -->
<pre class="wp-block-code"><code>pip install selenium
pip install pandas
pip install beautifulsoup4</code></pre>
<!-- /wp:code -->3. Installation du WebDriver
Télécharger le WebDriver : rendez-vous sur le site web de votre navigateur (Chrome, Firefox, etc.) pour télécharger le WebDriver correspondant.
Déplacer le WebDriver : placez le fichier téléchargé dans un répertoire accessible par votre système. Vous aurez besoin de spécifier le chemin complet vers ce fichier dans votre code Python.
4. Installation d’un éditeur de code (Optionnel)
Télécharger et installer : choisissez un éditeur de code python qui vous convient (Visual Studio Code, PyCharm, Sublime Text, etc.) et suivez les instructions d’installation.
Vérification de l’installation
Pour vérifier si tout est correctement installé, créez un nouveau fichier Python (par exemple, test.py) et ajoutez le code suivant :
import pandas as pd
import selenium
from selenium import webdriver
print("Pandas version:", pd.__version__)
print("Selenium version:", selenium.__version__)
# Spécifiez le chemin vers votre WebDriver ici
driver = webdriver.Chrome(executable_path='chemin/vers/chromedriver.exe')
driver.get("https://www.google.com")En exécutant ce code, vous devriez voir les versions de Pandas et Selenium s’afficher dans votre terminal, et votre navigateur web s’ouvrir sur la page d’accueil de Google.
Remarque :
Remplacer chemin/vers/chromedriver.exe par le chemin exact vers votre WebDriver.
Adapter le code en fonction de votre navigateur et des données que vous souhaitez extraire.
scraper Google Maps avec Python et Selenium : les étapes à suivre !
1. Initialiser le projet
Avant de commencer, assurez-vous que vous avez installé Python, Selenium, ChromeDriver, et les autres bibliothèques nécessaires comme mentionné précédemment.
Créez un nouveau fichier Python, par exemple scraper_google_maps.py, dans l’éditeur de code de votre choix.
2. Importer les bibliothèques nécessaires
Commencez par importer les bibliothèques nécessaires dans votre script Python.
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
import time
Ici, webdriver_manager est utilisé pour gérer automatiquement le téléchargement et l’utilisation du ChromeDriver.
3. Configurer le WebDriver
Initialisez le WebDriver pour automatiser Chrome.
# Configuration du WebDriver
service = Service(ChromeDriverManager().install())
driver = webdriver.Chrome(service=service)4. Accéder à Google Maps
Utilisez Selenium pour accéder à la page de Google Maps.
# Ouvrir Google Maps
driver.get("https://www.google.com/maps")
# Attendre que la page se charge complètement
time.sleep(5) # Pause de 5 secondes
Écrire le script Python
Le code
Voici un script python plus complet pour scraper Google maps avec Selenium :
from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# Spécifier le chemin vers votre WebDriver
driver = webdriver.Chrome(executable_path='chemin/vers/chromedriver')
# Ouvrir Google Maps
driver.get("https://www.google.com/maps")
# Rechercher un lieu (exemple : restaurants à Paris)
search_box = driver.find_element_by_id("searchboxinput")
search_box.send_keys("restaurants à Paris")
search_box.submit()
# Attendre le chargement des résultats (ajuster le temps si nécessaire)
time.sleep(5)
# Obtenir le contenu HTML de la page
content = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
# Extraire les informations (ajuster les sélecteurs CSS en fonction de la structure HTML de Google Maps)
results = soup.find_all('div', class_='VkpKBb') # Exemple de sélecteur CSS
# Créer une liste pour stocker les données
data = []
for result in results:
name = result.find('h3', class_='rllt__title').text
address = result.find('span', class_='m6QErb').text
# ... ajouter d'autres informations à extraire ...
data.append({'name': name, 'address': address})
# Créer un DataFrame Pandas
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# Enregistrer les données dans un fichier CSV
df.to_csv('restaurants_paris.csv', index=False)
# Fermer le navigateur
driver.quit()Explication du code :
Importation des bibliothèques : on importe les bibliothèques nécessaires : Selenium pour contrôler le navigateur, BeautifulSoup pour parser le HTML, et Pandas pour manipuler les données.
Initialisation du WebDriver : on crée une instance de WebDriver pour contrôler le navigateur.
Recherche d’un lieu : on simule une recherche sur Google Maps en utilisant find_element_by_id et send_keys.
Extraction des données : on utilise BeautifulSoup pour parcourir le HTML et extraire les informations souhaitées (nom, adresse, adresse IP, etc.).
Création d’un DataFrame : on stocke les données extraites dans un DataFrame Pandas pour une meilleure organisation.
Enregistrement des données : on enregistre le DataFrame dans un fichier CSV.
Pour aller plus loin:
Scrapy : un framework de scraping web complet qui intègre de nombreuses fonctionnalités pour gérer les projets de scraping à grande échelle.
Playwright : une alternative moderne à Selenium, offrant de meilleures performances et des fonctionnalités supplémentaires.
N’hésitez pas à poser d’autres questions si vous avez besoin de plus d’informations.
Lire aussi : Comment faire de la division euclidienne avec Python ?
Gérer les restrictions lors du scraping de Google Maps
Le scraping de Google Maps est soumis à des conditions d’utilisation strictes. Pour éviter d’être bloqué, il est essentiel de :
➡️ Gérer les captchas : si vous rencontrez des captchas, envisagez des services de résolution de captchas ou développer des techniques de reconnaissance d’images. Autrement, votre scraping ne fonctionnera jamais.
➡️ Respecter les robots.txt : ce fichier indique les parties du site que vous pouvez ou ne pouvez pas scraper.
➡️ Simuler un comportement humain : variez les requêtes, utilisez des délais d’attente aléatoires, et adaptez votre user-agent.
➡️ Utiliser des proxies : changer votre adresse IP régulièrement pour éviter d’être identifié comme un bot.
N’oubliez pas toutefois les règles du web scraping responsable :
- Respectez les robots.txt : consultez le fichier robots.txt de chaque site web pour identifier les pages accessibles au scraping.
- Limitez la charge du serveur : ne surchargez pas les sites web avec des requêtes excessives.
- Soyez transparent : identifiez-vous en tant que scraper dans votre user-agent.
- Respectez les données : n’extrayez que les données dont vous avez réellement besoin.
- Protégez les données privées : ne jamais scraper des informations personnelles sensibles.
En suivant ces principes éthiques, vous contribuez à un web scraping bénéfique pour tous.
