Google Maps को Python का उपयोग करके कैसे Scrape करें?

Alex Johnson

Senior Web Scraping Engineer

13-Feb-2025

Google Maps स्क्रैपिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें स्वचालित टूल्स या स्क्रिप्ट का उपयोग करके Google Maps से व्यावसायिक नाम, स्थान और समीक्षा जैसी जानकारी निकाली जाती है।

इस ब्लॉग पोस्ट में, हम Google Maps स्क्रैपिंग के लाभों पर चर्चा करेंगे और पायथन और स्वचालित टूल्स का उपयोग करके इसे कैसे पूरा किया जाए, इस पर चर्चा करेंगे।

Google Maps स्क्रैपिंग के क्या लाभ हैं?

Google Maps स्क्रैपिंग मूल्यवान व्यावसायिक बुद्धिमत्ता और स्थान-आधारित अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यहाँ मुख्य लाभ दिए गए हैं:

✅ व्यावसायिक जानकारी निकालें – व्यावसायिक नाम, पता, फ़ोन नंबर, वेबसाइट, रेटिंग, समीक्षा और खुलने के समय जैसे आवश्यक विवरण एकत्र करें। यह डेटा लीड जनरेशन, निर्देशिका लिस्टिंग और ग्राहक आउटरीच के लिए उपयोगी है।

✅ बाजार विश्लेषण और प्रतियोगी अनुसंधान करें – बाजार के रुझानों का विश्लेषण करें, प्रमुख प्रतियोगियों की पहचान करें और विशिष्ट स्थानों में व्यावसायिक घनत्व का आकलन करें। यह व्यवसायों को विस्तार, मूल्य निर्धारण रणनीतियों और ग्राहक जुड़ाव के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद करता है।

✅ भौगोलिक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और अनुकूलन को बढ़ाएँ – सेवा कवरेज में सुधार करें, वितरण मार्गों का अनुकूलन करें और वास्तविक दुनिया के व्यावसायिक वितरण के आधार पर स्टोर स्थानों की योजना बनाएं। कंपनियां परिचालन दक्षता और ग्राहक पहुँच को बढ़ाने के लिए इस डेटा का उपयोग कर सकती हैं।

Google Maps स्क्रैपिंग की चुनौतियाँ

इसके सख्त एंटी-स्क्रैपिंग तंत्र के कारण Google Maps स्क्रैपिंग में महत्वपूर्ण चुनौतियाँ आती हैं। Google स्वचालित डेटा निष्कर्षण को रोकने के लिए दर सीमा, CAPTCHAs और API प्रतिबंध लगाता है, जिससे ब्लॉक का सामना किए बिना बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग करना मुश्किल हो जाता है।

एक और चुनौती Google Maps की गतिशील प्रकृति है, जो व्यावसायिक जानकारी लोड करने के लिए जावास्क्रिप्ट पर निर्भर करती है। पारंपरिक स्क्रैपिंग विधियाँ जो स्थिर HTML पार्सिंग पर निर्भर करती हैं, अप्रभावी हैं, जिसके लिए पृष्ठ के साथ बातचीत करने और डेटा निकालने के लिए हेडलेस ब्राउज़र या ऑटोमेशन फ़्रेमवर्क का उपयोग करने की आवश्यकता होती है।

इन प्रतिबंधों को दरकिनार करने के लिए, स्क्रैपर्स को प्रॉक्सी रोटेशन और उपयोगकर्ता-एजेंट स्पूफिंग जैसी तकनीकों को लागू करना चाहिए। ये विधियाँ कई IP पतों पर अनुरोधों को वितरित करने और वास्तविक उपयोगकर्ता व्यवहार का अनुकरण करने में मदद करती हैं, जिससे पता लगाने की संभावना कम हो जाती है और अधिक स्थिर स्क्रैपिंग प्रक्रिया सुनिश्चित होती है।

Google Maps को स्क्रैप करने के 2 विशेष तरीके

1. Google Maps स्क्रैपिंग API

क्या Google स्क्रैपिंग API प्रदान करता है?
हाँ।

कई लोकप्रिय वेबसाइटें, जैसे ट्विटर और अमेज़ॅन, अपने स्वयं के API प्रदान करती हैं, और Google कोई अपवाद नहीं है। जब Google Maps API पहली बार लॉन्च किया गया था, तो इसने व्यापक ध्यान और अपनाने को जल्दी से प्राप्त कर लिया। हालाँकि, आधिकारिक API का उपयोग करने से पहले, अपने आप से पूछें: क्या आपको वास्तव में Google Maps API का उपयोग करने की आवश्यकता है?

आपकी आवश्यकताओं से आधिकारिक Google Maps API का उपयोग क्यों मेल नहीं खाता है？

आइए मूल्य निर्धारण से शुरू करते हैं। प्रत्येक उपयोगकर्ता को Google Maps API के लिए $200 का मासिक निःशुल्क कोटा प्राप्त होता है, जिसमें शामिल हैं:

40,000 तक जियोकोडिंग अनुरोध
100,000 तक स्थिर मानचित्र लोड
28,000 तक गतिशील मानचित्र लोड
40,000 तक मार्ग नियोजन अनुरोध

पहली नज़र में, यह कोटा पर्याप्त लगता है, लेकिन व्यवहार में, यह पर्याप्त नहीं हो सकता है। कई अन्य API की तरह, Google Maps API मुफ्त कोटा पार हो जाने पर प्रति अनुरोध शुल्क लेता है, और इसकी कीमत अपेक्षाकृत अधिक है। इस परिदृश्य पर विचार करें: एम्बेड API का उपयोग करते समय, एकल मानचित्र लोड कई API कॉल ट्रिगर कर सकता है, जैसे पता खोज, मार्ग नियोजन या दूरी की गणना, आपके कोटा का तेज़ी से उपभोग करना। जैसे-जैसे आपका व्यवसाय बढ़ता है, API कॉल बढ़ते हैं, और Google Maps API एक महंगा खर्च बन सकता है।

मूल्य निर्धारण से परे, Google Maps API में सख्त अनुरोध सीमाएँ भी हैं। वर्तमान में, Google प्रति सेकंड 100 अनुरोधों की दर सीमा लागू करता है, जिसका अर्थ है कि उच्च-सहवर्ती परिदृश्यों में, पहुँच प्रतिबंधित हो सकती है, जिससे डेटा पुनर्प्राप्ति दक्षता प्रभावित होती है।

क्या मैं अभी भी Google Maps को स्क्रैप करने के लिए API का उपयोग कर सकता हूँ?

बिलकुल! आपको बस एक API सेवा की आवश्यकता है जो कि किफायती, स्थिर और सुरक्षित हो। हालाँकि, ऐसा कोई ढूँढना जो इन सभी मानदंडों को पूरा करता हो, अविश्वसनीय रूप से चुनौतीपूर्ण है! सौभाग्य से, Scrapeless Google Maps API कई API उत्पादों में से एक है:

🔴 लागत बचत: प्रत्येक API कॉल की लागत केवल $0.80 है, और $49 की सदस्यता के साथ, आपको 10% की छूट मिलती है!

🔴 सटीक डेटा: हमारे डेवलपर्स लगातार Google के स्क्रैपिंग एल्गोरिदम और प्रतिबंधों का विश्लेषण करते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि API अपडेट किया गया है और अनुकूलित है।

🔴 स्थिर और उच्च सफलता दर: Scrapeless 99% सफलता दर और विश्वसनीयता की गारंटी देता है। Google Trends स्क्रैपिंग की स्थिरता और सटीकता लगभग 100% तक पहुँच गई है! वर्तमान में, औसत प्रतिक्रिया समय लगभग 3 सेकंड है, जो अधिकांश API प्रदाताओं की तुलना में काफी तेज है। इसके अलावा, डेटा एक मानकीकृत JSON प्रारूप में वापस कर दिया जाता है, जिससे यह तत्काल उपयोग के लिए तैयार हो जाता है।

Scrapeless ने पहले ही 2,000 से अधिक उद्यम उपयोगकर्ताओं का विश्वास अर्जित कर लिया है! अपना मुफ़्त परीक्षण प्राप्त करने के लिए अभी Discord में शामिल हों! सीमित समय के लिए केवल 1,000 स्थान उपलब्ध हैं—तेज़ी से काम करें!

आगे पढ़ना:

2. वेब स्क्रैपिंग

वेब स्क्रैपर वेबसाइट स्क्रैपिंग के सबसे सामान्य तरीकों में से एक है। आप विशिष्ट डेटा निकालने के लिए अपना खुद का Google Maps स्क्रैपिंग टूल बना सकते हैं। इस लेख में, हम मानचित्र से विशिष्ट स्थानों और मार्गों को स्क्रैप करने के लिए पायथन Google Maps स्क्रैपर का उपयोग करेंगे।

अभी भी स्क्रॉल करते रहें!

विधि 1. Google Maps API के साथ स्क्रैप करें

चरण 1. अपनी API कुंजी प्राप्त करें

आरंभ करने के लिए, आपको Scrapeless डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी प्राप्त करने की आवश्यकता होगी:

Scrapeless डैशबोर्ड में लॉग इन करें।
API कुंजी प्रबंधन पर जाएँ।
अपनी अनूठी API कुंजी उत्पन्न करने के लिए निर्माण करें पर क्लिक करें।
एक बार बनने के बाद, इसे कॉपी करने के लिए बस API कुंजी पर क्लिक करें।

चरण 2: अपनी API कुंजी इनपुट करें

अब आप अपनी API कुंजी का उपयोग अपनी परियोजना में Scrapeless को एकीकृत करने के लिए कर सकते हैं। API का परीक्षण और कार्यान्वयन करने के लिए इन चरणों का पालन करें:

API प्रलेखन पर जाएँ।
इच्छित समापन बिंदु के लिए "इसे आज़माएं" पर क्लिक करें।
"प्रमाणीकरण" फ़ील्ड में अपनी API कुंजी दर्ज करें।
स्क्रैपिंग प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए "भेजें" पर क्लिक करें।

नीचे एक नमूना कोड स्निपेट दिया गया है जिसे आप सीधे अपने Google Maps स्क्रैपर में एकीकृत कर सकते हैं।

पायथन

Python Copy

import http.client
import json

conn = http.client.HTTPSConnection("api.scrapeless.com")
payload = json.dumps({
   "actor": "scraper.google.maps",
   "input": {
      "engine": "google_maps",
      "q": "coffee",
      "type": "search",
      "ll": "@40.7455096,-74.0083012,14z",
      "hl": "en",
      "gl": "us"
   }
})
headers = {
   'Content-Type': 'application/json'
}
conn.request("POST", "/api/v1/scraper/request", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))

जावास्क्रिप्ट

JavaScript Copy

var myHeaders = new Headers();
myHeaders.append("Content-Type", "application/json");

var raw = JSON.stringify({
   "actor": "scraper.google.maps",
   "input": {
      "engine": "google_maps",
      "q": "coffee",
      "type": "search",
      "ll": "@40.7455096,-74.0083012,14z",
      "hl": "en",
      "gl": "us"
   }
});

var requestOptions = {
   method: 'POST',
   headers: myHeaders,
   body: raw,
   redirect: 'follow'
};

fetch("https://api.scrapeless.com/api/v1/scraper/request", requestOptions)
   .then(response => response.text())
   .then(result => console.log(result))
   .catch(error => console.log('error', error));

विधि 2. पायथन के साथ अपना पहला Google Maps स्क्रैपर बनाएँ

पर्यावरण सेटअप

सबसे पहले, हमें निम्नलिखित टूल्स तैयार करके एक वेब स्क्रैपिंग वातावरण स्थापित करने की आवश्यकता है:

पायथन: इसे पायथन की आधिकारिक वेबसाइट से डाउनलोड करें। नवीनतम संस्करण के बजाय, एक या दो रिलीज़ को नवीनतम के पीछे स्थापित करने की अनुशंसा की जाती है।

पायथन IDE: कोई भी पायथन-समर्थित IDE काम करेगा, लेकिन हम PyCharm, एक विशेष पायथन विकास उपकरण की अनुशंसा करते हैं। मुफ़्त PyCharm कम्युनिटी संस्करण पर्याप्त है।

Windows उपयोगकर्ताओं के लिए नोट:
स्थापना के दौरान, सुनिश्चित करें कि "Add python.exe to PATH" विकल्प चुना गया है। यह आपको टर्मिनल में पायथन कमांड का उपयोग करने की अनुमति देता है। चूँकि पायथन 3.4 और बाद के संस्करण में यह डिफ़ॉल्ट रूप से शामिल है, इसलिए किसी मैन्युअल सेटअप की आवश्यकता नहीं है।

यह जाँचने के लिए कि क्या पायथन स्थापित है, टर्मिनल या कमांड प्रॉम्प्ट खोलें और चलाएँ:

Bash Copy

python --version

एक आभासी वातावरण: निर्भरताओं का प्रबंधन करने और अन्य पायथन प्रोजेक्ट्स के साथ संघर्ष से बचने के लिए एक आभासी वातावरण बनाने की अनुशंसा की जाती है। टर्मिनल में अपनी प्रोजेक्ट निर्देशिका पर जाएँ और "google_flights_env" नामक एक आभासी वातावरण बनाने के लिए निम्न कमांड निष्पादित करें:

Bash Copy

python -m venv google_flights_env

अपने OS के लिए उपयुक्त कमांड का उपयोग करके आभासी वातावरण को सक्रिय करें:

विंडोज़:

Bash Copy

google_flights_env\Scripts\activate

macOS/Linux:

Bash Copy

source google_flights_env/bin/activate

आवश्यक लाइब्रेरी स्थापित करना: आभासी वातावरण को सक्रिय करने के बाद, कृपया वेब स्क्रैपिंग के लिए आवश्यक पायथन लाइब्रेरी स्थापित करें: requests और BeautifulSoup4। उन्हें हमारे कमांड का पालन करके स्थापित करें:

Bash Copy

pip install requests
pip install beautifulsoup4

ऑटोमेशन टूल्स स्थापित करना: चूँकि Google Maps पार्सिंग के लिए सीधा HTML पृष्ठ नहीं देता है, इसलिए कच्चा HTML प्राप्त करने के लिए ऑटोमेशन टूल्स की आवश्यकता होती है।

Selenium, एक पायथन ऑटोमेशन पैकेज स्थापित करें:

Bash Copy

pip install selenium

आपको ब्राउज़र ड्राइवर भी डाउनलोड करने की आवश्यकता है। सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले Google Chrome को उदाहरण के रूप में लेते हुए, आधिकारिक वेबसाइट पर ब्राउज़र संस्करण से मेल खाने वाला ChromeDriver ढूँढें, उसे स्थानीय रूप से डाउनलोड और इंस्टॉल करें, और फिर उसे PyCharm में कोड निर्देशिका में रखें।

स्थान या नेविगेशन मार्ग डेटा को स्क्रैप करने के लिए पायथन का उपयोग करना

स्थानों को स्क्रैप करना

चरण 1: Google मानचित्र खोलें और "कॉफ़ी" खोजें।

चरण 2. Google Maps खोज परिणामों से विशिष्ट फ़ील्ड स्क्रैप करें।

हम HTML को पार्स करने और वांछित जानकारी वाले तत्वों का पता लगाने के लिए BeautifulSoup का उपयोग कर सकते हैं। यहाँ कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

कॉफ़ी शॉप का नाम स्क्रैप करें:

तत्व निकालें और पाठ डेटा को स्क्रैप करने के लिए पायथन का उपयोग करें:

Python Copy

def scrape_title(listing):
    maps_element = listing.select_one('div.NrDZNb div.qBF1Pd.fonHeadlineSmall')
    return maps_element.text.strip()

रेटिंग स्क्रैप करें:

तत्व निकालें और पाठ डेटा को स्क्रैप करने के लिए पायथन का उपयोग करें। चूँकि रेटिंग खाली हो सकती है, इसलिए हमने एक नल जांच जोड़ी है:

Python Copy

def scrape_rating(listing):
    maps_element = listing.select_one('span.MW4etd[aria-hidden="true"]')
    if maps_element is None:
        return None
    else:
        return maps_element.text.strip()

छवि लिंक स्क्रैप करें:

तत्व का href विशेषता निकालें और छवि लिंक को स्क्रैप करने के लिए पायथन का उपयोग करें:

Python Copy

def scrape_image_links(listing):
    maps_image_link = listing.select_one('div.SpFAAb').select_one("img")
    return maps_image_link['src']

ऊपर केवल एक आंशिक प्रदर्शन है। आप नीचे दिए गए हमारे अंतिम कोड का संदर्भ ले सकते हैं:

Python Copy

# आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import time

from bs4 import BeautifulSoup
import json
from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()

# Google मानचित्र से लिस्टिंग तत्वों को स्क्रैप करने का कार्य
def scrape_listings(soup):
    return soup.select('div.Nv2PK.THOPZb.CpccDe')

# google_maps से शीर्षक स्क्रैप करने का कार्य
def scrape_title(listing):
    maps_element = listing.select_one('div.NrDZNb').select_one('div.qBF1Pd.fontHeadlineSmall')
    return maps_element.text.strip()

# google_maps से रेटिंग स्क्रैप करने का कार्य
def scrape_rating(listing):
    maps_element = listing.select_one('span.MW4etd[aria-hidden="true"]')
    if maps_element is None:
        return None
    else:
        return maps_element.text.strip()

def scrape_image_links(listing):
    maps_image_link = listing.select_one('div.SpFAAb').select_one("img")
    return maps_image_link['src']

# मुख्य कार्य
def main():
    # Google मानचित्र URL पर अनुरोध करें और HTML पार्स करें
    url = 'https://www.google.com/maps/search/coffee/@47.4641284,-122.3855982,11z?entry=ttu&g_ep=EgoyMDI1MDIwOS4wIKXMDSoASAFQAw=='
    driver.get(url)
    time.sleep(2)
    page_source = driver.page_source
    soup = BeautifulSoup(page_source, 'html.parser')

    # मानचित्र सूचियाँ स्क्रैप करें
    listings = scrape_listings(soup)

    # प्रत्येक सूची के माध्यम से पुनरावृति करें और मानचित्र जानकारी निकालें
    maps_data = []
    for listing in listings:
        title = scrape_title(listing)
        rating = scrape_rating(listing)
        image_link = scrape_image_links(listing)

        # एक शब्दकोश में मानचित्र जानकारी संग्रहीत करें
        maps_info = {
            'title': title,
            'rating': rating,
            'image_link': image_link
        }

        maps_data.append(maps_info)

    # परिणामों को JSON फ़ाइल में सहेजें
    with open('google_maps_data.json', 'w') as json_file:
        json.dump(maps_data, json_file, indent=4)

if __name__ == "__main__":
    main()

चरण 3. परिणाम स्क्रैप करें और डेटा संग्रहीत करें।

आपकी PyCharm निर्देशिका में google_maps_data.json नाम की एक JSON फ़ाइल उत्पन्न होगी, जिसमें स्क्रैप किया गया डेटा होगा। स्क्रैप किए गए परिणामों का एक उदाहरण नीचे दिया गया है:

JSON Copy

[
    {
        "title": "Lucky Mugs",
        "rating": null,
        "image_link": "https://streetviewpixels-pa.googleapis.com/v1/thumbnail?panoid=36eAZcAEe5VpSUaFnPcOVA&cb_client=search.gws-prod.gps&w=80&h=92&yaw=139.65103&pitch=0&thumbfov=100"
    },
    {
        "title": "Retro Coffee",
        "rating": "4.4",
        "image_link": "https://lh5.googleusercontent.com/p/AF1QipPxJNNq_ddJeY4metdP0-Yv1gfAb8hwqtdjEk3R=w80-h106-k-no"
    },
    {
        "title": "Caffe Migliore.",
        "rating": "4.4",
        "image_link": "https://lh5.googleusercontent.com/p/AF1QipN5LhTxOs7TEicnyDcaeIwp5iOVD46aQ-vMpco=w80-h106-k-no"
    },
    {
        "title": "Local Coffee Spot",
        "rating": "4.2",
        "image_link": "https://lh5.googleusercontent.com/p/AF1QipO9UVq4zJ3G-xw62mFyQEj8jTdlehq7eLlZ4RyL=w163-h92-k-no"
    },
    {
        "title": "BigFoot Java",
        "rating": "4.1",
        "image_link": "https://lh3.googleusercontent.com/gps-proxy/ALd4DhGHbsVNZu27z_GxIxq3jTyZbJI5MUY_rpPTL7yZQX0Mbx4BEbKTwMTz6vJ16y1u1qVA97qxlMtjejRYMjEk7Riqx2dLl1CeDEcGfIWKWmIF5E3qcna_9faDEBRwLvhoiBcJywVx_TZ7jtM1tKUmynpAZdn-vvYju1pEGKDA34jUT38S8qip3Drk=w92-h92-k-no"
    },
    {
        "title": "Caffe Ladro - Downtown on Pine Street",
        "rating": "4.3",
        "image_link": "https://lh5.googleusercontent.com/p/AF1QipO84r3OrCAb6IjtMYbki4pAMpuWf8KoK5_ods89=w92-h92-k-no"
    },
    {
        "title": "Coffee Tree",
        "rating": "4.4",
        "image_link": "https://lh5.googleusercontent.com/p/AF1QipPYbEDGEskTGDCcpBHxF-nQqrFhR2yFi5cBt6Lu=w122-h92-k-no"
    }
]

नेविगेशन मार्गों को स्क्रैप करना

चरण 1. Google मानचित्र में मूल और गंतव्य दर्ज करें।

चरण 2. Google Maps नेविगेशन मार्ग खोज परिणामों से विशिष्ट फ़ील्ड स्क्रैप करें।

HTML को पार्स करने और वांछित जानकारी वाले तत्वों का पता लगाने के लिए BeautifulSoup का उपयोग करना जारी रखें:

"के माध्यम से" फ़ील्ड स्क्रैप करें:

तत्व निकालें और पाठ डेटा को स्क्रैप करने के लिए पायथन का उपयोग करें:

Python Copy

def scrape_via(listing):
    maps_element = listing.select_one('h1.VuCHmb.fontHeadlineSmall')
    return maps_element.text.strip()

समय स्क्रैप करें:

तत्व निकालें और पाठ डेटा को स्क्रैप करने के लिए पायथन का उपयोग करें:

Python Copy

def scrape_time(listing):
    maps_element = listing.select_one('div.Fk3sm.fontHeadlineSmall.delay-light')
    return maps_element.text.strip()

दूरी स्क्रैप करें:

Python Copy

def scrape_distance(listing):
    maps_element = listing.select_one('div.ivN21e.tUEI83.fontBodyMedium').select_one('div')
    return maps_element.text.strip()

यहाँ अंतिम कोड दिया गया है:

Python Copy

# आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import time

from bs4 import BeautifulSoup
import json
from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()

# Google मानचित्र से लिस्टिंग तत्वों को स्क्रैप करने का कार्य
def scrape_listings(soup):
    return soup.select('div.UgZKXd')

# google_maps से via स्क्रैप करने का कार्य
def scrape_via(listing):
    maps_element = listing.select_one('h1.VuCHmb.fontHeadlineSmall')
    return maps_element.text.strip()

# google_maps से समय स्क्रैप करने का कार्य
def scrape_time(listing):
    maps_element = listing.select_one('div.Fk3sm.fontHeadlineSmall.delay-light')
    return maps_element.text.strip()

# google_maps से दूरी स्क्रैप करने का कार्य
def scrape_distance(listing):
    maps_element = listing.select_one('div.ivN21e.tUEI8e.fontBodyMedium').select_one('div')
    return maps_element.text.strip()

# मुख्य कार्य
def main():
    # google मानचित्र URL पर अनुरोध करें और HTML पार्स करें
    url = 'https://www.google.com/maps/dir/Austin-Bergstrom+International+Airport/5540+N+Lamar+Blvd,+Austin,+TX+78756/@30.2603068,-97.7871692,12z/data=!3m1!4b1!4m13!4m12!1m5!1m1!1s0x8644b13b8b4aff45:0x1ca7fca8c9dc2768!2m2!1d-97.6710889!2d30.194085!1m5!1m1!1s0x8644cba140fad1fb:0x2db903443245739c!2m2!1d-97.7286733!2d30.3247493?hl=en&entry=ttu&g_ep=EgoyMDI1MDIwOS4wIKXMDSoASAFQAw%3D%3D'
    driver.get(url)
    time.sleep(2)
    page_source = driver.page_source
    soup = BeautifulSoup(page_source, 'html.parser')

    # मानचित्र सूचियाँ स्क्रैप करें
    listings = scrape_listings(soup)

    # प्रत्येक सूची के माध्यम से पुनरावृति करें और मानचित्र जानकारी निकालें
    maps_data = []
    for listing in listings:
        via = scrape_via(listing)
        time_consuming = scrape_time(listing)
        distance = scrape_distance(listing)

        # एक शब्दकोश में मानचित्र जानकारी संग्रहीत करें
        maps_info = {
            'via': via,
            'time': time_consuming,
            'distance': distance
        }

        maps_data.append(maps_info)

    # परिणामों को JSON फ़ाइल में सहेजें
    with open('google_maps_dir_data.json', 'w') as json_file:
        json.dump(maps_data, json_file, indent=4)

if __name__ == "__main__":
    main()

चरण 3. परिणाम स्क्रैप करें और डेटा संग्रहीत करें।

आपकी PyCharm निर्देशिका में google_maps_dir_data.json नाम की एक JSON फ़ाइल उत्पन्न होगी, जिसमें स्क्रैप किया गया डेटा होगा। स्क्रैप किए गए परिणामों का एक उदाहरण नीचे दिया गया है:

JSON Copy

[
    {
        "via": "via 183 Toll",
        "time": "17 min",
        "distance": "13.4 miles"
    },
    {
        "via": "via State Hwy 71 W and I-35 N",
        "time": "19 min",
        "distance": "15.5 miles"
    },
    {
        "via": "via S Hwy 183 and 183 Toll",
        "time": "17 min",
        "distance": "13.6 miles"
    }
]

निचली रेखाएँ

अब आपको Google Maps को एक प्रो की तरह स्क्रैप करने का कौशल मिल गया है! इस ब्लॉग में दो तरीके निश्चित रूप से आपका समय बचा सकते हैं और आपके वॉलेट को बचा सकते हैं! इतना समय नहीं है? जटिल कोडिंग प्रक्रिया से भ्रमित हैं? डेटा स्क्रैपिंग को आसानी से पूरा करने के लिए हमारे Google Maps API को मुफ्त में कॉल करने के लिए अपनी API कुंजी का उपयोग करें!

क्या आप एक API उत्साही हैं या एक कट्टर वेब स्क्रैपर हैं? [हमारे समुदाय में अपना अनुभव

स्क्रैपलेस में, हम केवल सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा का उपयोग करते हैं, जबकि लागू कानूनों, विनियमों और वेबसाइट गोपनीयता नीतियों का सख्ती से अनुपालन करते हैं। इस ब्लॉग में सामग्री केवल प्रदर्शन उद्देश्यों के लिए है और इसमें कोई अवैध या उल्लंघन करने वाली गतिविधियों को शामिल नहीं किया गया है। हम इस ब्लॉग या तृतीय-पक्ष लिंक से जानकारी के उपयोग के लिए सभी देयता को कोई गारंटी नहीं देते हैं और सभी देयता का खुलासा करते हैं। किसी भी स्क्रैपिंग गतिविधियों में संलग्न होने से पहले, अपने कानूनी सलाहकार से परामर्श करें और लक्ष्य वेबसाइट की सेवा की शर्तों की समीक्षा करें या आवश्यक अनुमतियाँ प्राप्त करें।

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05-Mar-2025

Scrapeless प्रस्तुत करते हैं: इंटेलिजेंट वेब स्क्रैपिंग टूलकिट आधिकारिक तौर पर लॉन्च हो गया है — डेटा स्क्रैपिंग के एक नए युग का अनुभव करें!

Scrapeless विश्व स्तर पर लॉन्च हो रहा है! यह एक उन्नत वेब स्क्रैपिंग समाधान है जो उद्यमों को गति, बुद्धिमत्ता और स्थिरता के साथ डेटा अधिग्रहण को सरल बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Alex Johnson

06-Jan-2025

Scrapeless — डेटा स्क्रैपिंग का एक नया युग शुरू करें!

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Emily Chen

26-Nov-2024

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