google-maps-scraper 的项目扩展与二次开发
2025-06-03 10:27:05作者:咎岭娴Homer
项目的基础介绍
google-maps-scraper 是一个基于 Python 的开源项目,旨在提供一种便捷的方式抓取 Google Maps 的数据。该项目通过 FastAPI 框架构建了一个 API 服务,允许用户通过搜索查询来获取地点信息,非常适合需要集成地图数据服务的自动化流程或应用。
项目核心功能
该项目的核心功能是通过 /scrape 和 /scrape-get 两个 API 端点实现:
/scrape: 这是一个 POST 请求端点,推荐用于生产环境,可以接收 JSON 格式的请求体,并返回相应的搜索结果。/scrape-get: 这是一个 GET 请求端点,功能与/scrape相同,但通过 URL 参数接收数据。
用户可以通过发送请求到这些端点,提供搜索查询(如 "hotels in 98392"),并指定返回结果的最大数量、语言以及是否使用无头浏览器模式。
使用的框架或库
- FastAPI: 用于构建 API 的现代、快速(高性能)的 Web 框架。
- uvicorn: ASGI 服务器,用于运行 FastAPI 应用。
- Python: 标准库以及可能的其他第三方库,用于实现爬虫逻辑。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
google-maps-scraper/
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── gmaps_scraper_server/
│ ├── __init__.py
│ ├── main_api.py
│ └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py
- Dockerfile: 用于创建 Docker 容器的配置文件。
- docker-compose.yml: 定义了项目运行所需的 Docker 服务。
- gmaps_scraper_server: 包含项目的主要逻辑。
- main_api.py: 包含 FastAPI 应用实例和 API 路由。
- LICENSE: 项目的 MIT 许可证。
- README.md: 项目说明文件。
- requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
- setup.py: 用于打包项目的 Python 文件。
项目扩展或二次开发的方向
- 增加认证机制: 为了生产环境的安全使用,可以为 API 添加认证机制,例如 OAuth2 或者 JWT。
- 支持更多查询参数: 扩展 API 以支持更多查询参数,如筛选条件、排序方式等。
- 结果缓存: 实现结果缓存机制,减少对 Google Maps API 的请求次数,提高性能。
- 错误处理: 改进错误处理,确保 API 在遇到问题时能够给出清晰的错误信息。
- 多语言支持: 扩展项目以支持更多的语言,使得 API 可以服务于不同国家的用户。
- 数据分析: 添加数据分析功能,如地点的热度分析,为用户提供更有价值的数据。
- 爬虫策略优化: 根据不同的查询需求,优化爬虫策略,提高数据抓取的效率和成功率。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869