В современной цифровой экономике геопространственные данные и информация о точках интереса (Points of Interest, POI) превратились в один из наиболее ценных активов. Google Maps, являясь де-факто крупнейшим в мире каталогом организаций, содержит колоссальный объем данных, имеющих стратегическое значение для широкого круга бизнес-задач: от маркетинговых исследований и генерации лидов до конкурентного анализа, оптимизации логистики и принятия инвестиционных решений. Возможность получить доступ к этой информации — названиям, адресам, телефонам, часам работы, отзывам и рейтингам миллионов компаний — открывает перед бизнесом беспрецедентные возможности для роста и инноваций.

Однако доступ к этому массиву данных сопряжен с фундаментальной проблемой, лежащей в основе данного исследования. С одной стороны, информация, представленная на Google Maps, является общедоступной — любой пользователь с веб-браузером может просмотреть ее без каких-либо ограничений. С другой стороны, Условия предоставления услуг (Terms of Service, ToS) платформы Google Maps прямо и недвусмысленно запрещают любые формы автоматизированного сбора данных, включая парсинг, парсинг и массовую загрузку.² Этот конфликт между публичным характером данных и ограничительной политикой платформы создает сложную и неоднозначную «серую зону», в которой вынуждены действовать разработчики, аналитики и предприниматели.

Настоящий отчет преследует цель предоставить исчерпывающее, многогранное и технически глубокое руководство по проблеме сбора данных с Google Maps. Мы выходим за рамки простых инструкций и предлагаем стратегический анализ, который проведет читателя через все аспекты этой сложной темы. Структура отчета построена таким образом, чтобы последовательно раскрыть каждый уровень проблемы:

Правовое поле: Мы начнем с глубокого анализа юридического ландшафта, рассмотрев ключевые судебные прецеденты в США, Европе и России. Эта глава заложит фундамент для понимания рисков и определения границ дозволенного.
Официальный путь: Далее мы детально разберем легитимный способ получения данных через Google Maps Platform API, проанализировав его технические возможности, архитектуру ценообразования и стратегические ограничения.
Прямой подход: Затем мы перейдем к техническим аспектам создания собственных парсеров, сравнив фреймворки автоматизации, архитектурные решения и методы навигации по динамическому контенту Google Maps.
Цифровая гонка вооружений: В этой главе мы рассмотрим продвинутые методы обхода систем защиты Google, от ротации прокси и решения CAPTCHA до противодействия браузерному фингерпринтингу.
Коммерческая экосистема: Наконец, мы проведем сравнительный анализ готовых SaaS-решений («Парсинг как услуга»), оценив их функциональность, стоимость и целесообразность использования в различных сценариях.

В заключении все выводы будут сведены в единую матрицу принятия решений, которая поможет техническим специалистам и руководителям выбрать оптимальную стратегию сбора данных с Google Maps, основанную на их целях, ресурсах и допустимом уровне риска.

Глава 1. Правовое поле: парсинг в серой зоне

Прежде чем погружаться в технические аспекты парсинга, необходимо заложить прочный фундамент юридического понимания. Любые технологические решения, принимаемые в отрыве от правового контекста, несут в себе значительные стратегические риски. Вопрос «законен ли парсинг Google Maps?» не имеет простого ответа «да» или «нет». Ответ сложен, многогранен и зависит от юрисдикции, типа собираемых данных и конкретных действий как парсера, так и владельца веб-ресурса. Эта глава посвящена анализу этой сложной правовой дилеммы.

1.1. Фундаментальная дихотомия: Общедоступные данные против Условий предоставления услуг (ToS) Google

Центральный конфликт в области парсинга Google Maps заключается в противоречии между природой данных и политикой платформы. Данные о компаниях, их адресах, телефонах и часах работы, размещенные на Google Maps, по своей сути являются общедоступными. Любой человек может открыть браузер и получить к ним доступ. Однако Условия предоставления услуг (ToS) Google Maps Platform категорически запрещают автоматизированный сбор этих данных.²

Позиция Google

Google активно препятствует парсингу по нескольким причинам. Основная из них — экономическая. Бизнес-модель Google в значительной степени основана на доходах от рекламы. Когда реальный пользователь ищет информацию на картах, ему показываются рекламные объявления. Автоматизированный робот (парсер) не взаимодействует с рекламой, не кликает на нее и, следовательно, не приносит Google доход. При этом парсеры создают дополнительную нагрузку на серверную инфраструктуру, что приводит к увеличению операционных расходов без соответствующего роста выручки.² По оценкам, такая активность может увеличивать затраты на 1-3%, не генерируя никакой прибыли.

Позиция компании, выраженная через ее официальных представителей и экспертов на форумах поддержки, однозначна: массовая загрузка данных запрещена.² В Условиях предоставления услуг четко прописан запрет на экспорт, извлечение и любой вид парсинга контента Google Maps, включая сохранение названий компаний, их адресов и другой информации в локальных базах данных.²

Позиция сообщества и рынка

Несмотря на строгие запреты в ToS, на рынке существует и процветает целая индустрия сервисов, специализирующихся на парсинге данных с Google Maps. Эти компании открыто предлагают свои услуги, и, что парадоксально, Google разрешает им размещать рекламу в своей же рекламной сети Google Ads.² Сам факт того, что Google, имея строгие правила модерации рекламы и запрещая продвижение незаконной деятельности, допускает рекламу парсинга, является косвенным свидетельством того, что сама по себе эта деятельность, с точки зрения законодательства (в частности, американского), не является нелегальной. Это создает уникальную ситуацию: Google как владелец платформы запрещает парсинг, но как рекламная площадка признает его легальной коммерческой деятельностью.²

1.2. Деконструкция условий предоставления услуг Google Maps Platform

Чтобы понять «правила игры», установленные Google, необходимо детально проанализировать ключевые документы, регулирующие использование платформы. Основными из них являются «Google Maps Platform Terms of Service» и «Service Specific Terms».

Ключевые запрещающие пункты

Наиболее важным для темы парсинга является пункт 3.2.4(a) «No Scraping» (в некоторых версиях ToS он может иметь другую нумерацию, но суть остается той же). Это положение прямо запрещает клиентам (Customer) извлекать, экспортировать или иным образом парсить (scrape) контент Google Maps для использования вне сервисов Google.³ В качестве примеров запрещенных действий приводятся:

Массовая загрузка (bulk download): Запрещается скачивать большие объемы данных, таких как тайлы карт, изображения Street View, геокоды, результаты Directions API, информацию о местах (places information) и т.д..³
Создание собственных баз данных: Запрещается использовать контент Google для создания или дополнения собственных картографических наборов данных, баз данных бизнес-листингов, списков для рассылок или телемаркетинга.⁸
Кэширование и хранение: Запрещается предварительно загружать (pre-fetch), индексировать или хранить контент Google Maps на срок более 30 календарных дней, за исключением специально оговоренных случаев (например, place_id можно хранить бессрочно).⁴ По истечении этого срока данные должны быть удалены или обновлены.
Пересоздание продуктов Google: Запрещается использовать сервисы для создания продуктов, которые по своей функциональности копируют или заменяют продукты Google, такие как Google Maps или его мобильные приложения.⁴

Последствия нарушения ToS

Нарушение этих условий не влечет за собой уголовной или административной ответственности по закону, но дает Google право применить собственные санкции. Эти меры могут варьироваться по степени серьезности ²:

Временная блокировка IP-адреса: Наиболее частая и мягкая мера. IP-адрес, с которого идет подозрительная активность, временно блокируется, обычно на несколько минут или часов.
Приостановка действия проекта Google Cloud: Если парсинг осуществляется через API с использованием ключа, Google может временно (например, на 24 часа) или перманентно приостановить действие проекта в Google Cloud Platform, лишив доступа ко всем API.⁶
Блокировка аккаунта Google: В случае систематических и злонамеренных нарушений Google оставляет за собой право заблокировать весь аккаунт пользователя.

Важно понимать, что это именно платформенные риски. Для бизнеса, чьи процессы критически зависят от сервисов Google, даже временная блокировка API может оказаться более разрушительной, чем гипотетический судебный иск.

В таблице ниже систематизированы ключевые ограничительные положения из Условий предоставления услуг Google Maps.

Таблица 1: Анализ ключевых ограничительных положений в ToS Google Maps

Пункт ToS (с ссылкой)	Дословная цитата (ключевая часть)	Интерпретация и практическое значение	Примеры запрещенных действий
3.2.4(a) No Scraping ³	«Customer will not extract, export, or scrape Google Maps Content for use outside the Services.»	Прямой запрет на любой автоматизированный сбор данных с веб-интерфейса или API для создания локальной копии или использования в сторонних системах.	Создание локальной базы данных ресторанов города для аналитического отчета; парсинг телефонов для холодных звонков.
3.2.4(a)(i) No pre-fetching, caching… ⁴	«…pre-fetch, cache, index, or store Google Maps Content for more than 30 days…»	Ограничивает время хранения полученных данных. Данные должны быть «свежими». Исключение: place_id.	Хранение геокодов адресов в своей базе данных дольше 30 дней без их обновления.
3.2.4(a)(ii, iii) No bulk download… ⁴	«…bulk download geocodes; or copy business names, addresses, or user reviews.»	Явно запрещает массовое извлечение ключевых данных, составляющих ценность Google Maps как бизнес-справочника.	Запуск скрипта, который проходит по списку из 10 000 компаний и сохраняет их названия, адреса и отзывы в CSV-файл.
10.4 (старые ToS) No creation… ⁸	«You will not use Google’s Content or Services to create or augment your own mapping-related dataset… business listings database, mailing list, or telemarketing list.»	Запрещает использовать данные Google для обогащения или создания конкурирующих или производных информационных продуктов.	Использование парсера для сбора email-адресов с сайтов компаний, найденных на Google Maps, для создания базы для email-маркетинга.
10.4 (старые ToS) No use of Content without a Google map ⁸	«Unless the Maps APIs Documentation expressly permits you to do so, you will not use the Content in a Maps API Implementation without a corresponding Google map.»	Данные, полученные через API (например, список мест), должны отображаться на карте Google, а не на карте другого провайдера (например, OpenStreetMap) или просто в виде списка.	Создание мобильного приложения, которое показывает список ближайших кафе на карте от Mapbox, используя данные Places API.

1.3. Ключевые судебные прецеденты в США: Закон о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях (CFAA)

Юридический ландшафт парсинга в Соединенных Штатах в значительной степени сформирован судебной практикой по Закону о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях (Computer Fraud and Abuse Act, CFAA). Этот закон, принятый в 1986 году как «антихакерский», запрещает «умышленный доступ к компьютеру без авторизации или с превышением авторизованного доступа».¹¹ В течение многих лет компании-владельцы сайтов пытались использовать широкую трактовку CFAA для борьбы с парсингом, утверждая, что нарушение их Условий предоставления услуг (ToS) равносильно «доступу без авторизации».¹² Однако серия недавних судебных решений кардинально изменила эту парадигму.

Дело Van Buren v. United States (2021): Сужение трактовки CFAA

Это дело, рассмотренное Верховным судом США, стало поворотным моментом. Бывший полицейский Натан Ван Бюрен был осужден по CFAA за то, что он, имея легитимный доступ к полицейской базе данных, использовал его в личных целях (за деньги проверил номерной знак).¹¹ Верховный суд отменил приговор, постановив, что CFAA не криминализирует

неправомерное использование информации, к которой у человека уже есть авторизованный доступ.¹¹

Для разъяснения своей позиции суд ввел метафору «ворот» (gates-up-or-down) ¹¹:

Если «ворота подняты» (gate is up), то есть для доступа к информации не требуется преодолевать технические барьеры (например, вводить логин и пароль), то индивид имеет авторизацию. Использование этого доступа в целях, запрещенных политикой, не является нарушением CFAA.
Если «ворота опущены» (gate is down), то есть доступ защищен техническими средствами, то их обход является «доступом без авторизации» и нарушает CFAA.

Это решение существенно сузило применение CFAA, сместив фокус с цели доступа на факт преодоления технического барьера.

Дело hiQ Labs v. LinkedIn (2019-2022): Легализация парсинга общедоступных данных

Этот многолетний спор стал главным полем битвы за легальность парсинга. Компания hiQ Labs занималась аналитикой, парся общедоступные данные из профилей пользователей LinkedIn.¹⁸ LinkedIn направила hiQ письмо с требованием прекратить (cease-and-desist), ссылаясь на нарушение CFAA и своих ToS, а также применила технические меры для блокировки.²¹

Решение суда: Девятый апелляционный суд США, а затем и нижестоящие инстанции, последовательно вставали на сторону hiQ. Применяя логику, схожую с будущим решением по делу Van Buren, суд постановил, что парсинг общедоступных веб-страниц, для доступа к которым не требуется аутентификация, не является «доступом без авторизации» по смыслу CFAA.¹² Суд подчеркнул, что иная трактовка позволила бы крупным компаниям, таким как LinkedIn, создавать «информационные монополии», по своему усмотрению решая, кто может использовать публичные данные, что противоречит общественным интересам.²¹ Это решение было подтверждено даже после того, как Верховный суд отправил дело на пересмотр в свете прецедента
Van Buren, что лишь укрепило его значимость.¹⁷
Критически важный нюанс — итог дела: Несмотря на громкую победу в контексте CFAA, история на этом не закончилась. В конечном итоге, после нескольких лет судебных тяжб, стороны заключили мировое соглашение. По его условиям, hiQ согласилась прекратить парсинг LinkedIn и выплатить $500 000 компенсации за нарушение договора (breach of contract), то есть Условий предоставления услуг.¹⁹

Этот исход выявляет ключевое различие: парсинг общедоступных данных может не нарушать федеральный закон (CFAA), но все еще может быть нарушением гражданско-правового договора (ToS) между пользователем и платформой. Это переводит конфликт из уголовно-правовой плоскости в плоскость договорных отношений.

Другие важные прецеденты

Craigslist v. 3Taps (2013): В этом деле суд постановил, что после того, как Craigslist направил 3Taps письмо с требованием прекратить парсинг и заблокировал их IP-адреса, дальнейший доступ (с использованием других IP) стал считаться «неавторизованным» по CFAA.²⁷ Это дело показывает, что «ворота» могут быть «опущены» не только с помощью пароля, но и путем явного отзыва разрешения на доступ.
Meta v. Bright Data (2024): Суд отклонил иск Meta против компании Bright Data, занимающейся технологиями парсинга, подтвердив прецедент hiQ, что парсинг общедоступных данных не подпадает под CFAA.²⁹
Ryanair DAC v. Booking Holdings Inc. (2022-2024): В этом деле суд, наоборот, встал на сторону истца (Ryanair), поскольку ответчик парсил данные, доступные только после аутентификации (в личном кабинете), используя для этого поддельные аккаунты. Это как раз случай, когда «ворота опущены», и их обход является нарушением CFAA.³⁰

1.4. Европейский вектор: GDPR и парсинг персональных данных

Если в США основной фокус правовых споров лежит в области CFAA и договорного права, то в Европейском Союзе на первый план выходит Общий регламент по защите данных (GDPR). Этот подход кардинально отличается от американского.

Применимость GDPR к общедоступным данным

Ключевое заблуждение заключается в том, что если данные общедоступны, то GDPR на них не распространяется. Это неверно. GDPR применяется к любой «обработке» (включая сбор, хранение и использование) «персональных данных» граждан и резидентов ЕС, независимо от источника этих данных.³²

Что является персональными данными на Google Maps?

Название компании («ООО Ромашка») и ее юридический адрес — это данные юридического лица, не подпадающие под GDPR.
Однако, имя владельца малого бизнеса, его прямой мобильный телефон, email-адрес вида ivan.ivanov@company.com, а также отзывы, оставленные пользователями с указанием их имен и фотографий, — все это персональные данные.³² Их сбор и обработка должны соответствовать требованиям GDPR.

Законные основания для обработки

В отличие от американского подхода «разрешено все, что не запрещено», GDPR требует наличия одного из шести законных оснований для любой обработки персональных данных. Для коммерческого парсинга наиболее релевантным основанием является «законный интерес» (Legitimate Interest), предусмотренный статьей 6(1)(f).³³ Однако использовать это основание можно только после проведения и документирования специальной процедуры —

Оценки законного интереса (Legitimate Interest Assessment, LIA).³⁸

Трехступенчатый тест LIA

LIA — это не формальность, а обязательный анализ, который необходимо провести до начала парсинга. Он состоит из трех тестов ³⁸:

Тест цели (Purpose Test): Необходимо четко определить и задокументировать свой законный интерес. Является ли он легитимным? Примеры легитимных интересов включают коммерческие цели (анализ рынка, поиск лидов), защиту от мошенничества, улучшение сервиса.³⁷ Цель должна быть конкретной, а не гипотетической.
Тест необходимости (Necessity Test): Нужно доказать, что обработка данных (парсинг) действительно необходима для достижения заявленной цели. Не существует ли менее интрузивного способа достичь того же результата? Например, если для анализа рынка достаточно агрегированных данных, то парсинг персональных email-адресов может быть сочтен избыточным.
Тест балансировки (Balancing Test): Это самый сложный этап. Необходимо взвесить свой законный интерес с правами и свободами субъектов данных (людей, чьи данные вы парсите). Ваш интерес не должен необоснованно ущемлять их права. Ключевым фактором здесь являются «разумные ожидания» субъектов данных. Мог ли человек, оставляя отзыв на Google Maps, разумно ожидать, что его имя и текст отзыва будут собраны в коммерческую базу данных и использованы для анализа? Ответ на этот вопрос не всегда очевиден.

Практические меры для соответствия GDPR

Чтобы усилить свою позицию при прохождении теста балансировки, компания, занимающаяся парсингом, должна предпринять ряд мер:

Минимизация данных: Собирать только те данные, которые абсолютно необходимы для цели (принцип data minimisation).³²
Прозрачность: По возможности информировать субъектов данных об обработке их данных и о их правах (статья 14 GDPR).³⁴
Право на возражение (Opt-out): Предоставить субъектам простой и бесплатный способ возразить против обработки их данных.²
Уважение robots.txt: Хотя robots.txt не является юридически обязывающим документом, его игнорирование будет негативно оценено надзорными органами как проявление недобросовестности.³²

Таким образом, в ЕС парсинг данных с Google Maps, содержащих персональные данные, требует гораздо более тщательного юридического обоснования, чем в США, и несет в себе риски крупных штрафов (до 4% от мирового годового оборота компании) в случае нарушения GDPR.³⁴

1.5. Российский прецедент: глубокий анализ дела «ВКонтакте» против «Дабл»

Российская судебная практика по вопросам парсинга также имеет свои особенности, и ключевым здесь является дело «ВКонтакте» против «Дабл» (Дело № А40-18827/2017).⁴² Этот многолетний спор стал знаковым и сформировал основной подход к защите контента крупных веб-ресурсов в РФ.

Суть спора и аргументы сторон

Социальная сеть «ВКонтакте» (ВК) обратилась в суд с иском к компании «Дабл», которая разработала программное обеспечение для автоматизированного сбора (парсинга) общедоступных данных пользователей ВК. Эти данные затем использовались для создания продуктов по оценке кредитоспособности (скорингу) потенциальных заемщиков для банков и микрофинансовых организаций.⁴⁵

Позиция «ВКонтакте»: Истец утверждал, что совокупность пользовательских профилей на сайте vk.com представляет собой базу данных, изготовителем которой является ВК. Согласно статье 1334 Гражданского кодекса РФ, изготовителю базы данных принадлежит исключительное право извлекать из базы данных материалы и осуществлять их последующее использование. Действия «Дабл» по систематическому извлечению и коммерческому использованию этих данных, по мнению ВК, являлись прямым нарушением их смежных прав.⁴⁵
Позиция «Дабл»: Ответчик строил свою защиту на нескольких аргументах. Во-первых, они утверждали, что собирают только общедоступную информацию, которую пользователи добровольно разместили в открытом доступе. Во-вторых, они заявляли, что извлекают лишь несущественную часть материалов из всей огромной базы данных ВК, что, согласно ГК РФ, не является нарушением.⁴⁶ Их ПО, по сути, лишь автоматизирует и ускоряет процесс, который можно было бы выполнить и вручную.

Эволюция судебных решений и итоговый вердикт

Дело прошло через все судебные инстанции, и решения на разных этапах были противоречивыми, что подчеркивает сложность вопроса:

Первая инстанция (Арбитражный суд г. Москвы): Изначально суд отказал «ВКонтакте» в иске. Основными причинами были: истец не смог доказать, что его массив данных является базой данных в понимании ст. 1260 ГК РФ (требующей существенных финансовых, материальных, организационных или иных затрат на ее создание), и не доказал факт нарушения со стороны «Дабл».⁴⁶
Апелляция и кассация: Апелляционный суд отменил это решение и встал на сторону ВК. Однако кассационная инстанция (Суд по интеллектуальным правам, СИП) вновь отменила решение и отправила дело на новое рассмотрение.⁴⁶ СИП указал, что для признания нарушения необходимо установить один из двух фактов ⁵¹:

Извлекалась существенная часть материалов базы данных (оцениваемая количественно или качественно).
Неоднократно и систематически извлекалась несущественная часть, но это противоречило нормальному использованию базы данных и необоснованно ущемляло законные интересы ее изготовителя.

Мировое соглашение: После шести лет разбирательств, в сентябре 2022 года, стороны заключили мировое соглашение, условия которого не разглашались.⁴² Сам факт заключения соглашения после столь долгого спора говорит о том, что обе стороны видели риски неблагоприятного для себя исхода.

Ключевой вывод для российского права

Дело «ВК vs. Дабл» создало важнейший прецедент. Оно подтвердило, что крупные онлайн-платформы (социальные сети, маркетплейсы, картографические сервисы) могут защищать свой контент как объект смежных прав — базу данных. Это означает, что даже парсинг общедоступных данных может быть признан незаконным, если он носит систематический характер и направлен на извлечение существенной (по объему или ценности) части контента, либо если он наносит ущерб нормальной эксплуатации ресурса.⁴⁷ Для тех, кто занимается парсингом в России, это означает необходимость крайне осторожно подходить к объему и частоте извлечения данных с одного ресурса, чтобы не подпасть под обвинение в нарушении прав изготовителя базы данных.

Глава 2. Официальный путь: использование Google Maps Platform API

Несмотря на сложности и ограничения, связанные с прямым парсингом, Google предоставляет официальный, легитимный и поддерживаемый способ получения своих данных — Google Maps Platform API. Этот набор программных интерфейсов и SDK предназначен для глубокой интеграции картографических сервисов, маршрутизации и данных о местах в сторонние веб- и мобильные приложения.⁵⁴ Использование API является единственным способом доступа к данным Google Maps, который полностью соответствует Условиям предоставления услуг. Однако этот путь имеет свою цену и свои ограничения, которые необходимо понимать для принятия взвешенного стратегического решения.

2.1. Архитектура и ценообразование платформы: Обзор API, концепция SKU и управление затратами

Google Maps Platform представляет собой комплексное решение, построенное на облачной инфраструктуре Google Cloud. Для его использования требуется создать проект в Google Cloud Console, включить необходимые API и сгенерировать API-ключ, который будет использоваться для аутентификации всех запросов.⁵⁵

Модель ценообразования «Pay-as-you-go»

В 2018 году Google кардинально изменил модель ценообразования, перейдя от планов с большими бесплатными лимитами к модели «Pay-as-you-go» (оплата по мере использования).⁵⁷ Эта модель работает следующим образом:

Ежемесячный бесплатный кредит: Каждому платежному аккаунту ежемесячно предоставляется кредит в размере $200 на использование сервисов Google Maps Platform.⁵⁷ Для многих небольших проектов с низким трафиком этого кредита может быть достаточно, чтобы пользоваться платформой бесплатно.
Тарификация сверх кредита: Как только месячное использование превышает $200, все последующие запросы начинают тарифицироваться в соответствии с ценами на конкретные API.⁵⁸
Объемные скидки: Для крупных потребителей предусмотрены многоуровневые скидки. Чем больше запросов вы делаете в месяц, тем ниже становится цена за тысячу запросов (CPM) в каждом последующем ценовом диапазоне.⁶⁰

Концепция SKU (Stock Keeping Unit)

Центральным элементом модели ценообразования является концепция SKU (Stock Keeping Unit). Это не просто «цена за API», а гранулярная система тарификации, где каждый тип запроса и даже каждый тип запрашиваемых данных может являться отдельным SKU.⁵⁸

Когда ваше приложение делает один вызов к API, этот вызов может активировать один или несколько SKU, каждый из которых будет отдельно учтен в биллинге. Например, запрос деталей о месте может сгенерировать базовый SKU за сам факт запроса, а также дополнительные SKU за запрос контактных данных и данных об «атмосфере» (отзывы, рейтинг).⁶⁴ Понимание этой системы критически важно для управления затратами.

Сравнение ключевых API

Платформа Google Maps включает десятки API и SDK, но для задач, связанных со сбором данных, ключевыми являются три основных семейства API.

Таблица 2: Сравнение ключевых API Google Maps Platform

API	Основное назначение	Ключевые методы/эндпоинты	Примеры получаемых данных	Типичный сценарий использования
Places API	Получение исчерпывающей информации о точках интереса (компаниях, достопримечательностях и т.д.).	Place Details, Nearby Search, Text Search, Place Photos, Autocomplete.⁶⁶	Название, адрес, рейтинг, отзывы, часы работы, фотографии, сайт, телефон.⁶⁷	Приложение для поиска ближайшего ресторана с высоким рейтингом; отображение карточки компании в приложении доставки.
Geocoding API	Преобразование текстовых адресов в географические координаты (геокодирование) и обратно (обратное геокодирование).	Geocode (адрес -> координаты), Reverse Geocode (координаты -> адрес).⁶⁹	Широта, долгота, отформатированный адрес, компоненты адреса (город, улица, дом).⁷¹	Нанесение адресов клиентов на карту в CRM-системе; определение адреса по GPS-координатам пользователя.
Routes API	Построение маршрутов, расчет времени в пути и расстояний между точками.	Compute Routes, Compute Route Matrix.⁷³	Полилиния маршрута, время в пути (с учетом трафика), дистанция, пошаговые инструкции, информация о платных дорогах.⁷⁴	Навигатор в приложении такси; оптимизация маршрута для курьерской службы; расчет времени доставки для интернет-магазина.

Управление затратами

Учитывая сложность модели ценообразования, активное управление затратами становится обязательным. Google Cloud Console предоставляет инструменты для этого ⁷⁶:

Мониторинг использования: Панели мониторинга позволяют отслеживать количество запросов к каждому API и соответствующий расход средств в реальном времени.
Установка квот (Quotas): Для каждого API можно установить жесткие дневные лимиты или лимиты на количество запросов в минуту. Это является надежным способом предотвратить «бюджетные катастрофы», когда из-за ошибки в коде или всплеска трафика приложение генерирует огромное количество платных запросов.⁷⁷

2.2. Places API: Шлюз к данным о компаниях и местах

Places API — это сердце Google Maps Platform с точки зрения данных о бизнесе. Он предоставляет доступ к базе данных из более чем 200 миллионов мест по всему миру, обогащенной информацией, которую Google собирает из различных источников, включая данные от самих владельцев бизнеса и пользовательский контент (отзывы, фото).⁶⁶

Ключевые эндпоинты Places API:

Text Search: Поиск мест по текстовому запросу (например, «суши в Москве»). Возвращает список мест, соответствующих запросу.
Nearby Search: Поиск мест в заданном радиусе от определенной точки.
Place Details: Получение подробной информации о конкретном месте по его уникальному идентификатору (place_id). Это самый важный эндпоинт для сбора детальных данных.
Place Photos: Получение фотографий места.
Autocomplete: Предоставление подсказок по мере ввода пользователем названия места или адреса.

Разбор полей (Fields) и их влияние на стоимость

Ключевой особенностью современного Places API (New) является обязательное использование маски полей (field mask). Вы должны явно указать, какие именно поля данных вы хотите получить в ответе. Это сделано для того, чтобы разработчики запрашивали только нужную информацию, оптимизируя как производительность, так и затраты.⁸² Если маска полей не указана, API вернет ошибку.

Данные, которые можно запросить, сгруппированы в категории, соответствующие разным SKU и, соответственно, разным ценам ⁶⁷:

Basic Data (тарифицируется по SKU «Essentials»): Включает базовую информацию, такую как place_id, name (внутреннее имя ресурса), formatted_address, geometry (координаты), types (типы заведения). Запрос только этих полей обычно является самым дешевым вариантом.⁶⁴
Contact Data (тарифицируется по SKU «Pro» или «Enterprise»): Включает контактную информацию: formatted_phone_number, international_phone_number, opening_hours (часы работы), website. Запрос любого из этих полей активирует дополнительный, более дорогой SKU.⁶⁸
Atmosphere Data (тарифицируется по SKU «Pro» или «Enterprise»): Включает в себя в основном пользовательский контент и субъективные оценки: rating (рейтинг), reviews (отзывы), user_ratings_total (количество отзывов), price_level (уровень цен). Это, как правило, самые дорогие для получения данные.⁶⁸

Эта гранулярность означает, что стоимость одного и того же вызова Place Details может отличаться в несколько раз в зависимости от запрошенных полей.

Таблица 3: Декомпозиция стоимости запроса Place Details по SKU

Сценарий запроса	Пример запрашиваемых полей (Field Mask)	Активируемые SKU (Legacy/New)	Примерная стоимость за 1000 запросов (CPM)*
Обновление ID	place_id	Place Details – ID Refresh	$0.00
Базовая информация	formatted_address,name,geometry	Place Details Essentials / Basic Data	$5.00
Базовая инф. + Контакты	formatted_address,name,websiteUri	Place Details Enterprise / Basic Data + Contact Data	$20.00
Базовая инф. + Атмосфера	formatted_address,name,rating,reviews	Place Details Enterprise + Atmosphere / Basic Data + Atmosphere Data	$25.00 ($20 + $5 для New API)
Полный запрос (все поля)	*	Все доступные SKU	$40.00+ (сумма всех SKU)

*Цены приведены для примера на основе публичных прайс-листов ⁶¹ и могут меняться. Они наглядно демонстрируют принцип сложения стоимости из разных SKU.

Из таблицы видно, что небрежный запрос fields=* в производственной среде является крайне неэффективной практикой, так как он активирует все возможные SKU и приводит к максимальной стоимости запроса.⁶⁴

2.3. Geocoding API и Routes API: от адресов к маршрутам

Хотя Places API является основным источником данных о компаниях, два других API играют важную вспомогательную роль в комплексных гео-приложениях.

Geocoding API

Основная и единственная задача этого API — быть мостом между миром человекочитаемых адресов и миром машинных координат.⁶⁹

Прямое геокодирование: Вы передаете API строку с адресом (например, «Москва, ул. Тверская, 1»), а он возвращает точные географические координаты (широту и долготу), которые можно использовать для установки маркера на карте.⁷¹
Обратное геокодирование: Вы передаете координаты, а API возвращает наиболее вероятный адрес для этой точки.⁶⁹

Этот API незаменим, когда у вас есть список адресов, которые нужно визуализировать на карте или использовать для пространственного анализа.

Routes API

Этот API является современным преемником популярного Directions API.⁷⁴ Его задача — решать транспортные и логистические вопросы. Он позволяет:

Строить оптимальные маршруты между одной или несколькими точками для различных видов транспорта (автомобиль, велосипед, пешеход, общественный транспорт).⁷³
Рассчитывать точное время в пути с учетом текущей и прогнозируемой дорожной обстановки (пробок).
Получать расстояние маршрута.
Рассчитывать примерную стоимость проезда по платным дорогам.
Получать маршрут в виде закодированной полилинии для отрисовки на карте.⁷⁴

В контексте сбора данных, Routes API может использоваться для анализа транспортной доступности объектов или для расчета матриц расстояний между множеством точек (например, между складами и точками выдачи).

2.4. Практическая реализация: Примеры кода на Python

Рассмотрим практические примеры использования этих API с помощью языка Python. Для работы потребуется установить официальную клиентскую библиотеку Google или использовать стандартную библиотеку requests.

Настройка окружения

Bash

pip install google-maps-services-python # или для прямых HTTP-запросов pip install requests

Пример 1: Геокодирование адреса

Этот код преобразует адрес в координаты с помощью прямого HTTP-запроса.

Python

import requests from urllib.parse import urlencode

API_KEY = "YOUR_API_KEY" address = "1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA" def geocode_address(api_key, address_str): endpoint = "https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json" params = { "address": address_str, "key": api_key } url = f"{endpoint}?{urlencode(params)}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: results = response.json().get('results',) if results: location = results['geometry']['location'] return location['lat'], location['lng'] return None, None latitude, longitude = geocode_address(API_KEY, address) if latitude and longitude: print(f"Координаты для '{address}': Широта={latitude}, Долгота={longitude}") else: print("Не удалось геокодировать адрес.")

Источник: Адаптировано из ⁹¹

Пример 2: Поиск мест и получение деталей с Field Mask

Этот пример демонстрирует двухэтапный процесс: сначала поиск кафе, а затем получение детальной информации (только название и сайт) для одного из них, чтобы минимизировать затраты.

Python

import requests import json API_KEY = "YOUR_API_KEY" # Шаг 1: Поиск мест (Text Search) для получения place_id def find_places(api_key, query): url = "https://places.googleapis.com/v1/places:searchText" headers = { "Content-Type": "application/json", "X-Goog-Api-Key": api_key, "X-Goog-FieldMask": "places.id,places.displayName" # Запрашиваем только ID и название } data = {"textQuery": query} response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) if response.status_code == 200: return response.json().get('places',) return # Шаг 2: Получение деталей о конкретном месте (Place Details) def get_place_details(api_key, place_id): url = f"https://places.googleapis.com/v1/places/{place_id}" headers = { "Content-Type": "application/json", "X-Goog-Api-Key": api_key, "X-Goog-FieldMask": "displayName,websiteUri" # Запрашиваем только название и сайт } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json() return None # Выполнение search_query = "кафе в центре Москвы" places = find_places(API_KEY, search_query) if places: print(f"Найденные места по запросу '{search_query}':") first_place_id = places['id'] print(f"\nПолучение деталей для первого места с ID: {first_place_id}...") details = get_place_details(API_KEY, first_place_id) if details: print(f"Название: {details.get('displayName', {}).get('text')}") print(f"Сайт: {details.get('websiteUri')}") else: print("Не удалось получить детали.") else: print("Места не найдены.")

Источник: Адаптировано из ⁸³

Пример 3: Построение маршрута

Этот код использует Routes API для построения маршрута между двумя точками и получения его длительности и расстояния.

Python

import requests import json API_KEY = "YOUR_API_KEY" def get_route(api_key, origin_lat, origin_lng, dest_lat, dest_lng): url = "https://routes.googleapis.com/directions/v2:computeRoutes" headers = { "Content-Type": "application/json", "X-Goog-Api-Key": api_key, "X-Goog-FieldMask": "routes.duration,routes.distanceMeters,routes.polyline.encodedPolyline" } data = { "origin": {"location": {"latLng": {"latitude": origin_lat, "longitude": origin_lng}}}, "destination": {"location": {"latLng": {"latitude": dest_lat, "longitude": dest_lng}}}, "travelMode": "DRIVE", "routingPreference": "TRAFFIC_AWARE" } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) if response.status_code == 200: return response.json().get('routes',) return None # Пример: от Кремля до МГУ origin = (55.7522, 37.6156) destination = (55.7031, 37.5306) route_info = get_route(API_KEY, origin, origin, destination, destination) if route_info: route = route_info distance_km = route.get('distanceMeters', 0) / 1000 duration_min = int(route.get('duration', '0s').replace('s', '')) / 60 print(f"Маршрут построен:") print(f" Расстояние: {distance_km:.2f} км") print(f" Время в пути: {duration_min:.1f} мин") else: print("Не удалось построить маршрут.")

Источник: Адаптировано из ⁹⁶

2.5. Стратегический анализ API-подхода: Преимущества и недостатки

Выбор в пользу официального API Google Maps Platform — это стратегическое решение со своими сильными и слабыми сторонами.

Преимущества:

Легитимность и соответствие ToS: Это единственный «белый» способ получения данных, который гарантирует отсутствие претензий со стороны Google.⁹⁹
Структурированность и надежность: API возвращает данные в удобном, хорошо документированном формате (JSON), что упрощает их обработку. Данные являются каноническими и высокоточными.
Высокая производительность: API-запросы обрабатываются очень быстро, так как они обращаются напрямую к инфраструктуре Google, минуя необходимость рендеринга веб-страницы.
Простота интеграции: Наличие официальных клиентских библиотек для популярных языков программирования и подробной документации значительно упрощает разработку.

Недостатки:

Высокая стоимость при больших объемах: Модель «Pay-as-you-go» делает массовый сбор данных (миллионы записей) чрезвычайно дорогим. Стоимость может быстро стать основным ограничивающим фактором.⁵⁷
Ограничения по квотам: Помимо финансовых ограничений, существуют и технические лимиты на количество запросов в секунду/минуту, которые можно сделать с одного проекта.⁷⁷
Неполнота данных: Не вся информация, видимая на веб-версии Google Maps, доступна через API. Например, API может возвращать ограниченное количество отзывов, не предоставлять доступ к «постам» компаний или другим новым экспериментальным функциям.
Жесткие ограничения на хранение: Условия предоставления услуг строго регламентируют, как долго можно хранить полученные данные (обычно не более 30 дней), что делает невозможным создание долгосрочной офлайн-копии базы данных для исторического анализа.⁷

Таким образом, политика Google в отношении API явно спроектирована для поддержки «живых» приложений, которые интегрируют карты и данные в реальном времени, а не для задач массового извлечения данных. Эта политика, по сути, сама создает рыночную нишу и подталкивает компании, нуждающиеся в больших объемах данных, к рассмотрению прямого парсинга, несмотря на все связанные с ним риски и сложности.

Глава 3. Прямой подход: Технические решения для масштабного парсинга

Когда ограничения и стоимость официальных API становятся непреодолимым препятствием, компании обращаются к прямому парсингу веб-интерфейса Google Maps. Этот подход заключается в создании автоматизированного скрипта (бота), который имитирует действия реального пользователя в браузере: вводит поисковые запросы, прокручивает страницу, кликает по элементам и извлекает информацию непосредственно из HTML-кода страницы. Этот путь предоставляет максимальную гибкость и позволяет получить практически все видимые данные, но требует значительных технических компетенций и сопряжен с рисками, описанными в первой главе.

3.1. Выбор фреймворка для автоматизации браузера: Сравнительный анализ

Простые HTTP-запросы с использованием библиотек вроде requests в Python не подходят для парсинга Google Maps. Причина в том, что современный веб, и Google Maps в частности, активно использует JavaScript для динамического рендеринга контента. Информация о компаниях не содержится в исходном HTML-коде, который сервер отдает при первом запросе; она подгружается и отрисовывается в браузере с помощью JS-скриптов. Поэтому для парсинга необходим инструмент, способный запустить полноценный браузер, выполнить весь JavaScript и работать с итоговой структурой страницы (DOM).¹⁰¹

Основными инструментами для этой задачи являются фреймворки для автоматизации браузеров. Три главных конкурента на этом поле — Selenium, Puppeteer и Playwright.

Таблица 4: Сравнение фреймворков автоматизации: Selenium vs. Playwright vs. Puppeteer (на 2025 год)

Критерий	Selenium	Puppeteer	Playwright
Архитектура	WebDriver Protocol. Работает через отдельный драйвер для каждого браузера, что создает дополнительный слой коммуникации.¹⁰⁴	Chrome DevTools Protocol (CDP). Прямое управление браузером, что обеспечивает более высокую скорость и стабильность.¹⁰⁴	Chrome DevTools Protocol (и аналоги для других браузеров). Архитектура, схожая с Puppeteer, но с кросс-браузерной поддержкой.¹⁰⁶
Скорость	Медленнее из-за архитектуры WebDriver. Производительность может быть узким местом при больших объемах.¹⁰⁴	Значительно быстрее Selenium. Оптимизирован для работы с Chrome/Chromium.¹⁰⁴	Сравним по скорости с Puppeteer, часто даже превосходит его за счет оптимизаций и асинхронной архитектуры.¹⁰⁷
Поддержка языков	Максимальная. Официальные биндинги для Java, Python, C#, Ruby, JavaScript и др..¹⁰⁴	Официально только JavaScript/TypeScript. Существуют неофициальные порты (напр., Pyppeteer), но они могут отставать в развитии.¹¹²	Официальная поддержка JS/TS, Python, Java,.NET. Это делает его гибким выбором для разнородных команд.¹⁰⁴
Поддержка браузеров	Максимальная. Поддерживает все основные браузеры (Chrome, Firefox, Safari, Edge), включая старые версии.¹⁰⁴	Официально только Chrome/Chromium и Firefox (экспериментально). Не предназначен для кросс-браузерного тестирования.¹¹²	Поддерживает все современные движки: Chromium (Chrome, Edge), Firefox и WebKit (Safari) из коробки с единым API.¹⁰⁴
Ключевые возможности	Требует явных ожиданий (explicit waits), что усложняет код. Большое количество сторонних плагинов.¹¹⁶	Отличная интеграция с Chrome DevTools для отладки. Хорошо подходит для генерации скриншотов и PDF.¹⁰⁶	Встроенные «умные» ожидания (auto-wait), Codegen (запись действий пользователя в код), Trace Viewer (визуальная отладка), перехват сетевых запросов.¹⁰⁶
Сообщество и док-ция	Огромное, зрелое сообщество. Огромное количество туториалов и решений на Stack Overflow. Проверен временем.¹⁰⁴	Сильное сообщество в экосистеме Node.js. Поддерживается Google.¹⁰⁶	Быстрорастущее сообщество. Активно развивается Microsoft. Считается самым современным и технологичным решением.¹⁰⁷

Вывод: На 2025 год Playwright является наиболее предпочтительным выбором для создания новых, сложных парсеров. Он сочетает в себе скорость и мощь Puppeteer с кросс-браузерностью и поддержкой нескольких языков, включая Python. Его встроенные функции, такие как автоматическое ожидание загрузки элементов, значительно упрощают написание стабильного и надежного кода по сравнению с Selenium, где разработчику приходится вручную управлять всеми задержками и ожиданиями.¹⁰⁷

3.2. Архитектура устойчивого парсера: Компоненты и логика

Создание простого скрипта, который парсит одну страницу, — это несложная задача. Однако создание промышленной системы, способной обрабатывать тысячи запросов, устойчивой к ошибкам и легко масштабируемой, требует продуманной архитектуры.

Модульный подход

Эффективный парсер должен состоять из нескольких независимых, но взаимосвязанных компонентов:

Менеджер задач (Task Manager): Это «мозг» системы. Он управляет очередью задач на парсинг (например, комбинации «категория бизнеса + город»). Он может быть реализован с использованием брокеров сообщений, таких как RabbitMQ или Redis. Менеджер задач распределяет задания между воркерами и отслеживает их выполнение.
Воркер (Worker): Это исполнительный модуль. Каждый воркер представляет собой отдельный процесс, который запускает экземпляр браузера (например, Playwright), получает одну задачу из очереди, выполняет ее (открывает страницу, скроллит, парсит) и передает результат в хранилище. Использование нескольких воркеров позволяет распараллелить процесс парсинга.
Парсер (Parser): Это логический модуль внутри воркера, ответственный за извлечение данных из полученного HTML-кода. Он использует селекторы (XPath или CSS) для нахождения нужных элементов на странице и извлечения из них текстовой информации.
Хранилище данных (Data Storage): Место, куда складываются извлеченные данные. Это может быть реляционная база данных (например, PostgreSQL), NoSQL база данных (MongoDB) для более гибкой структуры или просто файловое хранилище (CSV, JSON, Parquet) для последующей обработки.
Менеджер прокси (Proxy Manager): Критически важный компонент, отвечающий за управление пулом прокси-серверов. Он предоставляет воркеру IP-адрес для каждого нового сеанса, отслеживает «забаненные» прокси и обеспечивает их ротацию.

Логика работы и обработка ошибок

Процесс парсинга в такой архитектуре выглядит следующим образом:

В очередь задач помещаются задания (например, «пиццерии, Нью-Йорк»).
Свободный воркер забирает задание из очереди.
Воркер запрашивает у менеджера прокси новый IP-адрес.
Воркер запускает браузер с использованием полученного прокси.
Выполняется навигация, поиск, скроллинг и парсинг данных.
Результаты сохраняются в хранилище данных.
Задача помечается как выполненная.

Ключевым аспектом устойчивости является логика обработки ошибок и повторных попыток (Retries). Если воркер сталкивается с ошибкой (сетевой сбой, блокировка по IP, появление CAPTCHA), он не должен просто «падать». Задача должна быть возвращена в очередь (возможно, с пометкой о неудачной попытке) для ее выполнения другим воркером позже, возможно, с другим IP-адресом.

3.3. Навигация по динамическому DOM: Стабильные селекторы и бесконечная прокрутка

Самая хрупкая часть любого парсера — это селекторы, с помощью которых он находит данные на странице. Google Maps, как и многие современные веб-приложения, использует динамические и обфусцированные имена CSS-классов (например, .Nv2PK, .qBF1Pd, .hfpxzc).¹⁰¹ Эти классы генерируются автоматически в процессе сборки фронтенда и могут меняться при каждом обновлении сайта. Полагаться на них — значит обречь парсер на постоянные поломки и необходимость в доработке.¹²⁰

Стратегии поиска стабильных селекторов

Чтобы создать надежный парсер, необходимо использовать селекторы, которые с меньшей вероятностью изменятся в будущем. К таким относятся:

Атрибуты доступности (aria-label, role): Эти атрибуты используются для обеспечения доступности сайта для людей с ограниченными возможностями и описывают семантическую роль элемента, а не его внешний вид. Например, кнопка поиска, скорее всего, будет иметь aria-label=»Search» или role=»button», и это вряд ли изменится, даже если ее CSS-класс поменяется.¹¹⁹ Пример XPath-селектора:
//button.
Структурные и текстовые селекторы: Можно опираться на иерархию элементов и их текстовое содержимое. Например, «найти div, который содержит span с текстом ‘Rating'», или «найти тег a, у которого атрибут href содержит подстроку /maps/place/».¹²⁴ Это более надежно, чем привязываться к конкретному CSS-классу.
Комбинация атрибутов: Использование нескольких атрибутов для более точного нацеливания. Например, div (найти div, класс которого содержит fontHeadlineSmall), что более устойчиво к добавлению других классов к элементу.

Обработка бесконечной прокрутки (Infinite Scroll)

Панель с результатами поиска в Google Maps не загружает все найденные места сразу. Новые элементы подгружаются динамически по мере того, как пользователь прокручивает эту панель вниз. Парсер должен имитировать это поведение, чтобы собрать все результаты, а не только первую порцию.

Алгоритм обработки бесконечной прокрутки выглядит так ¹⁰¹:

Найти элемент-контейнер, который прокручивается (например, div[role=»feed»]).
Запустить цикл.
Внутри цикла запомнить текущую высоту этого элемента.
Программно прокрутить элемент вниз с помощью JavaScript: element.scrollBy(0, 1000).
Сделать небольшую паузу (time.sleep() или page.wait_for_timeout()), чтобы дать время новым элементам загрузиться.
Получить новую высоту элемента.
Если новая высота равна старой, значит, новых элементов больше нет, и можно выходить из цикла.
Если высота увеличилась, продолжить цикл.

3.4. Практическая реализация: Построение парсера на Python с использованием Playwright

Рассмотрим ключевые фрагменты кода для создания простого парсера на Python и Playwright.

Настройка проекта

Bash

pip install playwright playwright install pip install beautifulsoup4 pandas

Код: Шаг 1 — Инициализация и навигация

Этот код запускает браузер, переходит на Google Maps и выполняет поисковый запрос.

Python

import asyncio from playwright.async_api import async_playwright import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup import time async def main(): async with async_playwright() as p: browser = await p.chromium.launch(headless=False) # headless=True для работы в фоне page = await browser.new_page() # Переходим на Google Maps await page.goto("https://www.google.com/maps", timeout=60000) # Ждем и кликаем по полю поиска await page.locator("#searchboxinput").click() # Вводим поисковый запрос и нажимаем Enter search_query = "рестораны в Лондоне" await page.locator("#searchboxinput").fill(search_query) await page.keyboard.press("Enter") # Здесь будут следующие шаги #... await browser.close() if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())

Источник: Адаптировано из ¹²⁹

Код: Шаг 2 — Реализация бесконечной прокрутки

Эта функция будет добавлена в main() после выполнения поиска.

Python

async def scroll_to_end(page): # Находим панель с результатами scrollable_panel_selector = 'div[role="feed"]' await page.wait_for_selector(scrollable_panel_selector) previous_height = -1 while True: current_height = await page.evaluate(f'document.querySelector("{scrollable_panel_selector}").scrollHeight') if current_height == previous_height: break previous_height = current_height await page.evaluate(f'document.querySelector("{scrollable_panel_selector}").scrollTo(0, {current_height})') await page.wait_for_timeout(2000) # Пауза для подгрузки данных

Источник: Адаптировано из ¹⁰¹

Код: Шаг 3 и 4 — Извлечение и сохранение данных

Этот код выполняется после прокрутки, извлекает данные и сохраняет их в CSV.

Python

#... внутри функции main() после вызова scroll_to_end(page) # Получаем HTML-код страницы после полной загрузки page_content = await page.content() soup = BeautifulSoup(page_content, 'html.parser') # Находим все карточки с результатами # Используем структурный селектор: ищем ссылки, ведущие на страницу места results = soup.find_all('a', href=lambda href: href and href.startswith("https://www.google.com/maps/place/")) data = for result in results: # Извлекаем данные из родительского блока ссылки parent_div = result.find_parent('div', class_=lambda c: c and c.startswith('Nv2PK')) if not parent_div: parent_div = result # Иногда нужные данные находятся в самой ссылке name = parent_div.find('div', class_=lambda c: c and c.startswith('qBF1Pd')).text.strip() if parent_div.find('div', class_=lambda c: c and c.startswith('qBF1Pd')) else 'N/A' rating_span = parent_div.find('span', {'aria-label': True}) rating = rating_span.get('aria-label', 'N/A') if rating_span else 'N/A' # Более сложный селектор для адреса и категории details_div = parent_div.find_all('div', class_=lambda c: c and c.startswith('W4Efsd')) address_info = details_div[-1].text.strip() if len(details_div) > 1 else 'N/A' data.append({ "name": name, "rating_info": rating, "address_info": address_info, "url": result['href'] }) # Сохраняем в CSV df = pd.DataFrame(data) df.to_csv("google_maps_results.csv", index=False, encoding='utf-8-sig') print("Данные успешно сохранены в google_maps_results.csv")

Источник: Адаптировано из ¹⁰¹

Эта практическая реализация показывает, что создание даже базового парсера требует комбинации навыков работы с фреймворком автоматизации, анализа DOM-структуры и обработки данных. Стабильность такого парсера напрямую зависит от выбранной стратегии поиска селекторов: чем меньше он привязан к изменчивым CSS-классам и чем больше опирается на семантические и структурные атрибуты, тем дольше он проработает без необходимости внесения изменений.

Глава 4. Цифровая гонка вооружений: обход продвинутых мер защиты

Создание парсера, который может перемещаться по сайту и извлекать данные, — это лишь первый шаг. В реальности любой масштабный и систематический парсинг неизбежно столкнется с активным противодействием со стороны Google. Платформа использует многоуровневую систему защиты, предназначенную для обнаружения и блокировки автоматизированного трафика. Успешный парсинг в 2025 году — это не просто написание кода, а участие в постоянной «гонке вооружений», где необходимо применять сложные методы маскировки, чтобы оставаться незамеченным.

4.1. Механизмы защиты Google: от CAPTCHA до фингерпринтинга

Системы защиты Google можно разделить на несколько уровней, каждый из которых нацелен на выявление определенных аномалий в поведении клиента.¹⁰²

Анализ IP-адреса: Это самый базовый уровень защиты.

Блокировка IP дата-центров: Google и другие крупные сайты имеют списки IP-адресов, принадлежащих известным хостинг-провайдерам и дата-центрам. Запросы с таких IP по умолчанию считаются подозрительными, так как реальные пользователи редко выходят в интернет напрямую с серверов.¹³²
Ограничение частоты запросов (Rate Limiting): Система отслеживает количество запросов, поступающих с одного IP-адреса за определенный промежуток времени. Если это количество превышает порог, который считается нормальным для человека, IP-адрес временно блокируется.¹⁰³

CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart): Если система защиты все же сомневается в «человечности» пользователя, она предъявляет ему reCAPTCHA — задачу, которую легко решает человек (например, выбрать все изображения с автобусами), но сложно решить боту.¹³¹
JavaScript-челленджи: Современные системы защиты могут отправлять браузеру сложные JavaScript-задачи, которые должны быть выполнены для получения доступа к контенту. Это отсеивает простые парсеры, которые не могут исполнять JS, и создает трудности для headless-браузеров, если их среда исполнения JS чем-то отличается от обычного браузера.¹⁰²
Браузерный фингерпринтинг (Browser Fingerprinting): Это наиболее продвинутый метод защиты. Он заключается в сборе множества неконфиденциальных параметров браузера и операционной системы для создания уникального «цифрового отпечатка» (фингерпринта).¹³⁸ Если этот отпечаток совпадает с известным отпечатком бота или выглядит аномально, доступ блокируется. Параметры, входящие в фингерпринт, включают:

User-Agent: Строка, идентифицирующая браузер и ОС. Headless-браузеры по умолчанию отправляют User-Agent, содержащий слово «HeadlessChrome», что является явным признаком автоматизации.¹³⁵
Свойства navigator: Проверка наличия свойства navigator.webdriver, которое равно true в автоматизированных браузерах.¹³⁵
Параметры рендеринга: Особенности отрисовки графики с помощью WebGL и HTML5 Canvas. Разные видеокарты, драйверы и операционные системы отрисовывают одну и ту же сцену с микроскопическими различиями. Сайт может нарисовать невидимую картинку, получить ее хэш и сравнить с базой данных «хороших» и «плохих» фингерпринтов.¹⁴⁵
Список шрифтов и плагинов: Уникальный набор установленных в системе шрифтов и плагинов браузера также является частью отпечатка.¹³⁸
Другие параметры: Разрешение экрана, часовой пояс, язык системы и многое другое.¹³⁸

Успешный обход защиты требует комплексного подхода, нацеленного на каждый из этих уровней.

4.2. Экосистема прокси-серверов: искусство смены IP-адресов

Ротация IP-адресов с помощью прокси-серверов — это фундаментальная и обязательная техника для любого серьезного проекта по парсингу. Она позволяет распределить запросы между множеством IP-адресов, чтобы для целевого сайта они выглядели как запросы от разных пользователей, тем самым избегая блокировок по IP и rate-лимитов.¹³¹ Однако не все прокси одинаково эффективны.

Таблица 5: Сравнение типов прокси: Datacenter vs. Residential vs. ISP

Критерий	Datacenter Proxies	Residential Proxies	ISP (Static Residential) Proxies
Источник IP	IP-адреса, принадлежащие дата-центрам и облачным провайдерам (AWS, Google Cloud и т.д.).¹³²	IP-адреса, выданные интернет-провайдерами (ISP) реальным домашним пользователям. Трафик идет через устройства других людей.¹³³	IP-адреса, принадлежащие дата-центрам, но официально зарегистрированные через ISP как резидентные. Сочетают скорость дата-центров и доверие резидентных.¹⁵³
Скорость	Очень высокая. Самый быстрый тип прокси из-за прямого подключения к магистральным каналам связи.¹³⁴	Средняя или низкая. Скорость зависит от интернет-канала конечного пользователя, через устройство которого идет трафик.¹³³	Очень высокая. Сравнимы со скоростью дата-центр прокси.¹⁵⁵
Стоимость	Низкая. Самый дешевый и доступный вариант, часто продаются большими пакетами.¹³³	Высокая. Значительно дороже дата-центр прокси, так как пул IP сложнее поддерживать. Обычно тарифицируются за объем трафика.¹⁵⁰	Очень высокая. Самый дорогой тип прокси, сочетающий лучшие качества двух других.¹⁵⁵
Риск блокировки	Высокий. Google и другие сайты легко идентифицируют подсети IP-адресов дата-центров и превентивно их блокируют или применяют к ним более строгие проверки.¹³²	Низкий. Выглядят как трафик от обычного домашнего пользователя, поэтому блокируются крайне редко, чтобы не задеть реальных клиентов.¹⁵¹	Очень низкий. Обладают высоким уровнем «доверия», как резидентные, и стабильностью, как дата-центр прокси.¹⁵⁶
Типичный сценарий	Парсинг простых сайтов без серьезной защиты. Быстрые, массовые, но не «незаметные» запросы.	Парсинг хорошо защищенных сайтов (Google, Amazon, соцсети). Задачи, требующие максимальной анонимности и низкого шанса блокировки.¹⁵⁰	Задачи, требующие и высокой скорости, и максимальной надежности. Управление несколькими аккаунтами в соцсетях с одного IP.¹⁵³

Рекомендации: Для парсинга Google Maps использование Datacenter Proxies практически бессмысленно — они будут заблокированы почти сразу. Эффективная стратегия требует использования Residential Proxies для ротации IP-адресов при каждом новом сеансе или даже запросе. ISP Proxies могут быть использованы для задач, где требуется стабильный IP-адрес на длительное время (например, для одного сеанса парсинга по одному городу), но их высокая стоимость делает их менее подходящими для массовой ротации.¹⁵⁶

4.3. Решение CAPTCHA: интеграция сторонних сервисов

Даже при использовании лучших прокси, рано или поздно парсер столкнется с CAPTCHA. Пытаться решить ее самостоятельно с помощью алгоритмов машинного зрения — крайне сложная и неэффективная задача. Промышленным стандартом является использование специализированных API-сервисов для решения CAPTCHA.

Принцип работы сервисов

Сервисы, такие как 2Captcha или Anti-Captcha, работают по простому API-протоколу ¹³⁷:

Ваш парсер, обнаружив на странице CAPTCHA, извлекает ее параметры (например, sitekey для reCAPTCHA и URL страницы).
Эти параметры отправляются POST-запросом на API сервиса решения.
Сервис передает задачу либо человеку-работнику, либо своей AI-системе.
После решения ваш скрипт получает обратно токен-решение (длинную строку символов).
Этот токен вставляется в скрытое поле формы на веб-странице (обычно textarea с id=»g-recaptcha-response»).
Форма отправляется, и сайт считает, что CAPTCHA пройдена успешно.

Практическая интеграция (на примере 2Captcha)

Вот как может выглядеть упрощенный код на Python для интеграции с API 2Captcha.

Python

import requests import time TWOCAPTCHA_API_KEY = "YOUR_2CAPTCHA_API_KEY" def solve_recaptcha(site_key, page_url): # Шаг 1: Отправка CAPTCHA на решение form_data = { 'key': TWOCAPTCHA_API_KEY, 'method': 'userrecaptcha', 'googlekey': site_key, 'pageurl': page_url, 'json': 1 } response = requests.post('http://2captcha.com/in.php', data=form_data) if response.status_code!= 200 or response.json()['status']!= 1: print("Ошибка при отправке CAPTCHA:", response.text) return None captcha_id = response.json()['request'] print(f"CAPTCHA отправлена, ID: {captcha_id}. Ожидание решения...") # Шаг 2: Опрос готовности решения while True: time.sleep(5) # Пауза перед опросом res_url = f"http://2captcha.com/res.php?key={TWOCAPTCHA_API_KEY}&action=get&id={captcha_id}&json=1" response = requests.get(res_url) if response.json()['status'] == 1: print("CAPTCHA решена!") return response.json()['request'] # Возвращаем токен elif response.json()['request']!= 'CAPCHA_NOT_READY': print("Ошибка при решении CAPTCHA:", response.text) return None # Пример использования в Playwright/Selenium #... после обнаружения CAPTCHA на странице # site_key = page.locator('[data-sitekey]').get_attribute('data-sitekey') # page_url = page.url # token = solve_recaptcha(site_key, page_url) # if token: # page.evaluate(f"document.getElementById('g-recaptcha-response').innerHTML = '{token}';") # #... нажать кнопку "Submit"

Источник: Адаптировано из ¹⁶⁰

4.4. Искусство маскировки: Обход браузерного фингерпринтинга

Использование прокси и решение CAPTCHA — это необходимые, но недостаточные меры. Продвинутые системы защиты анализируют сам браузер. Headless-браузеры, используемые в автоматизации, по умолчанию оставляют множество «улик», которые их выдают.

Stealth-плагины

Для решения этой проблемы были созданы так называемые stealth-плагины. Это библиотеки, которые «патчат» фреймворк автоматизации на лету, изменяя или скрывая свойства браузера, указывающие на его автоматизированную природу.

Самым известным является puppeteer-extra-plugin-stealth для Puppeteer.¹³⁵ Существуют и его аналоги для Playwright (playwright-extra) и Selenium (selenium-stealth).

Что делают эти плагины ¹³⁵:

Подменяют User-Agent: Удаляют маркер «HeadlessChrome».
Скрывают navigator.webdriver: Устанавливают это свойство в false.
Имитируют наличие плагинов: Добавляют в navigator.plugins список стандартных плагинов, таких как PDF viewer.
Маскируют параметры WebGL: Подменяют информацию о вендоре и рендерере (например, «Google Inc.» и «SwiftShader» на «Intel Inc.»).
Подделывают window.chrome: Создают объект window.chrome, который отсутствует в headless-режиме, но есть в обычном Chrome.
И многие другие «патчи», которые делают фингерпринт headless-браузера неотличимым от фингерпринта обычного браузера.

Пример использования puppeteer-extra-plugin-stealth (JavaScript)

Интеграция плагина в код на Puppeteer чрезвычайно проста:

JavaScript

// Устанавливаем зависимости: npm install puppeteer puppeteer-extra puppeteer-extra-plugin-stealth const puppeteer = require('puppeteer-extra'); const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');

// Добавляем плагин puppeteer.use(StealthPlugin()); (async () => { // Puppeteer будет запущен уже с примененными патчами const browser = await puppeteer.launch({ headless: true }); const page = await browser.newPage(); // Проверяем себя на сайте-детекторе ботов await page.goto('https://bot.sannysoft.com'); await page.screenshot({ path: 'stealth_test.png' }); await browser.close(); })();

Источник: Адаптировано из ¹²⁵

Использование такого плагина является абсолютно обязательным для любого серьезного проекта по парсингу Google Maps, так как это значительно снижает вероятность обнаружения и блокировки на уровне фингерпринтинга.

Таким образом, успешный парсинг — это комплексная задача, требующая многоуровневой защиты и маскировки. Экономика этого процесса смещается от простых затрат на серверы к более сложным операционным расходам на качественные прокси, сервисы решения CAPTCHA и, что самое главное, на экспертизу инженеров, способных поддерживать и адаптировать эту сложную систему в условиях постоянно меняющихся алгоритмов защиты Google.

Глава 5. Коммерческая экосистема: оценка платформ «Парсинг как услуга» (SaaS)

Сложность и высокая стоимость создания и поддержки собственного устойчивого парсера, описанные в предыдущих главах, привели к формированию развитого рынка коммерческих SaaS-решений. Эти платформы предлагают «парсинг как услугу», беря на себя все технические трудности: управление прокси, решение CAPTCHA, обход фингерпринтинга и поддержку парсеров в актуальном состоянии. Для многих компаний использование таких сервисов становится более выгодной альтернативой собственной разработке.

5.1. «Создавать или покупать?»: критерии для принятия решения

Вопрос о том, разрабатывать ли собственный парсер или воспользоваться готовым решением, является стратегическим. Ответ на него зависит от ряда факторов.

Анализ совокупной стоимости владения (TCO)

Стоимость создания собственного решения (Build):

Капитальные затраты (CapEx): Время и зарплата высококвалифицированных инженеров на разработку, тестирование и развертывание архитектуры.
Операционные затраты (OpEx):

Постоянные расходы на подписку на качественные резидентные или ISP прокси ($500 — $5000+ в месяц).
Расходы на сервисы решения CAPTCHA (стоимость зависит от объема).
Затраты на серверную инфраструктуру для запуска воркеров.
Зарплата инженеров на постоянную поддержку, мониторинг и адаптацию парсера к изменениям на сайте Google.
Стоимость использования SaaS-решения (Buy):
Операционные затраты (OpEx): Прямые расходы на подписку или оплату по мере использования (pay-per-result). Ценообразование обычно зависит от количества извлеченных записей (мест, отзывов, фото).¹⁶⁵

Критерии выбора

Масштаб задачи: Для небольших, разовых задач (например, собрать 5-10 тысяч записей) собственный парсер почти всегда будет нерентабельным. SaaS-решения здесь выигрывают. Для очень больших, постоянных объемов (миллионы записей в месяц) экономика может сместиться в пользу собственного решения, так как стоимость за единицу данных у него будет ниже в долгосрочной перспективе.
Бюджет и ресурсы: Есть ли у компании бюджет на ежемесячные подписки на прокси и CAPTCHA-сервисы, а также фонд оплаты труда для команды из 1-2 инженеров, которые будут заниматься поддержкой?
Техническая экспертиза: Наличие в команде специалистов с опытом в веб-парсинге, обходе блокировок и управлении распределенными системами является ключевым фактором для успешного создания собственного решения.
Требования к данным: Нужны ли только базовые данные (название, адрес) или требуется сложное обогащение (поиск email на сайтах компаний, анализ тональности отзывов)? Некоторые SaaS-сервисы предлагают такие «дополнительные» услуги из коробки.⁸⁶
Скорость выхода на рынок: SaaS-решение позволяет получить первые данные уже через несколько минут после регистрации. Разработка собственного парсера займет от нескольких недель до нескольких месяцев.

5.2. Сравнительный анализ ведущих сервисов для парсинга Google Maps

Рынок SaaS-парсеров достаточно разнообразен. На нем присутствуют как крупные платформы, предлагающие API для парсинга любых сайтов, так и нишевые инструменты, заточенные именно под Google Maps. Ключевыми игроками являются Bright Data, Apify, Outscraper, ScrapeHero, SerpAPI и другие.¹³⁰

Таблица 6: Сравнительный анализ коммерческих сервисов парсинга Google Maps

Сервис	Тип решения	Ключевые возможности	Модель ценообразования	Примерная стоимость (за 1000 мест)*	Отзывы и репутация
Bright Data ¹⁷²	SERP API, готовые наборы данных, Web Scraper IDE.	Парсинг по поисковому запросу/координатам, извлечение всех данных, включая «популярные часы». Высокая точность геотаргетинга.	Pay-per-result, подписка.	~$1.80 — $3.00	Премиум-провайдер, ориентированный на enterprise-клиентов. Высочайшая надежность и качество, но высокая цена.¹⁵⁵
Apify ¹⁶⁵	Платформа с готовыми парсерами («Actors») и возможностью создавать свои.	Готовые «акторы» для парсинга мест, отзывов, фото. Парсинг по URL/запросу. Интеграции с другими сервисами.	Pay-per-event (оплата за каждое действие: старт, парсинг места, парсинг отзыва и т.д.), подписка с кредитами.	~$4.00 (только базовые данные)	Очень гибкая платформа для разработчиков. Прозрачная, но сложная модель ценообразования. Хорошо подходит для кастомных задач.¹⁷¹
Outscraper ¹⁶⁶	Специализированный сервис для парсинга Google Maps и других платформ.	Парсинг мест, отзывов, фото. Обогащение данных (поиск email и контактов на сайтах).	Pay-as-you-go (кредиты), подписка.	~$3.00 (базовые данные)	Популярен благодаря простоте использования и функции обогащения данных. Есть жалобы на непрозрачность списания кредитов за доп. услуги.¹⁷⁶
ScrapeHero ¹³⁰	Готовые облачные парсеры, кастомная разработка.	No-code интерфейс для парсинга по поисковому запросу. Возможность запланировать регулярный сбор данных.	Подписка на основе количества запросов/записей.	Зависит от плана	Простой в использовании no-code инструмент для нетехнических специалистов. Меньше гибкости, чем у API-сервисов.
Scrapingdog ¹⁷⁰	API для парсинга, включая специализированный Google Maps API.	Парсинг мест, отзывов, постов, фото.	Pay-as-you-go, подписка.	~$2.00 — $5.00	Позиционируется как экономичное решение с хорошей скоростью ответа. Конкурирует с SerpAPI, предлагая более низкие цены.

*Стоимость приведена для базового сценария (только основные данные о компании) и может значительно вырасти при запросе дополнительных данных (отзывы, фото, контакты).

5.3. Практический кейс: анализ стоимости и функциональности

Чтобы понять, как работает ценообразование на практике, рассмотрим гипотетическую задачу:

Задача: Собрать данные для 10 000 ресторанов в 5 крупных городах. Для каждого ресторана необходимо получить: название, адрес, телефон, сайт, рейтинг и последние 50 отзывов.

Расчет стоимости на примере Apify (модель Pay-per-event) ¹⁶⁵:

Старт актора: Предположим, 1 запуск. Стоимость: $0.007.
Парсинг 10 000 мест: 10 000 * $0.004/место = $40.
Сбор дополнительных деталей (телефон, сайт): 10 000 * $0.002/место = $20.
Сбор отзывов: 10 000 мест * 50 отзывов/место = 500 000 отзывов.
500 000 * $0.0005/отзыв = $250.
Итоговая стоимость (приблизительно): $0.007 + $40 + $20 + $250 = $310.007

Расчет стоимости на примере Outscraper (модель Pay-as-you-go) ¹⁶⁶:

Парсинг 10 000 мест (включая базовые данные):

Первые 500 мест: бесплатно.
Следующие 9 500 мест: 9.5 * $3/тыс. = $28.5.
Обогащение контактами (телефон, сайт, email): Предположим, это отдельная услуга.
10 000 * ~$3/тыс. = $30.
Сбор отзывов:

Первые 500 отзывов: бесплатно.
Следующие 499 500 отзывов:

До 100 000: 99.5 * $3/тыс. = $298.5
Свыше 100 000: 400 * $1/тыс. = $400.
Итого за отзывы: $298.5 + $400 = $698.5.
Итоговая стоимость (приблизительно): $28.5 + $30 + $698.5 = $757.

Примечание: Расчеты являются оценочными и основаны на публичных прайс-листах. Реальная стоимость может отличаться. Цель — продемонстрировать логику ценообразования.

Этот кейс наглядно показывает, что модели ценообразования SaaS-сервисов требуют внимательного изучения. Цена «за 1000 записей» — это лишь верхушка айсберга. Основную стоимость генерирует сбор «тяжелых» данных, таких как отзывы и фотографии. Также видно, что разные провайдеры могут быть более или менее выгодными в зависимости от конкретного набора требуемых данных.

Таким образом, выбор SaaS-провайдера — это не просто сравнение цен, а анализ того, как его модель тарификации соотносится с конкретными требованиями проекта. Эти платформы продают не столько сами данные, которые по своей природе публичны, сколько решение «головной боли», связанной с их извлечением. Ценность заключается в надежности, масштабируемости и избавлении от необходимости содержать собственную команду инженеров по парсингу. Это делает решение «создавать или покупать» стратегическим выбором между операционными расходами (подписка на SaaS) и смешанными капитальными и операционными расходами (своя команда и инфраструктура).

Заключение и стратегические рекомендации

Парсинг данных с Google Maps представляет собой сложную многоаспектную задачу, лежащую на пересечении права, технологий и экономики. Проведенное исследование демонстрирует, что не существует единого «правильного» способа сбора этих данных. Выбор оптимальной стратегии зависит от множества факторов, включая масштаб проекта, бюджет, технические возможности команды и допустимый уровень риска.

Синтез ключевых выводов

Юридический ландшафт неоднозначен и гетерогенен. В США, благодаря прецедентам Van Buren v. United States и hiQ Labs v. LinkedIn, парсинг общедоступных данных в целом не считается нарушением федерального закона CFAA. Однако он по-прежнему является нарушением Условий предоставления услуг Google, что влечет за собой платформенные риски (блокировки), а не юридические. В Европе и России ситуация сложнее: на первый план выходят законодательство о защите персональных данных (GDPR) и правах изготовителей баз данных, что требует более тщательного юридического анализа и соблюдения строгих процедур.
Официальный API — это инструмент для интеграции, а не для массового сбора данных. Google Maps Platform API предлагает легитимный, быстрый и надежный способ получения структурированных данных. Однако его модель ценообразования, основанная на SKU, и строгие ограничения на кэширование делают его экономически нецелесообразным и технически неподходящим для создания больших локальных копий базы данных Google. Эффективное использование API требует тщательного архитектурного планирования и обязательного применения масок полей для минимизации затрат.
Создание собственного парсера — это технологически сложная и ресурсоемкая задача. Успешный парсер — это не просто скрипт, а распределенная система, требующая применения комплексных мер для обхода защиты: использования качественных резидентных прокси, применения stealth-фреймворков для маскировки фингерпринта браузера, интеграции сервисов для решения CAPTCHA и реализации логики эмуляции человеческого поведения. Стабильность такого решения напрямую зависит от выбора надежных селекторов, не привязанных к динамическим CSS-классам.
Коммерческие SaaS-решения переносят сложность на сторону провайдера. Рынок «парсинга как услуги» предлагает готовые решения, которые избавляют от необходимости собственной разработки и поддержки. Их ценность — не в самих данных, а в надежности их доставки. Однако их модели ценообразования могут быть непрозрачными, и итоговая стоимость сильно зависит от объема и типа запрашиваемых «дополнительных» данных, таких как отзывы или контакты.

Матрица принятия решений: Выбор оптимального подхода

Для помощи в выборе наиболее подходящей стратегии была разработана итоговая матрица принятия решений. Она соотносит характеристики проекта с тремя основными подходами к сбору данных.

Таблица 7: Матрица принятия решений: Выбор оптимального подхода

Критерии проекта	Google Maps Platform API	Собственный парсер	SaaS-сервис («Парсинг как услуга»)
Масштаб (записей/мес)	Оптимально для < 10 000. Экономически целесообразно в рамках бесплатного кредита или при небольших объемах.	Оптимально для > 1 000 000. Высокие начальные инвестиции, но самая низкая стоимость за единицу данных в долгосрочной перспективе.	Оптимально для 10 000 — 500 000. Гибкое масштабирование без капитальных затрат.
Бюджет	Низкий/Средний. Подходит, если использование укладывается в бесплатный кредит или требует небольших ежемесячных трат.	Высокий. Требует значительных инвестиций в разработку и постоянных расходов на прокси и инфраструктуру.	Средний/Высокий. Требует регулярных операционных расходов, которые растут с объемом.
Техническая экспертиза	Низкая. Требуется базовое знание API и языка программирования.	Очень высокая. Необходима глубокая экспертиза в веб-парсинге, обходе блокировок, управлении прокси и распределенных системах.	Низкая/Средняя. Требуется умение работать с API сервиса или его веб-интерфейсом.
Требования к данным	Ограниченные. Только те данные, что доступны через API. Нет доступа к некоторым полям (например, посты).	Максимальная гибкость. Можно извлечь любые видимые на странице данные, включая те, что недоступны через API.	Гибкие. Большинство сервисов предлагают широкий спектр данных, включая обогащение (поиск email).
Допустимый уровень риска	Очень низкий. Полное соответствие ToS Google. Отсутствие юридических и платформенных рисков.	Высокий. Прямое нарушение ToS Google (платформенный риск). Потенциальные юридические риски в зависимости от юрисдикции.	Средний. Риск перекладывается на провайдера, но необходимо проверять его юридическую чистоту и методы работы.
Скорость получения данных	Очень высокая. Быстрый ответ от API.	Низкая/Средняя. Скорость ограничена необходимостью рендеринга страниц и эмуляции человеческого поведения.	Высокая. Провайдеры имеют оптимизированную инфраструктуру для быстрого сбора данных.

Итоговые рекомендации

Начинайте с API. Для любого нового проекта, требующего данных с Google Maps, первым шагом должен быть анализ возможности использования официального API. Если объем данных невелик, а требуемые поля доступны, это самый безопасный и надежный путь.
Оценивайте TCO перед созданием собственного решения. Не стоит недооценивать сложность и стоимость поддержки собственного парсера. Решение о его создании должно приниматься только после трезвой оценки всех затрат (разработка, прокси, CAPTCHA, поддержка) и сравнения их со стоимостью SaaS-альтернатив.
При выборе SaaS-провайдера тестируйте и считайте. Не полагайтесь на маркетинговые обещания. Используйте пробные периоды, чтобы протестировать качество данных и поддержку. Тщательно просчитайте стоимость вашего конкретного кейса с учетом всех необходимых «дополнительных» данных.
Будьте готовы к изменениям. Ландшафт парсинга постоянно меняется. Google внедряет новые методы защиты, меняет структуру HTML, обновляет API. Любая выбранная стратегия, будь то собственный парсер или использование SaaS, должна быть гибкой и готовой к быстрой адаптации. «Гонка вооружений» не прекращается, и выживают в ней те, кто способен быстро реагировать на новые вызовы.

В конечном счете, успешный сбор данных с Google Maps — это не столько технический, сколько стратегический вызов, требующий сбалансированного подхода к оценке рисков, затрат и технологических возможностей.

Источники

Google Maps Scraping: The Ultimate Guide for Extracting Business Data — Outscraper, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://outscraper.com/google-maps-scraping-ultimate-guide/
Is scraping legal on Google Maps? Yes, absolutely. — Lobstr.io, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.lobstr.io/blog/is-scraping-google-maps-legal
Doubts about Google APIs Terms of Service: what can I do with their API? — Reddit, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.reddit.com/r/learnpython/comments/foq4rj/doubts_about_google_apis_terms_of_service_what/
Changes to Google Maps Platform Terms of Service — GeoDirectory Support, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://wpgeodirectory.com/support/topic/changes-to-google-maps-platform-terms-of-service/
Is web scraping Google Maps legal? — Quora, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.quora.com/Is-web-scraping-Google-Maps-legal
24 Hour Restriction of the API after using Google Address Geocoder — KNIME Forum, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://forum.knime.com/t/24-hour-restriction-of-the-api-after-using-google-address-geocoder/37098
Google Places has restrictive TOS for storing content, in need of an alternative — Reddit, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.reddit.com/r/datascience/comments/prv11m/google_places_has_restrictive_tos_for_storing/
Google Maps APIs Terms of Service, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/terms-20180207
Policies for Places API — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/policies
Google Maps Platform Service Specific Terms, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://cloud.google.com/maps-platform/terms/maps-service-terms
Web scraping case law: Van Buren v. United States — Apify Blog, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://blog.apify.com/van-buren-v-united-states/
Ninth Circuit Provides Guidance on Web Scraping | Troutman Pepper Locke, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.troutman.com/insights/ninth-circuit-provides-guidance-on-web-scraping.html
Ninth Circuit Provides Path Forward for Web Scraping of Public Data | Loeb & Loeb LLP, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.loeb.com/en/insights/publications/2022/05/ninth-circuit-provides-path-forward-for-web-scraping-of-public-data
The Legal Landscape of Web Scraping — Quinn Emanuel, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.quinnemanuel.com/the-firm/publications/the-legal-landscape-of-web-scraping/
Van Buren v. United States — Epic.org, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://epic.org/documents/van-buren-v-united-states/
SCOTUS narrows the Computer Fraud and Abuse Act in Van Buren v. United States, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.nixonpeabody.com/insights/alerts/2021/06/10/van-buren-cfaa-ruling
Web scraping, website terms and the CFAA: hiQ’s preliminary injunction affirmed again under Van Buren | White & Case LLP, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.whitecase.com/insight-our-thinking/web-scraping-website-terms-and-cfaa-hiqs-preliminary-injunction-affirmed-again
en.wikipedia.org, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/HiQ_Labs_v._LinkedIn#:~:text=hiQ%20is%20a%20small%20data,these%20means%2C%20which%20was%20granted.
hiQ Labs v. LinkedIn — Wikipedia, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/HiQ_Labs_v._LinkedIn
Web scraping case law: HiQ v. LinkedIn — Apify Blog, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://blog.apify.com/hiq-v-linkedin/
Data Scraping Deemed Legal in Certain Circumstances — Morgan Lewis, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.morganlewis.com/blogs/sourcingatmorganlewis/2022/04/data-scraping-deemed-legal-in-certain-circumstances
HiQ Labs, Inc. v. LinkedIn Corp. — Case Brief Summary for Law School Success — Studicata, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://studicata.com/case-briefs/case/hiq-labs-inc-v-linkedin-corp/
HIQ Labs, Inc. v. Linkedin Corp. | Minding Your Business, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.mindingyourbusinesslitigation.com/wp-content/uploads/sites/53/2020/02/HIQ-Labs-Inc.-v.-Linkedin-Corp.-1.pdf
Ninth Circuit: Web Scraping Does Not Violate CFAA | Insights & Resources | Goodwin, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.goodwinlaw.com/en/insights/blogs/2022/04/ninth-circuit-web-scraping-does-not-violate-cfaa
Taking a Swipe at Scraping: Practical Takeaways from hiQ v. LinkedIn and Meta v. BrandTotal — Meitar Law Firm, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://meitar.com/en/media/taking-a-swipe-at-scraping-practical-takeaways-from-hiq-v-linkedin-and-meta-v-brandtotal/
hiQ v. LinkedIn Wrapped Up: Web Scraping Lessons Learned — ZwillGen, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.zwillgen.com/alternative-data/hiq-v-linkedin-wrapped-up-web-scraping-lessons-learned/
Three biggest legal cases about data scraping — devmio, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://devm.io/law-net-culture/data-scraping-cases-165385
Is web scraping legal in 2024? — DataDome, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://datadome.co/guides/scraping/is-it-legal/
Legal Insights on Web Scraping: Key Court Rulings and Considerations, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.fooddatascrape.com/legal.php
U.S. Court Rules Against Online Travel Booking Company in Web-Scraping Case, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.alstonprivacy.com/u-s-court-rules-against-online-travel-booking-company-in-web-scraping-case/
District Court Decision Brings New Life to CFAA to Combat Unwanted Scraping — Proskauer, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.proskauer.com/blog/district-court-decision-brings-new-life-to-cfaa-to-combat-unwanted-scraping
Is Website Scraping Legal? All You Need to Know — GDPR Local, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://gdprlocal.com/is-website-scraping-legal-all-you-need-to-know/
The state of web scraping in the EU — IAPP, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://iapp.org/news/a/the-state-of-web-scraping-in-the-eu
GDPR and web scraping: a legal practice? — Dastra, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.dastra.eu/en/guide/gdpr-and-web-scraping-a-legal-practice/56357
Is Web Scraping Legal? — Oxylabs, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://oxylabs.io/blog/is-web-scraping-legal
What you need to know before scraping EU websites — Okoone, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.okoone.com/spark/strategy-transformation/what-you-need-to-know-before-scraping-eu-websites/
Balancing the Scales: How to Use “Legitimate Interest” to Process Personal Data “Fairly”, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.privacyworld.blog/2024/11/balancing-the-scales-how-to-use-legitimate-interest-to-process-personal-data-fairly/
How do we apply legitimate interests in practice? | ICO, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://ico.org.uk/for-organisations/uk-gdpr-guidance-and-resources/lawful-basis/legitimate-interests/how-do-we-apply-legitimate-interests-in-practice/
Guidelines 1/2024 on processing of personal data based on Article 6(1)(f) GDPR Version 1.0 Adopted on 8 October 2024 — European Data Protection Board, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.edpb.europa.eu/system/files/2024-10/edpb_guidelines_202401_legitimateinterest_en.pdf
New rigorous but practical EDPB guidelines on «legitimate interest» open for consultation, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.jdsupra.com/legalnews/new-rigorous-but-practical-edpb-4796583/
Does GDPR apply to data scraped from the internet? — Reddit, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.reddit.com/r/gdpr/comments/71ogah/does_gdpr_apply_to_data_scraped_from_the_internet/
Спор между «ВКонтакте» и Double Data о правах соцсети на базу данных пользователей окончен мировым соглашением — Адвокатская газета, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.advgazeta.ru/novosti/spor-mezhdu-vkontakte-i-double-data-o-pravakh-sotsseti-na-bazu-dannykh-polzovateley-okonchen-mirovym-soglasheniem/
Дело «ВКонтакте» vs «Дабл Дата» — Legal Insight, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://legalinsight.ru/articles/delo-vkontakte-vs-dabl-data/
Веб-парсинг (парсинг) общедоступной информации — Мистер Труман, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://mrtruman.ru/blog/%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%B8%D0%BD%D0%B3-%D0%BE%D0%B1%D1%89%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%BE%D0%B9-%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8/
ВКонтакте против Дабл: полный обзор кейса. Парсинг запрещен? — Buzko Krasnov, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.buzko.legal/content-ru/vkontakte-protiv-dabl-polnyy-obzor-keysa-parsing-zapreshchen
Суд разрешил Double Data собирать данные пользователей «ВКонтакте» для продажи услуг — Право на vc.ru, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://vc.ru/legal/208139-sud-razreshil-double-data-sobirat-dannye-polzovatelei-vkontakte-dlya-prodazhi-uslug
Правовое обоснование парсинга цен, характеристик и описаний товаров в российских интернет-магазинах — Дзен, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://dzen.ru/a/aDcC0kGxbUfLkmDw
СИП утвердил мировое соглашение между «ВКонтакте» и Double Data — Право.ру, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://pravo.ru/news/243021/
Допустимость парсинга в отношении информации, доступной неопределенному кругу лиц (на примере дела ВК против Дабл № А40-18827/2017) — Журнал Суда по интеллектуальным правам, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://ipcmagazine.ru/articles/1729100/
Постановление Суда по интеллектуальным правам от 24 июля 2018 г. N С01-201/2018 по делу N А40-18827/2017 Суд отменил вынесенные ранее судебные решения и направил дело о защите исключительных смежных прав на базу данных на новое рассмотрение в суд первой инстанции, поскольку судами нижестоящих инстанций приведены выводы, сделанные при неполном исследовании фактических обстоятельств дела, а также не приведены результаты оценки имеющих значение для дела доводов истца и ответчика, изложенных ими в процессуальных документах — ГАРАНТ, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71899404/
СИП решил, кто заработает на личных профилях «ВКонтакте» — новости Право.ру, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://pravo.ru/story/204352/
Через месяц парсинг сайтов в России будет практически запрещен: полный обзор спора ВК v. «Дабл» и его последствия — VC.ru, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://vc.ru/legal/279220-cherez-mesyac-parsing-saitov-v-rossii-budet-prakticheski-zapreshen-polnyi-obzor-spora-vk-v-dabl-i-ego-posledstviya
Парсинг сайтов: законно или нет? Юридические способы защиты, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://ezybrand.ru/blog/kak-zashhitit-svoj-veb-resurs-ot-kopirovaniya/
Google Maps Platform — 3D Mapping & Geospatial Analytics, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://mapsplatform.google.com/
Google Maps Platform Documentation, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation
Google Cloud Documentation, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://cloud.google.com/docs
Navigating Google Maps API Pricing: A Comprehensive Guide — NextBillion.ai, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://nextbillion.ai/blog/google-maps-api-pricing
The true cost of the Google Maps API and how Radar compares, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://radar.com/blog/google-maps-api-cost
How much does Google Maps API Cost? All Prices and Plans Explained, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.promaticsindia.com/blog/google-maps-api-pricing-and-options
Google Maps Platform billing and pricing overview, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/billing-and-pricing/overview
Google Maps Platform core services pricing list, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/billing-and-pricing/pricing
Google Maps Platform SKU Details — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/billing-and-pricing/sku-details
SKU Usage Per Session Or Per Object/Point On My Map? — Stack Overflow, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://stackoverflow.com/questions/59674052/sku-usage-per-session-or-per-object-point-on-my-map
How to use SKU:Basic with google places api? — Stack Overflow, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://stackoverflow.com/questions/51047063/how-to-use-skubasic-with-google-places-api
Field Masks not working on Google Geocoding API — Stack Overflow, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://stackoverflow.com/questions/76892795/field-masks-not-working-on-google-geocoding-api
Overview | Places API — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/overview
Google Place Details and Place Photos API — The Afi Labs Blog, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://blog.afi.io/blog/google-place-details-and-place-photos-api/
Place Data Fields | Places API — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/legacy/place-data-fields
Google Maps Platform Documentation | Geocoding API, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/geocoding
Get Started | Geocoding API — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/geocoding/start
Geocoding API | Developer Documentation | Geoapify, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://apidocs.geoapify.com/docs/geocoding/
Geocoding API – APIs & Services — Google Cloud Console, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://console.cloud.google.com/apis/library/geocoding-backend.googleapis.com
Google Maps Platform Documentation | Routes API, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/routes
A developer’s guide to the Google Routes API — The Afi Labs Blog, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://blog.afi.io/blog/a-developers-guide-to-the-google-routes-api/
Directions API (Legacy) overview | Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/directions/overview
Monitor API quotas — Google Workspace Admin Help, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://support.google.com/a/answer/6301355?hl=en
Manage your quota | Mobility Services resources — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/mobility/services/resources/quotas
Quotas and limits | API Keys API Documentation — Google Cloud, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://cloud.google.com/api-keys/docs/quotas
Quotas and limits | API Gateway Documentation — Google Cloud, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://cloud.google.com/api-gateway/docs/quotas
Capping API usage — API Console Help — Google Help, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://support.google.com/googleapi/answer/7035610?hl=en
Places API – APIs and services — Google Cloud Console, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://console.cloud.google.com/apis/library/places-backend.googleapis.com?hl=en-GB
Places API Usage and Billing — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/usage-and-billing
Place Details (New) | Places API — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/place-details
Choose fields to return | Places API — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/choose-fields
Google Places API Pricing: Is It Worth It for Your Business? — SafeGraph, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.safegraph.com/guides/google-places-api-pricing
Enrich Google Maps Dataset with Contacts — Apify, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://apify.com/compass/enrich-google-maps-dataset-with-contacts
Google Maps Place Details API Not Returning Phone Numbers — Stack Overflow, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://stackoverflow.com/questions/57603774/google-maps-place-details-api-not-returning-phone-numbers
Place Data Fields | Maps JavaScript API — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/legacy/place-data-fields
How to optimize Google Maps API for better cost efficiency — Rently Engineering Blog -, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://engineering.rently.com/cost-reduction-places-autocomplete-and-embed-api-2-google-maps/
Google Maps Autocomplete WITHOUT Atmosphere Data — Stack Overflow, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://stackoverflow.com/questions/51865381/google-maps-autocomplete-without-atmosphere-data
30-Days-of-Python/tutorial-reference/Day 20/Geocoding & Places API with Google Maps.ipynb at master — GitHub, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://github.com/codingforentrepreneurs/30-Days-of-Python/blob/master/tutorial-reference/Day%2020/Geocoding%20%26%20Places%20API%20with%20Google%20Maps.ipynb
Geocoding Using Google API Key in Python — Water Programming — WordPress.com, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://waterprogramming.wordpress.com/2024/01/22/geocoding-using-google-api-key-in-python/
How to use the Google Maps API in Python — Apify Blog, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://blog.apify.com/google-maps-api-python/
Places API (New) client library examples — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/client-library-examples
Places API (new): FieldMask is required required parameter but really unclear how to supply it · Issue #12083 · googleapis/google-cloud-python — GitHub, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://github.com/googleapis/google-cloud-python/issues/12083
Routes API client libraries — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/routes/client-libraries
Get a route | Routes API — Google for Developers, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://developers.google.com/maps/documentation/routes/compute_route_directions
Setting up Google Routes API — Stack Overflow, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://stackoverflow.com/questions/77202825/setting-up-google-routes-api
Топ-8 лучших парсеров Google Maps на 2025 год, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://mapsscraper.ai/ru/blog/best-google-maps-scrapers
Google Maps/Places API Data Call Functionality — Feature Requests — Glide Community, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://community.glideapps.com/t/google-maps-places-api-data-call-functionality/18430
Decodo/google-maps-scraper: How to scrape Google Maps: a step-by-step tutorial — GitHub, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://github.com/Decodo/google-maps-scraper
How Google’s new anti-scraping measures are forcing an industry evolution — TechRadar, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.techradar.com/pro/how-googles-new-anti-scraping-measures-are-forcing-an-industry-evolution
Google’s Anti-Scraping Changes And How to Adapt in 2025 — Traject Data, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://trajectdata.com/google-anti-scraping/
Dynamic Web Scraping tools Comparison: Selenium vs Puppeteer vs Playwright, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.vocso.com/blog/dynamic-web-scraping-tools-comparison-selenium-vs-puppeteer-vs-playwright/
Puppeteer vs Selenium vs Playwright: Best Web Scraping Tool? — PromptCloud, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.promptcloud.com/blog/puppeteer-vs-selenium-vs-playwright-for-web-scraping/
Selenium vs Puppeteer vs Playwright: Choosing the Right Tool for Web Automation, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://dev.to/mechcloud_academy/selenium-vs-puppeteer-vs-playwright-choosing-the-right-tool-for-web-automation-5el
Playwright vs Selenium: The Ultimate Web Scraping Comparison | ScrapeGraphAI Blog, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://scrapegraphai.com/blog/playwright-vs-selenium/
Selenium vs. Playwright: looking for actual performance cases : r/QualityAssurance — Reddit, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.reddit.com/r/QualityAssurance/comments/1jwo5ex/selenium_vs_playwright_looking_for_actual/
Playwright vs Puppeteer: Best Choice for Web Scraping? — BrowserCat, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.browsercat.com/post/playwright-vs-puppeteer-web-scraping-comparison
Puppeteer vs Playwright vs Selenium — IPRoyal.com, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://iproyal.com/blog/puppeteer-vs-playwright-vs-selenium/
Playwright vs Selenium — Scrapfly, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://scrapfly.io/blog/playwright-vs-selenium/
Puppeteer vs. Playwright: Automated testing tools compared — Contentful, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.contentful.com/blog/puppeteer-vs-playwright/
Playwright vs. Puppeteer: Choosing the Right Browser Automation Library — TestGrid, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://testgrid.io/blog/playwright-vs-puppeteer/
Playwright vs Puppeteer: The Differences — Oxylabs, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://oxylabs.io/blog/playwright-vs-puppeteer
Playwright vs Puppeteer: What’s the Difference? — Autify, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://autify.com/blog/playwright-vs-puppeteer
Playwright vs Selenium: A Web Scraper’s Comparative Guide — RapidSeedbox, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.rapidseedbox.com/blog/playwright-vs-selenium
Playwright vs. Selenium for web scraping — Apify Blog, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://blog.apify.com/playwright-vs-selenium/
How to scrape Google Maps — DEV Community, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://dev.to/apiforseo/how-to-scrape-google-maps-2a55
How to Scrape Google Maps: A Step-By-Step Tutorial 2025 — Decodo, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://decodo.com/blog/google-maps-scraping
How to Scrape Google Maps With Python — Step-By-Step Guide — Bright Data, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://brightdata.com/blog/web-data/how-to-scrape-google-maps
Using aria-label to locate and click an element with Python3 and Selenium — Stack Overflow, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://stackoverflow.com/questions/46669850/using-aria-label-to-locate-and-click-an-element-with-python3-and-selenium
How to find aria-label element using contains in xpath — Stack Overflow, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://stackoverflow.com/questions/65224688/how-to-find-aria-label-element-using-contains-in-xpath
XPath for In-Browser Testing — Adrian Roselli, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://adrianroselli.com/2021/04/xpath-for-in-browser-testing.html
Web Scraping with XPath and CSS Selectors — Crawlbase, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://crawlbase.com/blog/web-scraping-with-xpath-and-css-selectors/
Scrape Google Maps — GitHub Gist, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://gist.github.com/SeptiawanAjiP/f112830cb197c8c80a0bdcb01b185158
Web Scraping with XPath in Selenium — HasData, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://hasdata.com/blog/xpath-in-selenium
How to Scroll Page using Selenium in Python — HasData, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://hasdata.com/blog/scroll-page-using-selenium-python
Python Selenium Infinite Scrolling — DEV Community, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://dev.to/mr_h/python-selenium-infinite-scrolling-3o12
How to Build a Google Maps Reviews Scraper using Python — Rayobyte Community, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://rayobyte.com/community/scraping-project/how-to-build-a-google-reviews-scraper-using-python/
How to Scrape Google Maps: Code and No-Code Approach — ScrapeHero, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.scrapehero.com/how-to-scrape-google-maps/
How to Scrape Google Maps: Best Practices and Use Cases — Group BWT, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://groupbwt.com/blog/how-to-scrape-data-from-google-maps/
Differences Between Datacenter And Residential Proxies — Crawlbase, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://crawlbase.com/blog/datacenter-vs-residential-proxies/
Residential vs. Datacenter Proxy: An In-Depth Comparison — IPRoyal.com, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://iproyal.com/blog/datacenter-vs-residential-proxies/
Difference between Residential Proxies and Datacenter Proxies — GeeksforGeeks, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-residential-proxies-and-datacenter-proxies/
Puppeteer Stealth Tutorial: How To Use & Setup (+Alternatives) — Scrapingdog, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.scrapingdog.com/blog/puppeteer-stealth/
How to Bypass reCAPTCHA Easily for Scraping | Octoparse, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.octoparse.com/blog/how-to-bypass-recaptcha-for-web-scraping
5 Things You Need to Know about Bypassing CAPTCHA for Web Scraping — Octoparse, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.octoparse.com/blog/5-things-you-need-to-know-of-bypassing-captcha-for-web-scraping
7 best tools for browser fingerprint evasion in web scraping for 2025 — SOAX, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://soax.com/blog/prevent-browser-fingerprinting
What Is Device Fingerprinting and How to Bypass It — ZenRows, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.zenrows.com/blog/device-fingerprint
Avoiding Fingerprint Detection | Scrapy | Rayobyte University, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://rayobyte.com/university/courses/scrapy-and-python/fingerprint-detection/
What Is Browser Fingerprinting and How to Bypass it? — ZenRows, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.zenrows.com/blog/browser-fingerprinting
Avoid Detection with Puppeteer Stealth | ScrapingAnt, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://scrapingant.com/blog/avoid-detection-with-puppeteer-stealth
Invisible Automation: Using puppeteer-extra-plugin-stealth to Bypass Bot Protection, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://latenode.com/blog/invisible-automation-using-puppeteer-extra-plugin-stealth-to-bypass-bot-protection
Puppeteer Stealth Tutorial; How to Set Up & Use (+ Working Alternatives) | ScrapingBee, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.scrapingbee.com/blog/puppeteer-stealth-tutorial-with-examples/
What is the most common browser fingerprint? — Quora, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.quora.com/What-are-common-browser-fingerprints?top_ans=333697403
WebGL Browser Report — WebGL Fingerprinting — BrowserLeaks, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://browserleaks.com/webgl
What is Browser Fingerprinting — How Does It Work? — SEON, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://seon.io/resources/browser-fingerprinting/
Pixel Perfect: Fingerprinting Canvas in HTML5, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://hovav.net/ucsd/dist/canvas.pdf
Browser Fingerprinting: What It Is, How It Works, and 19 Key Examples — AdsPower, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.adspower.com/blog/browser-fingerprinting-what-it-is-how-it-works-examples
Datacenter vs. Residential Proxies: Which to Choose? in 2025 — Research AIMultiple, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://research.aimultiple.com/datacenter-vs-residential-proxies/
What Are Residential Proxies & Why Use Them for Scraping? — ScraperAPI, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.scraperapi.com/blog/what-are-residential-proxies/
How does Google proxy enable cross-border data collection through residential proxy IPs, high quality pure IPs? | PYPROXY, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.pyproxy.com/information/how-does-google-proxy-enable-cross-border-data-collection-through-residential-proxy-ips-high-quality-pure-ips.html
8 Best ISP Proxy Providers of 2025 — DesignRush, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.designrush.com/agency/it-services/trends/isp-proxy
Residential vs Datacenter Proxies: Key Differences and Benefits — Smartproxy, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://smartproxy.com/blog/what-is-the-difference-between-proxy-servers-and-data-centers
Bright Data Review — Is It Worth in 2025? — Geekflare, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://geekflare.com/proxy/bright-data-review/
The 6 best proxy providers in 2025 — SOAX ranks #1, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://soax.com/blog/top-proxy-provider
Who Has the Best Proxies for Google Scraping? — Proxyway, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://proxyway.com/best/proxies-for-google-scraping
10 Best Residential Proxy Providers in 2025 — Multilogin, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://multilogin.com/blog/best-residential-proxy-providers-in-2025/
Best 10 Sticky Residential Proxies in 2025 — ProxyEmpire, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://proxyempire.io/best-sticky-residential-proxies-2025/
How to bypass captcha using python and recognition service API — 2Captcha, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://2captcha.com/h/how-to-bypass-captcha-python
How to bypass captcha using Selenium in Python — 2Captcha, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://2captcha.com/h/how-to-bypass-captchas-with-selenium-in-python
2captcha/captcha-solver-selenium-python-examples: Examples of solving captchas using the Python programming language, and the 2captcha-python and Selenium libraries. Bypassing reCAPTCHA, Cloudflare turnstile, and any others captchas with python. Description and source code for examples. — GitHub, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://github.com/2captcha/captcha-solver-selenium-python-examples
Python Selenium Tutorial #4 — How to bypass/solve reCAPTCHA using 2captcha API, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=5puz9Mb2d_c
Puppeteer-Extra-Stealth Guide — Bypass Anti-Bots With Ease | ScrapeOps, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://scrapeops.io/puppeteer-web-scraping-playbook/nodejs-puppeteer-extra-stealth-plugin/
Google Maps Scraper is going to pay-per-event pricing | Apify Help & Support, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://help.apify.com/en/articles/10774732-google-maps-scraper-is-going-to-pay-per-event-pricing
Pricing — Outscraper, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://outscraper.com/pricing/
G Maps Extractor vs BrightData — A Comprehensive Comparison, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://gmapsextractor.com/articles/g-maps-extractor-vs-brightdata—a-comprehensive-comparison
Google Maps Crawler | Outscraper | Free Trial, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://outscraper.com/google-maps-crawler/
Best Google Maps Scrapers of 2025: Tested & Ranked — Proxyway, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://proxyway.com/best/google-maps-scrapers
5 Best Google Maps Scraper APIs: Tested & Ranked — Scrapingdog, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.scrapingdog.com/blog/best-google-maps-scraper/
Best 6 Google Maps Scrapers in 2025 — Research AIMultiple, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://research.aimultiple.com/google-maps-scraper/
Google Maps Scraper API — Free Trial — Bright Data, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://brightdata.com/products/serp-api/google-search/maps
The Best 10 Google Maps Scrapers of 2025 — Bright Data, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://brightdata.com/blog/web-data/best-google-maps-scrapers
Bright Data Review 2025: The #1 Data Collector Exposed! — AFFNinja, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://aff.ninja/bright-data-review/
Google Maps Reviews Scraper — Apify, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://apify.com/compass/google-maps-reviews-scraper
Failing to Find Google Maps Scraper (that does everything) : r/SEO — Reddit, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.reddit.com/r/SEO/comments/1ket6la/failing_to_find_google_maps_scraper_that_does/
Best google maps scraping tool? : r/Entrepreneur — Reddit, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.reddit.com/r/Entrepreneur/comments/1air9h9/best_google_maps_scraping_tool/
Google Maps Scraper | AppSumo, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://appsumo.com/products/google-maps-scraper-by-outscraper/
Scrape Google Maps for Local Business information — ScrapeHero, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://www.scrapehero.com/marketplace/google-maps-search-results/
Google Maps Reviews Scraper | Try for Free — Outscraper, дата последнего обращения: июня 17, 2025, https://outscraper.com/google-maps-reviews-scraper/

Администратор

Next Полное руководство по 152-ФЗ для веб-сайта: Как избежать штрафов Роскомнадзора в 2025 году и далее »

Previous « Парсинг данных с Яндекс.Карт и 2ГИС: Комплексное техническое исследование

Published by

Администратор

Tags: google.mapsкартографиякартыконтентпарсинг

3 месяца ago

Сеть сайтов под РСЯ: пошаговое руководство по созданию

Краткое резюме: как превратить сеть сайтов в стабильный источник дохода Создание сети информационных сайтов —…

5 дней ago

Что такое поисковая оптимизация SEO?

Полное руководство по бесплатным SEO-сервисам для аудита и устранения ошибок сайта

Знаете ли вы, что невидимые технические ошибки могут «съедать» до 90% вашего потенциального трафика из…

1 неделя ago

Маркетинг

Парсинг цен конкурентов: полное руководство по обходу блокировок и защит

Введение: почему мониторинг цен — необходимость, а защита — не преграда Представьте, что вы пытаетесь…

1 неделя ago

Безопасность в сети

Полное руководство по защите сайта от ботов: стратегии, технологии и правовые аспекты в России

Значительная часть трафика на любом коммерческом сайте — это не люди. Это боты, которые могут…

2 недели ago

Бизнес практика

Мониторинг цен конкурентов: полное руководство по парсингу, праву и стратегиям для бизнеса

Систематический мониторинг цен конкурентов — это не просто способ избежать ценовых войн, а доказанный инструмент…

2 недели ago

Бизнес практика

Полное руководство по парсингу и анализу отзывов с Яндекс.Карт и Google Maps

Краткое содержание В мире, где 93% потребителей читают отзывы перед покупкой 1, а рейтинг компании…

2 недели ago

Парсинг данных Google Maps: Всеобъемлющее техническое и юридическое исследование сбора открытых данных

Введение

Глава 1. Правовое поле: парсинг в серой зоне

1.1. Фундаментальная дихотомия: Общедоступные данные против Условий предоставления услуг (ToS) Google

1.2. Деконструкция условий предоставления услуг Google Maps Platform

1.3. Ключевые судебные прецеденты в США: Закон о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях (CFAA)

1.4. Европейский вектор: GDPR и парсинг персональных данных

1.5. Российский прецедент: глубокий анализ дела «ВКонтакте» против «Дабл»

Глава 2. Официальный путь: использование Google Maps Platform API

2.1. Архитектура и ценообразование платформы: Обзор API, концепция SKU и управление затратами

2.2. Places API: Шлюз к данным о компаниях и местах

2.3. Geocoding API и Routes API: от адресов к маршрутам

2.4. Практическая реализация: Примеры кода на Python

2.5. Стратегический анализ API-подхода: Преимущества и недостатки

Глава 3. Прямой подход: Технические решения для масштабного парсинга

3.1. Выбор фреймворка для автоматизации браузера: Сравнительный анализ

3.2. Архитектура устойчивого парсера: Компоненты и логика

3.3. Навигация по динамическому DOM: Стабильные селекторы и бесконечная прокрутка

3.4. Практическая реализация: Построение парсера на Python с использованием Playwright

Глава 4. Цифровая гонка вооружений: обход продвинутых мер защиты

4.1. Механизмы защиты Google: от CAPTCHA до фингерпринтинга

4.2. Экосистема прокси-серверов: искусство смены IP-адресов

4.3. Решение CAPTCHA: интеграция сторонних сервисов

4.4. Искусство маскировки: Обход браузерного фингерпринтинга

Глава 5. Коммерческая экосистема: оценка платформ «Парсинг как услуга» (SaaS)

5.1. «Создавать или покупать?»: критерии для принятия решения

5.2. Сравнительный анализ ведущих сервисов для парсинга Google Maps

5.3. Практический кейс: анализ стоимости и функциональности

Заключение и стратегические рекомендации

Источники

ПОХОЖИЕ ПУБЛИКАЦИИ:

Related Post

Recent Posts

Сеть сайтов под РСЯ: пошаговое руководство по созданию

Полное руководство по бесплатным SEO-сервисам для аудита и устранения ошибок сайта

Парсинг цен конкурентов: полное руководство по обходу блокировок и защит

Полное руководство по защите сайта от ботов: стратегии, технологии и правовые аспекты в России

Мониторинг цен конкурентов: полное руководство по парсингу, праву и стратегиям для бизнеса

Полное руководство по парсингу и анализу отзывов с Яндекс.Карт и Google Maps