谷歌地点爬虫: POI数据采集方案

一、为啥非得用代理IP搞谷歌地点数据？

搞过数据采集的都知道，谷歌地图这玩意儿对爬虫特别敏感。你拿自己家宽带连着爬，不出半小时准给你IP拉黑。这时候就得靠代理IP来分摊风险，好比打游击战，打一枪换个地方。

普通代理IP容易露馅，特别是机房IP，谷歌一眼就能识破。这时候就得用住宅代理，伪装成真实用户操作。比如用ipipgo的动态住宅IP，每次请求自动换IP，成功率能翻好几倍。

二、手把手教你搭爬虫防护罩

先说个实用配置方案：

import requests
from itertools import cycle

 ipipgo的代理接口
proxy_list = [
    'http://user:pass@gateway.ipipgo.com:8000',
    'http://user:pass@gateway.ipipgo.com:8001',
     至少准备20个轮换IP
]

proxy_pool = cycle(proxy_list)

def get_poi(keyword):
    proxy = next(proxy_pool)
    try:
        response = requests.get(
            'https://www.google.com/maps/search/'+keyword,
            proxies={'http': proxy, 'https': proxy},
            timeout=10
        )
         这里加解析逻辑
        return data
    except Exception as e:
        print(f'{proxy}挂了，换下一个')
        return get_poi(keyword)

重点注意这三点：

1. 请求间隔别太规律，最好用随机延时（1-3秒）
2. User-Agent要配真实浏览器版本
3. 验证码处理要准备打码平台备用

三、代理IP选型避坑指南

市面上代理类型五花八门，给你们列个对比表：

这里重点推荐ipipgo的动态住宅代理，实测跑谷歌地图API每小时能稳定抓800-1000条数据。他们家IP池更新快，还带自动鉴权，不用老折腾账号密码。

四、实战常见问题QA

Q：明明用了代理为啥还被封？
A：检查三点：1.请求头是否带浏览器指纹 2.IP是否被多人共用 3.操作行为是否太机械化

Q：采集速度上不去咋整？
A：建议用异步协程+多线程组合拳，但要注意ipipgo每个子账号的并发限制（建议不超过5线程）

Q：数据解析总出错怎么办？
A：谷歌页面结构经常变，建议用xpath和正则双保险，或者上第三方解析库比如pyquery

五、高阶玩家必备技巧

分享个冷门招数：用地理位置绑定。比如爬纽约的咖啡馆，就专门用纽约本地的住宅IP。ipipgo支持指定城市级别的IP定位，这样采集到的POI数据更精准，还能避免触发地域检测。

再教你们个参数设置诀窍：在请求URL里加上&hl=en&gl=US这两个参数，强制返回英文结果，数据格式更规范容易解析。

最后提醒新手：千万别图便宜买垃圾代理，被封IP都是小事，搞不好整个采集项目都得重写。用ipipgo这类专业服务商，虽然多花点钱，但省下的时间成本够回本了。