Python ile Google Maps Verilerini Çıkarın

Türetilmiş bir satış listesi oluşturmayı, yeni pazarlar keşfetmeyi ya da rakiplerinizi kıyaslamayı hiç denediyseniz, Google Maps’in tam bir altın madeni olduğunu bilirsiniz. Ama asıl çarpıcı nokta şu: her ay 1,5 milyardan fazla “yakınımdaki” araması yapılıyor ve yerel arama yapanların %76’sı 24 saat içinde bir işletmeyi ziyaret ediyor (thinkwithgoogle.com). Bu da güncel ve konuma dayalı işletme verilerine olan ihtiyacı hiç olmadığı kadar artırıyor.

İster satışta, ister pazarlamada, ister operasyon tarafında olun; Google Maps’ten yapılandırılmış veri çıkarmak, soğuk aramayla sıcak ve dönüşüm potansiyeli yüksek bir lead arasında fark yaratabilir.

SaaS ve otomasyon alanında yıllar geçirdim; ekiplerin Python’u ve şimdi de Thunderbit gibi yapay zekâ destekli araçları Google Maps’i stratejik bir varlığa dönüştürmek için nasıl kullandığını bizzat gördüm.

Bu rehberde, 2026’da Python kullanarak Google Maps verisini adım adım, kod örnekleri, uyumluluk ipuçları ve kodsuz çözümlerle karşılaştırmalı olarak nasıl kazıyacağınızı anlatacağım. İster Python konusunda uzman olun ister yalnızca aksiyona dönüştürülebilir veriye en hızlı şekilde ulaşmak isteyin, doğru yerdesiniz.

Python ile Google Maps Kazımak Ne Anlama Gelir?

Önce temel kavramla başlayalım: Python ile Google Maps kazımak, işletme adları, adresler, puanlar, yorumlar, telefon numaraları ve koordinatlar gibi bilgileri programatik olarak Google Maps’ten çıkarmak; ardından bunları analiz etmek, filtrelemek ve iş amacıyla dışa aktarmak demektir.

Bunu yapmanın iki ana yolu var:

Google Maps Places API: Resmî ve lisanslı yöntem. Bir API anahtarıyla Google sunucularına sorgu gönderir, yapılandırılmış JSON veri alırsınız. Stabil, öngörülebilir ve büyük ölçüde uyumludur; ancak kota ve maliyetleri vardır.
HTML’yi web kazıma yoluyla toplamak: Google Maps’i yüklemek, arama yapmak ve oluşturulmuş sayfayı ayrıştırmak için tarayıcı otomasyonu (Playwright veya Selenium gibi araçlarla) kullanırsınız. Daha esnektir ama kırılgandır—Google site yapısını sık sık değiştirir ve HTML kazıma, Google’ın kullanım şartlarını ihlal edebilir.

Genelde çıkarabileceğiniz veri alanları:

İşletme adı
Kategori/tür
Tam adres (şehir, eyalet, posta kodu, ülke ile birlikte)
Enlem ve boylam
Telefon numarası
Web sitesi URL’si
Puan ve yorum sayısı
Fiyat seviyesi
İşletme durumu (açık/kapalı)
Açılış saatleri
Place ID (Google’ın benzersiz tanımlayıcısı)
Google Maps URL’si

Bu neden önemli? Çünkü bu alanlar; lead oluşturma, bölge planlama, rakip kıyaslama ve pazar araştırması gibi işlerin tamamını besler. Önemli olan, iş hedeflerinize uygun doğru veriyi hedeflemektir—gelişigüzel kazıma yapmayın.

Satış ve Pazarlama Ekipleri Neden Python ile Google Maps’ten Veri Çıkarıyor?

Gelin bunu pratikleştirelim. Neden 2026’da bu kadar çok satış ve pazarlama ekibi Google Maps verisine takıntılı?

Lead Oluşturma: Yerel işletmelerden oluşan, iletişim bilgileri ve puanlarıyla birlikte hiper-hedefli listeler oluşturun.
Bölge Planlama: Gerçek işletme yoğunluğu ve türlerine göre satış bölgelerini, teslimat alanlarını veya hizmet kapsamlarını haritalayın.
Rakip Takibi: Rakiplerin konumlarını, puanlarını ve yorumlarını zaman içinde izleyerek trendleri ve fırsatları görün.
Pazar Araştırması: Go-to-market stratejilerine yön vermek için işletme kategorilerini, çalışma saatlerini ve yorum duyarlılığını analiz edin.
Lokasyon Seçimi: Gayrimenkul ve perakende için, çevredeki olanaklar, yaya trafiği ve rekabet düzeyine göre potansiyel konumları değerlendirin.

Gerçek dünyadaki etki: HubSpot 2025 State of Sales raporuna göre, satış organizasyonlarının %92’si yapay zekâ/veri yatırımlarını artırmayı planlıyor ve hedefli yerel veri kullanan ekipler, genel soğuk listelere güvenenlere kıyasla 8 kata kadar daha yüksek dönüşüm oranları görüyor (martal.ca). Bir franchise lead-gen çalışması, Google Maps tabanlı lead listelerine harcanan her 1 dolar için 15 dolar yeni gelir elde edildiğini ortaya koydu.

İş hedeflerini Google Maps alanlarıyla eşleştirme:

İş Hedefi	Gerekli Google Maps Alanları
Yerel lead listesi	name, address, phone, website, category
Bölge planlama	name, lat/lng, business_status, opening_hours
Rakip kıyaslama	name, rating, userRatingCount, priceLevel, reviews
Lokasyon seçimi	category, lat/lng, review density, openingDate
Duygu/menü içgörüsü	reviews, editorialSummary, photos, types
E-posta/telefonla ulaşım	nationalPhoneNumber, websiteUri (sonra gerektiği kadar zenginleştirin)

Python Google Maps Kazıyıcınızı Kurma: Araçlar ve Gereksinimler

Kazımaya başlamadan önce Python ortamınızı kurmanız ve doğru araçları toplamanız gerekir. 2026’da ihtiyaç duyacaklarınız şunlar:

1. Python ve Gerekli Kütüphaneleri Kurun

Önerilen Python sürümü: 3.10 veya üzeri.

Temel kütüphaneleri kurun:

pip install \
  requests==2.33.1 httpx==0.28.1 \
  beautifulsoup4==4.14.3 lxml==6.0.3 \
  pandas==2.3.3 \
  selenium==4.43.0 playwright==1.58.0 \
  googlemaps==4.10.0 google-maps-places==0.8.0 \
  schedule==1.2.2 APScheduler==3.11.2 \
  python-dotenv==1.2.2 tenacity==9.1.4
playwright install chromium

Bunlar ne işe yarar:

requests, httpx: HTTP istekleri (API çağrıları)
beautifulsoup4, lxml: HTML ayrıştırma (web kazıma için)
pandas: Veri temizleme, analiz, dışa aktarma
selenium, playwright: Tarayıcı otomasyonu (HTML kazıma için)
googlemaps, google-maps-places: Google Maps API istemcileri
schedule, APScheduler: Görev zamanlama
python-dotenv: API anahtarlarını .env dosyalarından güvenli biçimde yükleme
tenacity: Hata yönetimi için yeniden deneme mantığı

2. Bir Google Maps API Anahtarı Alın (API tabanlı kazıma için)

Google Cloud Console sayfasına gidin.
Bir proje oluşturun ya da mevcut bir projeyi seçin.
Faturalandırmayı etkinleştirin (ücretsiz kullanım katmanında bile gereklidir).
APIs & Services > Library bölümünde “Places API (New)” özelliğini etkinleştirin.
Credentials > Create Credentials > API Key yolunu izleyin.
Anahtarınızı güvenlik için belirli API’ler ve IP’lerle sınırlandırın.
API anahtarınızı bir .env dosyasında saklayın (asla doğrudan koda eklemeyin):

GOOGLE_MAPS_API_KEY=your_actual_api_key_here

Not: Mart 2025 itibarıyla Google artık evrensel aylık 200 $ ücretsiz kredi sunmuyor. Bunun yerine, her API katmanı için aylık ücretsiz eşikler var (bkz. resmî fiyatlandırma).

Python ile Google Maps’ten Veri Nasıl Çıkarılır: Adım Adım Rehber

Şimdi iki ana yaklaşımı—API tabanlı ve HTML kazıma—parçalara ayıralım; böylece hangisinin size uygun olduğuna karar verebilirsiniz.

Yaklaşım 1: Google Maps Places API Kullanmak (Önerilen)

Adım 1: Gerekli Kütüphaneleri Kurun ve İçe Aktarın

import os
import httpx
import pandas as pd
from dotenv import load_dotenv

Adım 2: API Anahtarınızı Güvenli Şekilde Yükleyin

load_dotenv()
API_KEY = os.environ["GOOGLE_MAPS_API_KEY"]

Adım 3: Arama Sorgunuzu Oluşturun

Kriterlerinize uyan işletmeleri bulmak için Text Search uç noktasını kullanacaksınız.

URL = "https://places.googleapis.com/v1/places:searchText"
FIELD_MASK = ",".join([
    "places.id", "places.displayName", "places.formattedAddress",
    "places.location", "places.rating", "places.userRatingCount",
    "places.priceLevel", "places.types",
    "places.nationalPhoneNumber", "places.websiteUri",
    "nextPageToken",
])

Adım 4: API İsteğini Gönderin

def text_search(query, lat, lng, radius=3000, min_rating=4.0):
    body = {
        "textQuery": query,
        "minRating": min_rating,  # sunucu tarafı filtre
        "includedType": "restaurant",
        "openNow": False,
        "pageSize": 20,
        "locationBias": {
            "circle": {
                "center": {"latitude": lat, "longitude": lng},
                "radius": radius,
            }
        },
    }
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "X-Goog-Api-Key": API_KEY,
        "X-Goog-FieldMask": FIELD_MASK,  # Bunu her zaman ayarlayın!
    }
    r = httpx.post(URL, json=body, headers=headers, timeout=30)
    r.raise_for_status()
    return r.json()

Adım 5: Sayfalamayı Yönetin ve Sonuçları Toplayın

def collect_all_results(query, lat, lng, radius=3000, min_rating=4.0):
    results = []
    next_page_token = None
    while True:
        data = text_search(query, lat, lng, radius, min_rating)
        places = data.get('places', [])
        results.extend(places)
        next_page_token = data.get('nextPageToken')
        if not next_page_token:
            break
    return results

Adım 6: Veriyi Pandas ile Dışa Aktarın

df = pd.DataFrame(collect_all_results("Brooklyn'deki kahve dükkânları", 40.6782, -73.9442))
df.to_csv("brooklyn_coffee_shops.csv", index=False)

İpucu:

Maliyeti kontrol etmek için her zaman X-Goog-FieldMask başlığını ayarlayın. Yorumlar veya fotoğraflar isterseniz, 1.000 istek başına fiyatınız 5 dolardan 25 dolara çıkabilir (fiyatlandırma detayları).
Gereksiz sonuçlara kredi harcamamak için sunucu tarafı filtreleri (minRating, includedType, locationBias) kullanın.
Tekrarlı kayıtları önlemek ve gelecekteki güncellemeler için place_id değerlerini önbelleğe alın.

Yaklaşım 2: Google Maps HTML’sini Web Kazıma Yoluyla Toplamak (Eğitsel/Tek Seferlik Kullanım İçin)

Uyarı: Google Maps tek sayfalı bir uygulamadır. Tarayıcı otomasyonu (Playwright veya Selenium) kullanmanız gerekir ve HTML kazıma Google’ın kullanım şartlarını ihlal edebilir. Bunu üretim ortamı için değil, araştırma için kullanın.

Adım 1: Playwright’ı Kurun ve Bir Tarayıcı Başlatın

from playwright.sync_api import sync_playwright
import time, re

def scrape_maps(query, max_results=100):
    with sync_playwright() as pw:
        browser = pw.chromium.launch(headless=True)
        ctx = browser.new_context(
            user_agent="Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36",
            locale="en-US",
        )
        page = ctx.new_page()
        page.goto("https://www.google.com/maps", timeout=60_000)
        page.fill("#searchboxinput", query)
        page.click('button[aria-label="Search"]')
        page.wait_for_selector('div[role="feed"]')
        feed = page.locator('div[role="feed"]')
        prev = 0
        while True:
            feed.evaluate("el => el.scrollBy(0, el.scrollHeight)")
            time.sleep(2)
            count = page.locator('div[role="feed"] > div > div[jsaction]').count()
            if count == prev or count >= max_results:
                break
            prev = count
            if page.locator("text=You've reached the end of the list").count():
                break
        rows = []
        cards = page.locator('div[role="feed"] > div > div[jsaction]')
        for i in range(cards.count()):
            c = cards.nth(i)
            name = c.locator("div.fontHeadlineSmall").inner_text() if c.locator("div.fontHeadlineSmall").count() else ""
            rating_el = c.locator('span[role="img"]').first
            raw = rating_el.get_attribute("aria-label") if rating_el.count() else ""
            m = re.search(r"([\d.]+)\s+stars?\s+([\d,]+)\s+Reviews", raw or "")
            rating  = float(m.group(1)) if m else None
            reviews = int(m.group(2).replace(",", "")) if m else None
            rows.append({"name": name, "rating": rating, "reviews": reviews})
        browser.close()
        return rows

İpuçları:

Google birkaç haftada bir CSS sınıflarını rastgele değiştirir; bu yüzden bu kodu düzenli olarak güncellemeniz gerekebilir.
Engellenme riskini azaltmak için insan davranışına benzeyen gecikmeler kullanın ve çok hızlı kazıma yapmayın.
CAPTCHA’ları veya Google’ın SearchGuard sistemini aşmaya çalışmayın—bu sizi hukuki riskle karşı karşıya bırakabilir.

Körlemesine Kazımaktan Kaçının: İhtiyacınız Olan Veriyi Hassas Şekilde Nasıl Hedeflersiniz?

Her şeyi kazımak, zaman kaybı ve şişkin veri kümeleri için kusursuz bir reçetedir. İşte sadece önemli veriyi nasıl hedefleyeceğiniz:

Hedefli URL listeleri oluşturun: Kazımadan önce sonuçları daraltmak için Google Maps’in kendi arama filtrelerini (kategori, konum, puan, şimdi açık) kullanın.
İfade eşleştirmesi kullanın: Tam işletme türlerini veya anahtar kelimeleri arayın (ör. “Austin’de vegan fırın”).
Konum filtreleri: Nokta atışı doğruluk için şehir, mahalle ya da koordinat ve yarıçap belirtin.
Sunucu tarafı filtreleme (API): API isteği gövdesinde minRating, includedType ve locationBias kullanın.
İstemci tarafı filtreleme (Python): Kazıma sonrası pandas ile puanı 4.0’ın üzerindeki, 50’den fazla yorumu olan veya belirli kategorilerdeki işletmeleri filtreleyin.

Örnek: Yalnızca Manhattan’daki, puanı 4.0’ın üzerindeki restoranları filtrelemek

df = pd.DataFrame(results)
filtered = df[(df['rating'] >= 4.0) & (df['types'].apply(lambda x: 'restaurant' in x))]
filtered.to_csv("manhattan_top_restaurants.csv", index=False)

Google Maps Verisini Düzenlemek ve Dışa Aktarmak İçin Python Kütüphanelerini Kullanma

Veriyi kazıdıktan sonra sıra onu temizlemek, analiz etmek ve ekibiniz için dışa aktarmaya gelir.

Pandas ile Veriyi Temizleme ve Yapılandırma

import pandas as pd

df = pd.read_json("brooklyn_restaurants.json")
df = (
    df.dropna(subset=["name", "address"])
      .drop_duplicates(subset=["place_id"])
      .assign(
          name=lambda d: d["name"].str.strip(),
          phone=lambda d: d["phone"].astype(str)
              .str.replace(r"\D", "", regex=True)
              .str.replace(r"^1?(\d{10})$", r"+1\1", regex=True),
          rating=lambda d: pd.to_numeric(d["rating"], errors="coerce"),
          user_ratings_total=lambda d: pd.to_numeric(
              d["user_ratings_total"], errors="coerce"
          ).fillna(0).astype("int32"),
      )
)

Veriyi Analiz Etme ve Özetleme

Örnek: Mahalleye göre ortalama puan

by_neighborhood = (
    df.groupby("neighborhood", as_index=False)
      .agg(avg_rating=("rating", "mean"),
           n_places=("place_id", "nunique"),
           median_reviews=("user_ratings_total", "median"))
      .sort_values("avg_rating", ascending=False)
)

Excel veya CSV’ye Dışa Aktarma

df.to_csv("brooklyn_top.csv", index=False)
df.to_excel("brooklyn_top.xlsx", index=False, sheet_name="Top Rated")

Büyük veri kümeleri mi var? Hız ve boyut verimliliği için Parquet biçimini kullanın:

df.to_parquet("brooklyn_top.parquet", compression="zstd")

Thunderbit: Python Google Maps Kazıyıcısına Yapay Zekâ Destekli Alternatif

Şimdi, “Basit bir lead listesi için bu kurulum biraz fazla” diye düşünüyorsanız, yalnız değilsiniz. Thunderbit’i tam da bu yüzden geliştirdik—Google Maps verisini (ve çok daha fazlasını) birkaç tıklamayla çıkarmayı kolaylaştıran yapay zekâ destekli, kodsuz bir web kazıyıcı.

Neden Thunderbit?

Kod veya API anahtarı gerekmez: Sadece Thunderbit Chrome Uzantısını açın, Google Maps’e gidin ve “AI Suggest Fields”a tıklayın.
Yapay zekâ ile alan tespiti: Thunderbit’in yapay zekâsı sayfayı okur ve doğru sütunları önerir—ad, adres, puan, telefon, web sitesi ve daha fazlası.
Alt sayfa kazıma: Tablonuzu her işletmenin web sitesinden gelen verilerle zenginleştirmek mi istiyorsunuz? Thunderbit her alt sayfayı ziyaret edip ek bilgileri otomatik olarak çekebilir.
Excel, Google Sheets, Airtable veya Notion’a dışa aktarma: Artık pandas ile uğraşmanıza gerek yok—sadece “Export”a tıklayın, veri ekibiniz için hazır olsun.
Zamanlanmış kazıma: Rakipleri izlemek veya lead listenizi otomatik olarak yenilemek için tekrarlayan işler kurun.
Sıfır bakım: Thunderbit’in yapay zekâsı site değişikliklerine uyum sağlar; böylece sürekli kırılan scriptleri düzeltmek zorunda kalmazsınız.

Thunderbit ve Python iş akışı:

Adım	Python Kazıyıcı	Thunderbit
Araçları kurma	30–60 dk (Python, pip, kütüphaneler)	2 dk (Chrome Uzantısı)
API anahtarı kurulumu	10–30 dk (Cloud Console)	Gerekmez
Alan seçimi	Manuel kod, field mask’ler	AI Suggest Fields (1 tık)
Veri çıkarma	Script yaz/çalıştır, hataları yönet	“Scrape”e tıkla
Dışa aktarma	CSV/Excel için pandas	Excel/Sheets/Notion’a aktar
Bakım	Site değişiklikleri için manuel güncelleme	Yapay zekâ otomatik uyum sağlar

Bonus: Thunderbit’e dünya genelinde 30.000’den fazla kullanıcı güveniyor ve ücretsiz planla 6 sayfaya kadar (deneme avantajıyla 10 sayfaya kadar) ücretsiz kazıma yapabilirsiniz.

Uyumluluğu Korumak: Google Maps Kullanım Şartları ve Kazıma Etiği

Çoğu Python eğitiminin tehlikeli biçimde güncelliğini yitirdiği nokta burası. 2026’da bilmeniz gerekenler:

Google Maps Platform ToS §3.2.3, resmî API’ler dışında veri kazımayı, önbelleğe almayı veya dışa aktarmayı kesin olarak yasaklar (cloud.google.com). Tek istisna: enlem/boylam değerleri 30 güne kadar önbelleğe alınabilir; Place ID’ler süresiz saklanabilir.
API kullanıcıları sözleşmeye bağlıdır: Bir API anahtarı kullandıysanız, yalnızca herkese açık veriyi kazıyor olsanız bile Google’ın şartlarını kabul etmişsinizdir.
Teknik engelleri aşmak (CAPTCHA’lar, SearchGuard) artık olası bir DMCA §1201 ihlalidir ve ceza yaptırımı doğurabilir (ppc.land).
GDPR ve gizlilik yasaları: Google Maps’ten kişisel veri (e-posta, telefon, yorumcu adı) toplarsanız, bunun için hukuki bir dayanağa sahip olmalı ve silme taleplerine uymalısınız. Fransa’daki CNIL, 2024’te LinkedIn kişileri kazıdığı için KASPR’a 200.000 € ceza verdi (edpb.europa.eu).
En iyi uygulamalar:
- Mümkün olduğunda varsayılan olarak Places API kullanın.
- İstekleri oran sınırlamaya tabi tutun (API için ≤10 QPS, HTML kazıma için 1–2 istek/sn).
- Asla CAPTCHA’ları veya teknik engelleri aşmaya çalışmayın.
- Kazınmış kişisel verileri yeniden dağıtmayın.
- Vazgeçme ve silme taleplerine uyun.
- Yerel yasaları mutlaka inceleyin—GDPR, CCPA ve benzerleri aktif olarak uygulanıyor.

Kısacası: Uyumluluk sizin için önemliyse, API’de kalın ve topladığınız veriyi en aza indirin. Çoğu iş kullanıcısı için Thunderbit gibi kodsuz bir araç, risk alanınızı küçültür (API anahtarı yok, yeniden dağıtım yok).

Python ile Google Maps Kazımayı Zamanlama ve Otomatikleştirme

Verinizin güncel kalması gerekiyorsa—örneğin haftalık rakip takibi veya aylık lead listesi güncellemeleri için—otomasyon en yakın dostunuzdur.

`schedule` ile Basit Zamanlama

import schedule, time
from my_scraper import run_job

schedule.every().day.at("03:00").do(run_job, query="restaurants in Brooklyn")
schedule.every(6).hours.do(run_job, query="coffee shops in Manhattan")

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(30)

APScheduler ile Üretim Seviyesinde Zamanlama

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger

sched = BackgroundScheduler(timezone="America/New_York")
sched.add_job(
    run_job,
    CronTrigger(hour=3, minute=15, jitter=600),  # 03:15 ± 10 dk
    kwargs={"query": "restaurants in Brooklyn"},
    id="brooklyn_daily",
    max_instances=1,
    coalesce=True,
    misfire_grace_time=3600,
)
sched.start()

Güvenli Otomasyon İçin İpuçları

Tahmin edilebilir kalıpları önlemek için zamanlamaya rastgele gecikme ekleyin.
HTML kazıma yaparken saniyede 1–2 isteği asla aşmayın.
API kullanımında kotanızı izleyin ve faturalandırma uyarıları kurun.
Hataları mutlaka kaydedin ve başarısız istekler için bir “dead-letter” dosyası tutun.

Thunderbit bonusu: Thunderbit ile tekrarlayan kazımaları doğrudan arayüzden zamanlayabilirsiniz—kod yok, cron job yok, sunucu kurulumu yok.

Temel Çıkarımlar: Verimli, Hedefli ve Uyumluluk Dâhilinde Google Maps Veri Çıkarma

Gelin ana noktaları özetleyelim:

Google Maps, işletme konum verileri için 1 numaralı kaynaktır; lead oluşturmadan pazar araştırmasına kadar her şeyi besler.
Python ile kazıma esneklik ve kontrol sağlar, ancak kurulum, bakım ve uyumluluk yükü getirir—özellikle Google’ın bot karşıtı önlemleri ve hukuki yaptırımları sıkılaştıkça.
API tabanlı çıkarma, çoğu ekip için en güvenli ve en ölçeklenebilir yoldur. Maliyeti kontrol etmek için her zaman field mask ve sunucu tarafı filtreleri kullanın.
HTML kazıma kırılgan ve risklidir—yalnızca tek seferlik araştırmalar için kullanın, teknik engelleri asla aşmaya çalışmayın.
Verinizi hedefleyin: İfade eşleştirme, konum filtreleri ve pandas iş akışlarıyla yalnızca ihtiyacınız olanı çıkarın.
Thunderbit, kod yazmayanlar için en hızlı yoldur: Yapay zekâ destekli, kurulum gerektirmez, anında dışa aktarım ve yerleşik zamanlama sunar.
Uyumluluk önemlidir: Hukuki sorun yaşamamak için Google’ın şartlarına, gizlilik yasalarına ve oran sınırlamalarına uyun.

Daha fazla rehber ve ipucu için Thunderbit Blog ve YouTube Kanalımız sayfalarını inceleyin.

SSS

1. 2026’da Python ile Google Maps verisi kazımak yasal mı?

Resmî API üzerinden Google Maps kazıma, kota kurallarına uyduğunuz ve kısıtlı verileri yeniden dağıtmadığınız sürece Google’ın şartları kapsamında mümkündür. Google Maps’in HTML olarak kazınması Google’ın kullanım şartlarıyla açıkça yasaklanmıştır ve özellikle teknik engelleri aşarsanız veya kişisel verileri izinsiz toplarsanız hukuki risk taşır. Yerel yasaları (GDPR, CCPA vb.) mutlaka kontrol edin ve uyumluluk için en iyi uygulamalara bağlı kalın.

2. Google Maps API kullanmak ile HTML’yi web kazıma yoluyla toplamak arasındaki fark nedir?

API stabil, lisanslıdır ve veri çıkarma için tasarlanmıştır; ancak bir API anahtarı gerektirir ve kota ile maliyetlere tabidir. HTML kazıma, tarayıcı otomasyonu kullanarak oluşturulmuş sayfadan veri çeker; fakat kırılgandır (site sık değişir), şartları ihlal edebilir ve hukuki açıdan daha risklidir. Çoğu iş kullanımı için önerilen yol API’dir.

3. 2026’da Python kullanarak Google Maps’ten veri çıkarmak ne kadar tutar?

Google’ın Places API fiyatlandırması, istediğiniz alanlara bağlı olarak 1.000 istek başına 5 dolardan (Essentials) 25 dolara (Enterprise+Atmosphere) kadar değişir. Aylık ücretsiz eşikler vardır (Essentials için 10.000, Pro için 5.000, Enterprise için 1.000); ancak büyük ölçekli kazıma hızlıca pahalıya çıkabilir. Maliyeti kontrol etmek için her zaman field mask ve sunucu tarafı filtreleri kullanın.

4. Thunderbit, Python tabanlı Google Maps kazıyıcılarla nasıl karşılaştırılır?

Thunderbit, programlama, API anahtarı veya bakım gerektirmeden Google Maps verisi (ve çok daha fazlası) çıkarmanızı sağlayan kodsuz, yapay zekâ destekli bir web kazıyıcıdır. Excel, Google Sheets, Airtable veya Notion’a hızlı ve güvenilir dışa aktarma isteyen satış ve pazarlama ekipleri için idealdir. Özel mantığa ihtiyaç duyan teknik kullanıcılar için Python daha fazla esneklik sunar; ancak daha fazla kurulum ve uyumluluk yönetimi ister.

5. Tekrarlayan Google Maps veri çıkarmayı nasıl otomatikleştirebilirim?

Python ile schedule veya APScheduler gibi zamanlama kütüphanelerini kullanarak kazıyıcınızı belirli aralıklarla (günlük, haftalık vb.) çalıştırabilirsiniz. Tespitten kaçınmak için rastgele gecikmeler ekleyin ve API kotanızı izleyin. Thunderbit ile tekrarlayan kazımaları doğrudan arayüzden zamanlayabilirsiniz—kod veya sunucu kurulumu gerekmez.

Google Maps’i satış ve pazarlama süper gücünüze dönüştürmeye hazır mısınız? İster Python meraklısı olun ister en hızlı, kodsuz çözümü arayın, 2026’da araçlar elinizin altında. Anında, yapay zekâ destekli kazıma için Thunderbit’i deneyin—ya da kolları sıvayıp API’ye dalın. Her iki durumda da, lead listeleriniz güncel, dışa aktarımlarınız temiz ve kampanyalarınız dönüşüm potansiyeli yüksek yerel müşterilerle dolu olsun. Keyifli kazımalar!

Daha Fazla Bilgi

Web sayfasından tabloya

İhtiyacını anlat — Thunderbit’in AI Ajanı bunu çeker ve Excel, Google Sheets, Airtable veya Notion’a aktarır. Başlamak ücretsiz.

Chrome Store Rating

PRODUCT HUNT#1 Product of the Week

Python ile Google Maps Verileri Nasıl Kazınır