Google Map Review 動態爬蟲：如何獲取店家評論內容、圖片以及篩選評論（附Python程式碼）
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本篇會帶領各位使用Selenium方法爬取GOOGLE MAP REVIEW的評論資料，例如：評論者、圖片、星級等等，並講解如何選擇評論顯示順序(相關性、時間順序)、選取不同關鍵字進行評論篩選等等！希望各位能收穫滿滿！
若已了解相關概念，可以直接往下滑到最後觀看實作程式碼~
動態網頁爬蟲一切的開始都是從網頁檢視器，觀察觀察再觀察！
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《本文架構》
- 獲取單一評論網頁架構
- 取得評論內容(評論者名稱、評論次數、星評、評論時間、評論文字內容)
- 獲取評論圖片連結
- 選擇評論排序方法
- 點選關鍵字篩選評論
獲取單一評論網頁架構
在爬取評論資料時，我們同樣要先來破解一下網頁架構，幸好Google的架構比起Instagram及Facebook好閱讀的多，classname也有意義能直接閱讀，爬蟲相對的也簡單許多。
首先，我們找到包含單一評論所有需要的資料的框架，也就是classname為「section-review ripple-container GLOBAL__gm2-body-2」的內容，如圖一所示。我們可以使用 beautifulsoup 的 find_all() 函式輕鬆的把所有目前已加載的評論資料抓下來，並將爬取下來的各個評論儲存在列表（List)裡。
解決評論動態加載的問題請看此：Google Map Review 動態爬蟲：如何解決評論動態加載的問題以及在不同視窗間跳轉、滑動
程式碼如下：
之後的內容，我將以第一篇評論為例進行解說。
取得評論內容
接下來就到重頭戲了！就像我一直強調的「看得到的就爬得下來！」，我們要一個一個找到我們需要的內容，並用Selenium的各種方法爬下來。
首先是評論者名稱，使用網頁檢視器點選想要檢視的元素，找到其classname或id，可以使用beautifulsoup或是Selenium的方法來獲取內容，如圖二所示。找到在classname為「section-review-title」的框架下，含有評論者名稱的文字內容，使用find()的方法並搭配.text的屬性，即可輕鬆地抓出評論者名稱。
程式碼如下：
大家爬取下來後，必定會將評論資料儲存為各種形式的資料，並做進階運用及後續分析，所以我不在此講述資料整理的方式了，大家可以彈性運用~
之後獲取評論者稱號、評論次數、星評、評論時間、評論文字內容的方法都大同小異，這裡就不囉嗦的直接提供大家部分程式碼，給大家自行使用~
程式碼如下：
獲取評論圖片連結
接下來，比較困難的是含有圖片的評論，如果要獲取圖片，方法會複雜一些。在Google Map Review的網頁機制裡，超過四張圖片以上的評論會收合，所以在獲取資料之前，我們必須先將按鈕點開（classname為「section-review-photo」），使單一評論的圖片內容完全展開，如圖三所示。
同樣使用網頁檢視器，可以很快的發現，classname為「section-review-photo」的按鈕即是我們需要的目標！
程式碼如下：
這裡使用一個簡單的for迴圈將所有評論圖片依次展開，並找到框架內所有的評論連結，將其放入另一個列表（List）裡。
以上是關於評論資料的獲取，下一部分我將講解如何選擇排序方法，以及如何點選關鍵字篩選評論。
選擇評論排序方法
利用Google Map Review的選單機制，點選評論視窗中間的「排序」按鈕，我們可以依照「最相關」、「最新」、「評論最高」及「評論最低」來進行排序，如圖四所示。
程式碼如下：
點選關鍵字篩選評論
同樣在所有評論的上方，有數個關鍵字的按鈕可以點選，如圖五所示。而使用webdriver點選關鍵字的篩選方法，跟上面講解的選擇評論排序方法是大同小異，其原理也是一樣的。Google Map Review預設會顯示出全部的評論，點選特定關鍵字之後，網頁就會只顯示相關評論了！
程式碼如下：
以上就是本文關於爬取Google map評論資料的內容了，感謝大家的閱讀。
如果你喜歡我的文章，請給我一點掌聲。
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作者：戴若竹(臺灣行銷研究特邀作者)、鍾皓軒(臺灣行銷研究有限公司創辦人）
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