如何突破Google Maps API限制获取开罗所有كشري餐厅

为什么只返回20条？ #

Google Places Nearby API默认单次请求返回20条结果，最多支持通过3次分页请求获取总计60条结果。要拿到全部符合条件的餐厅，需要处理API的分页机制；若结果超过60条，还得拆分搜索区域覆盖整个开罗。

第一步：处理分页，获取最多60条结果 #

修改代码，循环检查响应中的next_page_token，直到没有更多结果为止。注意，获取下一页前需要添加短暂延迟（建议2秒以上），因为token不会立即生效。

修改后的代码示例：

import time
import gmaps

# 获取开罗的经纬度与区域信息
geocode_result = gmaps.geocode('Cairo')[0]
latitude = geocode_result['geometry']['location']['lat']
longitude = geocode_result['geometry']['location']['lng']
district = geocode_result['address_components'][2]['long_name']

restaurants = []
next_page_token = None

# 循环获取所有分页结果
while True:
    # 根据是否存在分页token构造请求参数
    if next_page_token:
        results = gmaps.places_nearby(page_token=next_page_token)
    else:
        results = gmaps.places_nearby(
            location=(latitude, longitude),
            radius=10000,
            keyword='كشري',
            type='restaurant'
        )
    
    # 存储当前页的餐厅信息，新增place_id用于后续去重
    for result in results['results']:
        restaurants.append({
            'name': result['name'],
            'long': result['geometry']['location']['lng'],
            'lat': result['geometry']['location']['lat'],
            'district': district,
            'place_id': result['place_id'],
            'polygon': result['geometry']
        })
    
    # 检查是否有下一页
    next_page_token = results.get('next_page_token')
    if not next_page_token:
        break
    
    # 等待token生效，避免API报错
    time.sleep(2)

# 格式化打印结果
print('Name\t\tLongitude\tLatitude\tDistrict\tPlace ID')
for restaurant in restaurants:
    print(f"{restaurant['name']}\t{restaurant['long']}\t{restaurant['lat']}\t{restaurant['district']}\t{restaurant['place_id']}")

第二步：处理超过60条的情况 #

如果开罗境内的كشري餐厅数量超过60条，上述方法无法获取全部结果，需要拆分搜索区域：

1. 按行政分区搜索：先通过Geocoding API获取开罗的各个子行政区，再逐个在每个行政区范围内执行分页搜索。
2. 网格覆盖搜索：将开罗区域划分为多个小半径的搜索点（比如把10000米半径拆分为多个2000米半径的搜索点），分别发起请求后合并结果，并用place_id去重。

示例思路（按行政分区搜索）：

# 获取开罗的子行政区列表
cairo_subdistricts = gmaps.geocode('Cairo, Egypt', components={'administrative_area_level_2': 'Cairo'})

all_restaurants = []
# 遍历每个子行政区执行搜索
for subdistrict in cairo_subdistricts:
    sub_lat = subdistrict['geometry']['location']['lat']
    sub_lng = subdistrict['geometry']['location']['lng']
    sub_district_name = subdistrict['address_components'][0]['long_name']
    
    # 复用之前的分页搜索逻辑，替换当前子行政区的经纬度和区域名称
    next_token = None
    while True:
        if next_token:
            sub_results = gmaps.places_nearby(page_token=next_token)
        else:
            sub_results = gmaps.places_nearby(
                location=(sub_lat, sub_lng),
                radius=5000,
                keyword='كشري',
                type='restaurant'
            )
        
        for res in sub_results['results']:
            all_restaurants.append({
                'name': res['name'],
                'long': res['geometry']['location']['lng'],
                'lat': res['geometry']['location']['lat'],
                'district': sub_district_name,
                'place_id': res['place_id'],
                'polygon': res['geometry']
            })
        
        next_token = sub_results.get('next_page_token')
        if not next_token:
            break
        time.sleep(2)

# 基于place_id去重
unique_restaurants = list({r['place_id']: r for r in all_restaurants}.values())

注意事项 #

• API调用会产生费用，请关注Google Cloud的配额和计费规则。
• 必须用place_id作为唯一标识去重，避免同一餐厅被多次抓取。
• 不要缩短分页请求的延迟时间，否则会触发API的速率限制报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Esmael Maher