Google Maps API vs Scraping: Alternativas Legales para Extraer Datos en 2025

El Dilema: API Oficial vs Scraping

Si necesitas extraer datos de Google Maps, tienes básicamente 3 caminos:

Para entender mejor el contexto de extracción de datos, revisa nuestra guía completa de extracción de datos de Google Maps que cubre todos los métodos disponibles.

Google Maps Platform API: Análisis Completo

¿Qué es Google Maps Platform API?

Es el conjunto de APIs oficiales de Google para acceder programáticamente a datos de Google Maps. Las principales APIs para extracción de datos de negocios son:

Límites y Costes de Google Maps API

Implementación Técnica de la API

Ejemplo básico en Python:

import googlemaps
import time

# Setup
API_KEY = 'tu_api_key_aqui'
gmaps = googlemaps.Client(key=API_KEY)

# Búsqueda de lugares
def search_places(query, location, radius=5000):
    """
    Busca lugares usando Places API
    query: "restaurante italiano"
    location: (40.4168, -3.7038)  # Madrid
    radius: 5000 metros
    """
    results = []

    # Primera búsqueda
    response = gmaps.places_nearby(
        location=location,
        radius=radius,
        keyword=query,
        language='es'
    )

    results.extend(response.get('results', []))

    # Pagination (hasta 60 resultados máx por búsqueda)
    while 'next_page_token' in response:
        time.sleep(2)  # Obligatorio esperar antes de usar token
        response = gmaps.places_nearby(
            page_token=response['next_page_token']
        )
        results.extend(response.get('results', []))

    return results

# Obtener detalles completos
def get_place_details(place_id):
    """
    Obtiene todos los detalles de un lugar
    """
    details = gmaps.place(
        place_id=place_id,
        fields=[
            'name',
            'formatted_address',
            'formatted_phone_number',
            'website',
            'rating',
            'user_ratings_total',
            'opening_hours',
            'price_level',
            'types',
            'geometry'
        ],
        language='es'
    )

    return details.get('result', {})

# Uso
places = search_places(
    query="clínica dental",
    location=(40.4168, -3.7038),  # Madrid
    radius=10000
)

print(f"Encontrados {len(places)} lugares")

# Obtener detalles de cada uno
for place in places[:5]:  # Primeros 5 como ejemplo
    place_id = place['place_id']
    details = get_place_details(place_id)

    print(f"""
    Nombre: {details.get('name')}
    Dirección: {details.get('formatted_address')}
    Teléfono: {details.get('formatted_phone_number', 'N/A')}
    Website: {details.get('website', 'N/A')}
    Rating: {details.get('rating', 'N/A')}
    Reviews: {details.get('user_ratings_total', 0)}
    ---
    """)

    time.sleep(0.1)  # Rate limiting suave

Web Scraping: Análisis Técnico y Legal

Marco Legal del Web Scraping

Si planeas usar los datos extraídos para prospección, consulta nuestra guía sobre cómo encontrar emails de contacto válidos cumpliendo con normativas GDPR.

Ventajas Técnicas del Scraping

Costes Reales del Scraping

Alternativas Híbridas y Soluciones Intermedias

Opción 1: API para datos básicos + Scraping para datos extra

Opción 2: Data Providers Intermediarios

Opción 3: Crowdsourcing de Datos

Matriz de Decisión: ¿Qué Método Usar?

Recomendación por Caso de Uso

Mejores Prácticas: Cómo Reducir Riesgo Legal

Conclusión: No Hay Solución Perfecta

La realidad es que cada método tiene trade-offs: