Just Eat, l'une des principales plateformes de livraison de repas en ligne au monde, connecte des millions de consommateurs à leurs restaurants préférés. Avec des informations détaillées sur les listes de restaurants, les menus, les notes et les avis, la plateforme est une mine d'or pour les entreprises, les chercheurs et les développeurs qui cherchent à analyser les tendances en matière de livraison de repas ou à créer des solutions basées sur les données.

En 2023, Just Eat a fait 5.2 milliards €, avec plus de 60 millions utilisateurs actifs dans le monde entier. Ils ont plus de 374,000 restaurants partenaires dans le monde entier et un vaste choix de cuisines parmi lesquelles choisir. Le site britannique est n°1 dans la catégorie Restaurants et livraisons, leader du marché.

Dans ce blog, nous allons scrapper Just Eat en utilisant Python et Crawlbase Crawling API. Voici ce que vous apprendrez :

  • Extraction des données du restaurant et du menu.
  • Gestion de la pagination basée sur le défilement.
  • Sauvegarde et structuration des données récupérées.

Voici un petit tutoriel sur la façon de récupérer Just Eat:

Table des matières

  1. Pourquoi gratter juste manger des données ?
  2. Données clés à extraire de Just Eat
  3. Base d'exploration Crawling API pour Just Eat Scraping
  • Installation de la bibliothèque Python Crawlbase
  1. Configuration de votre environnement Python
  • Installation de Python et bibliothèques requises
  • Choisir le bon IDE pour le scraping Web
  1. Suppression des listes de restaurants Just Eat
  • Inspection du code HTML pour identifier les sélecteurs
  • Rédaction du scraper de listes de recherche Just Eat
  • Gestion de la pagination par défilement
  • Stockage des données récupérées dans un fichier JSON
  • Exemple de code Python complet
  1. Suppression des menus des restaurants sur Just Eat
  • Inspection de la page de menu HTML pour les sélecteurs
  • Rédaction du Menu Scraper
  • Gestion de la pagination des menus
  • Stockage des données de menu dans un fichier JSON
  • Exemple de code Python complet
  1. Réflexions finales
  2. Foire Aux Questions (FAQ)

Pourquoi gratter juste manger des données ?

Just Eat est un géant du secteur de la livraison de repas, un véritable trésor de données qui peuvent être utilisées à de nombreuses fins. L'image ci-dessous montre certaines des raisons pour lesquelles Just Eat est un géant du secteur de la livraison de repas :

Raisons d'extraire des données de Just Eat

Données clés à extraire de Just Eat

Lorsque vous récupérez des données de Just Eat, vous devez vous concentrer sur les informations les plus précieuses et les plus pertinentes. L'image ci-dessous montre ce que vous pouvez extraire de la plateforme :

Données clés à extraire de Just Eat

Base d'exploration Crawling API pour Just Eat Scraping

Le Base d'exploration Crawling API rend le scraping de Just Eat simple et direct. Voici pourquoi Just Eat Crawling API est idéal pour le scraping Just Eat :

  • Gère le contenu rendu par JavaScript: Just Eat utilise JavaScript pour afficher les informations et les menus des restaurants. Crawlbase s'assure que tout le contenu est entièrement chargé avant de le récupérer.
  • Rotation IP: Crawlbase fait tourner les adresses IP pour éviter d'être bloqué afin que vous puissiez parcourir plusieurs pages sans atteindre les limites de débit ou les CAPTCHA.
  • Requêtes personnalisables:Vous pouvez personnaliser les en-têtes, les cookies et d'autres paramètres en fonction de vos besoins.
  • Pagination par défilement: Just Eat utilise un défilement infini pour charger plus de résultats. Crawlbase prend en charge le défilement pendant une longue période, vous obtenez donc toutes les données.

Bibliothèque Python Crawlbase

Crawlbase fournit un Librairie Python pour utiliser ses produits. Grâce à lui, vous pouvez utiliser Crawling API facilement. Pour commencer, vous aurez besoin de votre jeton d'accès Crawlbase, que vous pouvez obtenir en signer pour leur service.

Crawlbase fournit deux types de jetons. Un jeton normal pour les sites statiques et un jeton JS pour les sites rendus en JS. Crawlbase offre 1,000 XNUMX requêtes gratuites pour ses Crawling API. Voir l' Documentation pour plus d'information.

Dans la section suivante, nous verrons comment configurer votre environnement Python pour le scraping Just Eat.

Configuration de votre environnement Python

Avant de commencer à extraire les données de Just Eat, vous devez configurer votre environnement Python. Un bon environnement signifie que vos scripts fonctionneront sans problème.

Installation de Python et bibliothèques requises

Tout d'abord, assurez-vous que Python est installé sur votre système. Vous pouvez télécharger la dernière version de Python à partir du site officiel Python. Une fois installé, vérifiez l'installation en exécutant la commande suivante dans votre terminal ou invite de commande :

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python --version

Ensuite, installez les bibliothèques requises avec pip. Pour ce tutoriel, vous aurez besoin de :

  • **crawlbase**:Pour interagir avec Crawlbase Crawling API.
  • **beautifulsoup4**:Pour analyser le HTML et extraire des données.

Exécutez la commande suivante pour installer toutes les dépendances :

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pip installe crawlbase beautifulsoup4

Choisir le bon IDE pour le scraping Web

Choisir le bon IDE (environnement de développement intégré) facilite la vie de codeur. Voici quelques exemples populaires pour Python :

  1. Code VS:Léger, puissant et doté d'excellentes extensions Python.
  2. PyCharm:Complet avec des outils de débogage et de test avancés.
  3. Jupyter Notebook:Idéal pour l’analyse exploratoire des données et l’exécution de code étape par étape.

Choisissez celui qui correspond à votre flux de travail. Pour ce blog, nous recommandons VS Code pour plus de simplicité.

Suppression des listes de restaurants Just Eat

Dans cette section, nous allons extraire les listes de restaurants de Just Eat à l'aide de Python et de Crawlbase Crawling APINous allons passer en revue la recherche de sélecteurs HTML, l'écriture du scraper, le défilement de la pagination et le stockage des données dans un fichier JSON.

Inspection du code HTML pour identifier les sélecteurs

Pour extraire des données, vous devez d'abord comprendre la structure du site Web Just Eat. Voici comment vous pouvez inspecter le code HTML :

  1. Ouvrez le site Web:Accédez à la page de résultats de recherche Just Eat pour une ville spécifique, par exemple, Listes Just Eat pour la région de London Bridge.
  2. Outils de développement ouverts: Cliquez avec le bouton droit n'importe où sur la page et sélectionnez « Inspecter » (ou appuyez sur Ctrl + Shift + I sous Windows ou Cmd + Option + I sur Mac).
Capture d'écran de l'inspection HTML - Liste des restaurants Just Eat
  1. Localiser les éléments clés:
  • Nom du restaurant: Extrait de <div> avec data-qa="restaurant-info-name".
  • Type de cuisine: Extrait de <div> avec data-qa="restaurant-cuisine".
  • Note: Extrait de <div> avec data-qa="restaurant-ratings".
  • Lien vers le restaurant:Extraire le href du <a> étiquette à l'intérieur de la carte du restaurant et préfixez-la avec https://www.just-eat.co.uk.

Rédaction du scraper de listes de recherche Just Eat

Maintenant que vous avez identifié les sélecteurs, vous pouvez écrire le scraper. Vous trouverez ci-dessous un exemple de script Python permettant de récupérer les listes de restaurants à l'aide de Crawlbase et BeautifulSoup :

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de base d'exploration importer API d'exploration
de bs4 importer BeautifulSoup
importer json

# Initialisez l'API Crawlbase avec votre jeton
CRAWLBASE_TOKEN = 'VOTRE_JETON_CRAWLBASE'
crawling_api = API d'exploration({'jeton':CRAWLBASE_TOKEN})

# Fonction permettant de récupérer et d'analyser les listes Just Eat
def récupérer_des_listes_de_restaurants(url):
    choix = {
        'ajax_wait': 'vrai',  # Attendre le contenu dynamique
        'page_wait': «3000 ',  # Attendez 3 secondes pour le chargement de la page
    }

    réponse = crawling_api.get(url, options)
    if réponse['en-têtes']['pc_status']== «200 ':
        retourner réponse['corps'].décoder(« utf-8 »)
    d'autre:
        impression(f"Échec de la récupération de la page. Statut : {réponse['en-têtes']['pc_status']}")
        retourner Aucun

def analyser_restaurants(contenu_html):
    soupe = BeautifulSoup(contenu_html, 'html.parser')
    restaurants = []
    restaurant_cards = soupe.select('div[data-qa="carte-restaurant"]')

    pour carte in cartes_restaurant:
        nom = carte.select_one('div[data-qa="restaurant-info-name"]').texte.strip() if carte.select_one('div[data-qa="restaurant-info-name"]') d'autre ''
        cuisine = carte.select_one('div[data-qa="restaurant-cuisine"]').texte.strip() if carte.select_one('div[data-qa="restaurant-cuisine"]') d'autre ''
        note = card.select_one('div[data-qa="évaluations-restaurants"]').texte.strip() if carte.select_one('div[data-qa="évaluations-restaurants"]') d'autre ''
        lien = card.select_one('une')['href'] if carte.select_one('une') d'autre ''

        restaurants.append({
            'nom': nom,
            'cuisine': cuisine,
            'notation': notation,
            'lien': f"https://www.just-eat.co.uk{lien}"
        })

    retourner non gérés

Gestion de la pagination par défilement

Just Eat utilise une pagination basée sur le défilement pour charger plus de résultats à mesure que vous faites défiler vers le bas. Crawlbase Crawling API prend en charge le défilement automatique, vous n'avez donc pas besoin de le gérer manuellement.

En définissant le scroll et scroll_interval dans la requête API, vous récupérerez toutes les listes. Vous n'avez pas besoin d'ajouter page_wait, comme scroll_interval fonctionnera de la même manière.

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choix = {
    'rouleau': 'vrai',
    'intervalle_de_défilement': «20 '  # Faites défiler pendant 20 secondes
}

Stockage des données récupérées dans un fichier JSON

Une fois les données extraites, stockez-les dans un fichier JSON pour une analyse plus approfondie. Voici comment enregistrer les résultats :

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def enregistrer_dans_json(données, nom de fichier='juste_manger_restaurants.json'):
    avec ouvert(nom de fichier, 'w', encodage=« utf-8 ») as f:
        json.dump(données, f, ensure_ascii=Faux, retrait=4)
    impression(f"Données enregistrées avec succès sur {nom de fichier}")

Exemple de code Python complet

Vous trouverez ci-dessous le script complet regroupant toutes les étapes :

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de base d'exploration importer API d'exploration
de bs4 importer BeautifulSoup
importer json

# Initialiser l'API Crawlbase
CRAWLBASE_TOKEN = 'VOTRE_JETON_CRAWLBASE'
crawling_api = API d'exploration({'jeton':CRAWLBASE_TOKEN})

# Fonction permettant de récupérer et d'analyser les listes Just Eat
def récupérer_des_listes_de_restaurants(url):
    choix = {
        'rouleau': 'vrai',
        'intervalle_de_défilement': «20 '
    }

    réponse = crawling_api.get(url, options)
    if réponse['en-têtes']['pc_status']== «200 ':
        retourner réponse['corps'].décoder(« utf-8 »)
    d'autre:
        impression(f"Échec de la récupération de la page. Statut : {réponse['en-têtes']['pc_status']}")
        retourner Aucun

def analyser_restaurants(contenu_html):
    soupe = BeautifulSoup(contenu_html, 'html.parser')
    restaurants = []
    restaurant_cards = soupe.select('div[data-qa="carte-restaurant"]')

    pour carte in cartes_restaurant:
        nom = carte.select_one('div[data-qa="restaurant-info-name"]').texte.strip() if carte.select_one('div[data-qa="restaurant-info-name"]') d'autre ''
        cuisine = carte.select_one('div[data-qa="restaurant-cuisine"]').texte.strip() if carte.select_one('div[data-qa="restaurant-cuisine"]') d'autre ''
        note = card.select_one('div[data-qa="évaluations-restaurants"]').texte.strip() if carte.select_one('div[data-qa="évaluations-restaurants"]') d'autre ''
        lien = card.select_one('une')['href'] if carte.select_one('une') d'autre ''

        restaurants.append({
            'nom': nom,
            'cuisine': cuisine,
            'notation': notation,
            'lien': f"https://www.just-eat.co.uk{lien}"
        })

    retourner non gérés

def enregistrer_dans_json(données, nom de fichier='juste_manger_restaurants.json'):
    avec ouvert(nom de fichier, 'w', encodage=« utf-8 ») as f:
        json.dump(données, f, ensure_ascii=Faux, retrait=4)
    impression(f"Données enregistrées avec succès sur {nom de fichier}")

if __nom__ == "__principale__":
    # URL des résultats de recherche Just Eat
    URL = "https://www.just-eat.co.uk/area/ec4r3tn"
    html_content = récupérer_listes_de_restaurants(url)

    if contenu_html :
        restaurants = analyser_restaurants(contenu_html)
        save_to_json(restaurants)

Exemple de sortie :

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[
    {
        "prénom": « Squid Game – Poulet frit coréen »,
        "cuisine": "Asiatique, Poulet",
        "notation": "3.4(18)",
        "lien": "https://www.just-eat.co.uk/restaurants-squid-game---korean-fried-chicken---walworth-walworth/menu"
    },
    {
        "prénom": "Tour Mangal",
        "cuisine": « Turc, méditerranéen »,
        "notation": "4.5(26)",
        "lien": "https://www.just-eat.co.uk/restaurants-tower-mangal-southwark/menu"
    },
    {
        "prénom": "Sud Italie",
        "cuisine": "Pizza, italienne",
        "notation": "3(2)",
        "lien": "https://www.just-eat.co.uk/restaurants-sud-italia-aldgate/menu"
    },
    {
        "prénom": "Le Chocolatier Urbain (Londres)",
        "cuisine": « Desserts, gaufres »,
        "notation": « 3.6(200+) »,
        "lien": "https://www.just-eat.co.uk/restaurants-theurbanchocolatier-aldgate/menu"
    },
    {
        "prénom": "Pizza à la pâte mère",
        "cuisine": "Pizza, italienne",
        "notation": "4.5(5)",
        "lien": "https://www.just-eat.co.uk/restaurants-motherdough-pizza-shad-thames/menu"
    },
    .... plus
]

Avec ce script, vous pouvez extraire les listes de restaurants de Just Eat. Dans la section suivante, nous allons extraire les menus des restaurants pour plus de détails.

Suppression des menus des restaurants sur Just Eat

L'extraction des menus de restaurants sur Just Eat vous donnera des détails approfondis sur les offres de menu, les prix et les options de personnalisation des repas. Dans cette section, nous vous montrerons comment trouver la structure HTML des pages de menu, écrire le scraper, gérer la pagination et stocker les données du menu dans un fichier JSON.

Inspection de la page de menu HTML pour les sélecteurs

Avant d'écrire le scraper, inspectez la structure HTML de la page de menu pour localiser les éléments clés :

  1. Ouvrir la page de menu:Cliquez sur la fiche d'un restaurant pour accéder à sa page de menu.
  2. Inspecter le HTML: Faites un clic droit et sélectionnez « Inspecter » (ou appuyez sur Ctrl + Shift + I/Cmd + Option + I) pour ouvrir les outils de développement.
  1. Localiser les éléments clés:
  • Catégories: Trouvé dans <section> avec data-qa="item-category". Le nom est dans <h2> avec data-qa="heading".
  • Nom du plat: Inside <h2> avec data-qa="heading".
  • Prix ​​du plat: Inside <span> avec une classe commençant par "formatted-currency-style".
  • Description du plat: Inside <div> avec une classe commençant par "new-item-style_item-description".

Rédaction du Menu Scraper

Après avoir identifié les sélecteurs HTML, écrivez un script Python pour extraire les détails du menu. Voici un exemple d'implémentation :

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de base d'exploration importer API d'exploration
de bs4 importer BeautifulSoup
importer json
importer re

# Initialisez l'API Crawlbase avec votre jeton
CRAWLBASE_TOKEN = 'VOTRE_JETON_CRAWLBASE'
crawling_api = API d'exploration({'jeton':CRAWLBASE_TOKEN})

def récupérer_la_page_du_menu(url):
    choix = {
        'ajax_wait': 'vrai',
        'page_wait': «3000 '
    }
    réponse = crawling_api.get(url, options)
    if réponse['en-têtes']['pc_status']== «200 ':
        retourner réponse['corps'].décoder(« utf-8 »)
    d'autre:
        impression(f"Échec de la récupération de la page de menu. Statut : {réponse['en-têtes']['pc_status']}")
        retourner Aucun

def analyser_menu(contenu_html):
    soupe = BeautifulSoup(contenu_html, 'html.parser')
    menu = []

    # Rechercher des catégories et des éléments de menu
    catégories = soup.select('section[data-qa="item-category"]')
    pour category in catégories:
        category_name = catégorie.select_one('h2[data-qa="heading"]:premier-enfant').texte.strip() if catégorie.select_one('h2[data-qa="heading"]:premier-enfant') d'autre « Non classé »
        menu_items = catégorie.select('div[data-qa="liste-de-catégories-d'éléments"] div[data-qa="élément"]')

        pour Articles in éléments_de_menu :
            nom = élément.select_one('h2[data-qa="titre"]').texte.strip() if élément.select_one('h2[data-qa="titre"]') d'autre ''
            prix = article.select_one('span[class^="style-de-monnaie-formaté"]').texte.strip() if élément.select_one('span[class^="style-de-monnaie-formaté"]') d'autre ''
            description = re.sub(r'\s+', '', élément.select_one('div[class^="new-item-style_item-description"]').texte.strip()) if élément.select_one('div[class^="new-item-style_item-description"]') d'autre ''

            menu.append({
                «catégorie»: nom_de_catégorie,
                'nom': nom,
                'prix': prix,
                'la description': la description
            })

    retourner menu

Gestion de la pagination des menus

Comme SERP, la page de menu Just Eat utilise également une pagination basée sur le défilement. Crawling API peut gérer la pagination en activant les options de défilement. Utilisez ces options :

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choix = {
    'rouleau': 'vrai',
    'intervalle_de_défilement': «15 '  # Faites défiler pendant 15 secondes
}

Ajoutez le temps de défilement selon vos besoins pour vous assurer que tous les éléments de menu sont chargés avant le scraping.

Stockage des données de menu dans un fichier JSON

Une fois les données du menu extraites, enregistrez-les dans un fichier JSON pour un accès et une analyse faciles. Voici comment procéder :

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def enregistrer_menu_dans_json(données, nom de fichier='just_eat_menu.json'):
    avec ouvert(nom de fichier, 'w', encodage=« utf-8 ») as f:
        json.dump(données, f, ensure_ascii=Faux, retrait=4)
    impression(f"Les données du menu ont été enregistrées avec succès dans {nom de fichier}")

Exemple de code Python complet

Voici le script complet pour récupérer les menus :

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de base d'exploration importer API d'exploration
de bs4 importer BeautifulSoup
importer json
importer re

# Initialiser l'API Crawlbase
CRAWLBASE_TOKEN = 'VOTRE_JETON_CRAWLBASE'
crawling_api = API d'exploration({'jeton':CRAWLBASE_TOKEN})

def récupérer_la_page_du_menu(url):
    choix = {
        'rouleau': 'vrai',
        'intervalle_de_défilement': «15 '  # Faites défiler pendant 15 secondes pour charger tous les éléments
    }
    réponse = crawling_api.get(url, options)
    if réponse['en-têtes']['pc_status']== «200 ':
        retourner réponse['corps'].décoder(« utf-8 »)
    d'autre:
        impression(f"Échec de la récupération de la page de menu. Statut : {réponse['en-têtes']['pc_status']}")
        retourner Aucun

def analyser_menu(contenu_html):
    soupe = BeautifulSoup(contenu_html, 'html.parser')
    menu = []

    # Rechercher des catégories et des éléments de menu
    catégories = soup.select('section[data-qa="item-category"]')
    pour category in catégories:
        category_name = catégorie.select_one('h2[data-qa="heading"]:premier-enfant').texte.strip() if catégorie.select_one('h2[data-qa="heading"]:premier-enfant') d'autre « Non classé »
        menu_items = catégorie.select('div[data-qa="liste-de-catégories-d'éléments"] div[data-qa="élément"]')

        pour Articles in éléments_de_menu :
            nom = élément.select_one('h2[data-qa="titre"]').texte.strip() if élément.select_one('h2[data-qa="titre"]') d'autre ''
            prix = article.select_one('span[class^="style-de-monnaie-formaté"]').texte.strip() if élément.select_one('span[class^="style-de-monnaie-formaté"]') d'autre ''
            description = re.sub(r'\s+', '', élément.select_one('div[class^="new-item-style_item-description"]').texte.strip()) if élément.select_one('div[class^="new-item-style_item-description"]') d'autre ''

            menu.append({
                «catégorie»: nom_de_catégorie,
                'nom': nom,
                'prix': prix,
                'la description': la description
            })

    retourner menu

def enregistrer_menu_dans_json(données, nom de fichier='just_eat_menu.json'):
    avec ouvert(nom de fichier, 'w', encodage=« utf-8 ») as f:
        json.dump(données, f, ensure_ascii=Faux, retrait=4)
    impression(f"Les données du menu ont été enregistrées avec succès dans {nom de fichier}")

if __nom__ == "__principale__":
    # Exemple d'URL de page de menu
    menu_url = "https://www.just-eat.co.uk/restaurants-mcdonalds-londonbridgesouthwark/menu"
    html_content = fetch_menu_page(menu_url)

    if contenu_html :
        menu_data = parse_menu(contenu_html)
        save_menu_to_json(données_menu)

Exemple de sortie :

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[
    {
        "catégorie": "Quoi de neuf?",
        "prénom": « Tarte au chocolat et à l'orange de Terry »,
        "prix": « 2.49 £ »,
        "la description": "Pâtisserie croustillante au chocolat fourrée d'une ganache au chocolat Terry's aromatisée à l'orange. Informations sur les allergènes disponibles sur www.mcdonalds.co.uk/nutrition"
    },
    {
        "catégorie": "Quoi de neuf?",
        "prénom": « Grande grimace tremblante »,
        "prix": « 3.99 £ »,
        "la description": "Base de milkshake mélangée à du sirop à la saveur de myrtille. Informations sur les allergènes disponibles sur www.mcdonalds.co.uk/nutrition"
    },
    {
        "catégorie": "Quoi de neuf?",
        "prénom": « Grimace Shake moyenne »,
        "prix": « 3.59 £ »,
        "la description": "Base de milkshake mélangée à du sirop à la saveur de myrtille. Informations sur les allergènes disponibles sur www.mcdonalds.co.uk/nutrition"
    },
    {
        "catégorie": "Quoi de neuf?",
        "prénom": « Mini McFlurry® de la VOIE LACTÉE® »,
        "prix": « 1.89 £ »,
        "la description": "Crème glacée molle au lait avec des tourbillons d'étoiles en chocolat au lait et des morceaux aromatisés au malt, le tout nappé d'une sauce au chocolat. Informations sur les allergènes disponibles sur www.mcdonalds.co.uk/nutrition"
    },
    {
        "catégorie": "Quoi de neuf?",
        "prénom": « McFlurry® de la VOIE LACTÉE® »,
        "prix": « 2.59 £ »,
        "la description": "Crème glacée molle au lait avec des tourbillons d'étoiles en chocolat au lait et des morceaux aromatisés au malt, le tout nappé d'une sauce au chocolat. Informations sur les allergènes disponibles sur www.mcdonalds.co.uk/nutrition"
    },
    .... plus
]

Réflexions finales

Extraction de données Just Eat avec Python et le Base d'exploration Crawling API est un excellent moyen d'obtenir des informations précieuses pour les entreprises, les développeurs et les chercheurs. Des listes de restaurants aux données de menu, il facilite la collecte et l'organisation des données pour l'analyse ou le développement d'applications.

Assurez-vous que vos pratiques de scraping sont conformes aux directives éthiques et aux conditions d'utilisation du site Web. Avec la bonne approche, vous pouvez exploiter les données Web pour prendre des décisions éclairées et créer des solutions efficaces.

Si vous souhaitez effectuer davantage de scraping Web, consultez nos guides sur le scraping d'autres sites Web clés.

(I.e. Comment récupérer des données sur Amazon
(I.e. Comment gratter Walmart
(I.e. Comment récupérer Monster.com
(I.e. Comment récupérer un coupon Groupon
(I.e. Comment récupérer TechCrunch
(I.e. Comment récupérer les données d'un hôtel à partir d'Agoda

Contactez notre Support Si vous avez des questions, bon scraping !

FAQ - Foire Aux Questions

La légalité du scraping Web dépend des conditions générales du site Web et de l'utilisation que vous comptez faire des données. Assurez-vous de consulter les conditions générales de Just Eat et de ne pas les enfreindre. Assurez-vous toujours que vos activités de scraping sont éthiques et conformes aux réglementations locales en matière de confidentialité des données.

Q. Comment gérer le contenu dynamique et la pagination sur Just Eat ?

Just Eat utilise JavaScript pour afficher le contenu et la pagination basée sur le défilement. Avec Crawlbase Crawling API, les pages sont entièrement rendues et vous pouvez extraire du contenu dynamique. Crawlbase scroll les paramètres vous permettent de gérer efficacement le défilement infini.

Q. Puis-je extraire des informations de menu pour des restaurants spécifiques sur Just Eat ?

Oui, avec les bons sélecteurs et outils, vous pouvez obtenir des informations sur les menus de chaque restaurant, y compris les noms des plats, les descriptions et les prix. Crawlbase Crawling API garantit que tout le contenu dynamique, y compris les détails du menu, est entièrement rendu pour le scraping.

Q. Comment puis-je éviter que mon grattoir ne soit bloqué ?

Pour ne pas être bloqué, utilisez des techniques telles que la rotation IP, les délais de requête et l'en-tête d'agent utilisateur pour imiter les utilisateurs réels. Crawling API fait tout cela pour vous en gérant la rotation IP, la gestion des agents utilisateurs et les mesures anti-bot.