Just Eat, одна из ведущих в мире платформ онлайн-доставки еды, соединяет миллионы потребителей с их любимыми ресторанами. Благодаря подробной информации о списках ресторанов, меню, рейтингах и отзывах, платформа является золотой жилой для предприятий, исследователей и разработчиков, желающих анализировать тенденции доставки еды или создавать решения на основе данных.

В 2023 году Just Eat сделал 5.2 млрд €, с более 60 миллионов человек Активных пользователей по всему миру. У них более 374,000 Партнерские рестораны по всему миру и огромный выбор кухонь на выбор. Сайт в Великобритании занимает 1-е место в категории «Рестораны и доставка», лидер рынка.

В этом блоге мы будем парсить Just Eat с помощью Python и Crawlbase Crawling API. Вот что вы узнаете:

  • Извлечение данных о ресторане и меню.
  • Обработка прокрутки страниц.
  • Сохранение и структурирование полученных данных.

Вот краткий урок о том, как скрапинговать Just Eat:

Содержание

  1. Почему Scrape просто съедает данные?
  2. Ключевые данные, которые можно извлечь из Just Eat
  3. Crawlbase Crawling API для простого соскабливания еды
  • Установка Crawlbase Библиотека Python
  1. Настройка среды Python
  • Установка Python и необходимых библиотек
  • Выбор правильной IDE для веб-скрапинга
  1. Соскребаем списки ресторанов Just Eat
  • Проверка HTML для определения селекторов
  • Написание скрапера для поиска Just Eat
  • Обработка прокрутки страниц
  • Хранение извлеченных данных в файле JSON
  • Полный пример кода Python
  1. Копирование меню ресторанов на Just Eat
  • Проверка HTML-кода страницы меню на наличие селекторов
  • Написание меню Scraper
  • Обработка пагинации для меню
  • Хранение данных меню в файле JSON
  • Полный пример кода Python
  1. Заключение
  2. Часто задаваемые вопросы (FAQ):

Почему Scrape просто съедает данные?

Just Eat — гигант в индустрии доставки еды, сокровищница данных, которые можно использовать для многих вещей. На изображении ниже показаны некоторые из причин, по которым стоит использовать скрап Just Eat:

Причины извлечения данных из Just Eat

Ключевые данные, которые можно извлечь из Just Eat

При извлечении данных из Just Eat следует сосредоточиться на наиболее ценной и релевантной информации. На изображении ниже показано, что можно извлечь из платформы:

Ключевые данные, которые можно извлечь из Just Eat

Crawlbase Crawling API для простого соскабливания еды

The Crawlbase Crawling API делает скрапинг Just Eat простым и понятным. Вот почему Just Eat Crawling API отлично подходит для соскобов Just Eat:

  • Обрабатывает контент, визуализированный с помощью JavaScript: Just Eat использует JavaScript для отображения информации о ресторане и меню. Crawlbase обеспечивает полную загрузку всего контента перед его извлечением.
  • Ротация IP: Crawlbase меняет IP-адреса, чтобы избежать блокировки, что позволяет вам сканировать несколько страниц, не сталкиваясь с ограничениями по скорости или CAPTCHA.
  • Настраиваемые запросы: Вы можете настроить заголовки, файлы cookie и другие параметры в соответствии со своими потребностями.
  • Пагинация на основе прокрутки: Just Eat использует бесконечную прокрутку для загрузки большего количества результатов. Crawlbase поддерживает длительную прокрутку, благодаря чему вы получаете все данные.

Crawlbase Библиотека Python

Crawlbase обеспечивает Библиотека Python использовать его продукцию. Через него вы можете использовать Crawling API легко. Чтобы начать, вам понадобится ваш Crawlbase токен доступа, который вы можете получить регистрацией за их обслуживание.

Crawlbase предоставляет два типа токенов. Обычный токен для статических сайтов и JS-токен для сайтов, отображаемых с помощью JS. Crawlbase предлагает 1,000 бесплатных запросов для своего Crawling API. Смотреть документации больше.

В следующем разделе мы рассмотрим, как настроить среду Python для парсинга Just Eat.

Настройка среды Python

Прежде чем начать скрейпинг Just Eat data, вам нужно настроить среду Python. Хорошая среда означает, что ваши скрипты будут работать гладко.

Установка Python и необходимых библиотек

Во-первых, убедитесь, что в вашей системе установлен Python. Вы можете загрузить последнюю версию Python с сайта официальный сайт Python. После установки проверьте установку, выполнив следующую команду в терминале или командной строке:

1
python --version

Затем установите необходимые библиотеки с помощью pip. Для этого руководства вам понадобится:

  • **crawlbase**: Для взаимодействия с Crawlbase Crawling API.
  • **beautifulsoup4**: Для анализа HTML и извлечения данных.

Выполните следующую команду для установки всех зависимостей:

1
pip установить crawlbase beautifulsoup4

Выбор правильной IDE для веб-скрапинга

Выбор правильной IDE (интегрированной среды разработки) упрощает жизнь кодировщика. Вот некоторые популярные для Python:

  1. Код VS: Легкий, мощный и имеет великолепные расширения Python.
  2. PyCharm: Полный набор функций с расширенными инструментами отладки и тестирования.
  3. Jupyter Notebook: Хорошо подходит для исследовательского анализа данных и пошагового выполнения кода.

Выберите тот, который подходит вашему рабочему процессу. Для этого блога мы рекомендуем VS Code для простоты.

Соскребаем списки ресторанов Just Eat

В этом разделе мы извлечем список ресторанов из Just Eat с помощью Python и Crawlbase Crawling API. Мы рассмотрим поиск селекторов HTML, написание скрапера, прокрутку страниц и сохранение данных в файле JSON.

Проверка HTML для определения селекторов

Чтобы извлечь данные, вам сначала нужно понять структуру сайта Just Eat. Вот как вы можете проверить HTML:

  1. Открыть сайт: Перейдите на страницу результатов поиска Just Eat для определенного города, например, Список ресторанов Just Eat в районе Лондонского моста.
  2. Открытые инструменты разработчика: Щелкните правой кнопкой мыши в любом месте страницы и выберите «Проверить» (или нажмите Ctrl + Shift + I в Windows или Cmd + Option + I на Mac).
Скриншот проверки HTML - Just Eat Restaurant Listings
  1. Найдите ключевые элементы:
  • Название ресторана: Выдержка из <div> data-qa="restaurant-info-name".
  • Тип кухни: Выдержка из <div> data-qa="restaurant-cuisine".
  • Рейтинг: Выдержка из <div> data-qa="restaurant-ratings".
  • Ссылка на ресторан: Извлечь href из <a> тег внутри карточки ресторана и добавьте к нему префикс https://www.just-eat.co.uk.

Написание скрапера для поиска Just Eat

Теперь, когда вы определили селекторы, вы можете написать скрапер. Ниже приведен пример скрипта Python для скрапинга списков ресторанов с использованием Crawlbase и Красивый Суп:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
от база сканирования Импортировать CrawlingAPI
от bs4 Импортировать КрасивыйСуп
Импортировать JSON

# Инициализация Crawlbase API с вашим токеном
CRAWLBASE_TOKEN = 'ВАШ_ТОКЕН_БАЗЫ_КРАНА'
crawling_api = CrawlingAPI({токен: CRAWLBASE_TOKEN})

# Функция для извлечения и анализа списков Just Eat
защиту fetch_restaurant_listings(URL):
    варианты = {
        'ajax_wait': 'правда',  # Ожидание динамического контента
        'page_wait': '3000',  # Подождите 3 секунды для загрузки страницы
    }

    ответ = crawling_api.get(url, параметры)
    if ответ["заголовки"]['статус_ПК'] == '200':
        возвращают ответ['тело'].decode('utf-8')
    еще:
        Распечатать(f"Не удалось загрузить страницу. Статус: {ответ["заголовки"]['статус_ПК']}")
        возвращают Ничто

защиту parse_restaurants(html_контент):
    суп = КрасивыйСуп(html_content, 'html.парсер')
    рестораны = []
    restaurant_cards = суп.выбрать('div[data-qa="карточка-ресторана"]')

    для карта in restaurant_cards:
        имя = карта.выберите_один('div[data-qa="название-информации-ресторана"]').текст.полоска() if карта.выберите_один('div[data-qa="название-информации-ресторана"]') еще ''
        кухня = карта.выберите_один('div[data-qa="ресторан-кухня"]').текст.полоска() if карта.выберите_один('div[data-qa="ресторан-кухня"]') еще ''
        рейтинг = карта.выберите_один('div[data-qa="рейтинги-ресторанов"]').текст.полоска() if карта.выберите_один('div[data-qa="рейтинги-ресторанов"]') еще ''
        ссылка = карта.выберите_одну('а')['href'] if карта.выберите_один('а') еще ''

        рестораны.append({
            'Name': имя,
            'кухня': кухня,
            'рейтинг': рейтинг,
            'связь': f"https://www.just-eat.co.uk{связь}"
        })

    возвращают рестораны

Обработка прокрутки страниц

Just Eat использует прокрутку страниц для загрузки большего количества результатов по мере прокрутки страницы вниз. Crawlbase Crawling API поддерживает автоматическую прокрутку, поэтому вам не придется управлять ею вручную.

Установив scroll и scroll_interval В запросе API вы получите все листинги. Вам не нужно добавлять page_wait, так как scroll_interval будет работать так же.

1
2
3
4
варианты = {
    «прокрутка»: 'правда',
    'интервал_прокрутки': '20'  # Прокрутите на 20 секунд
}

Хранение извлеченных данных в файле JSON

После того, как вы соскребли данные, сохраните их в файле JSON для дальнейшего анализа. Вот как вы можете сохранить результаты:

1
2
3
4
защиту сохранить_в_json(данные, имя файла='just_eat_restaurants.json'):
      открытый(имя файла, 'w', кодировка='utf-8') as f:
        json.dump(данные, f, ensure_ascii=Ложь, отступ=4)
    Распечатать(f"Данные успешно сохранены в {имя файла}")

Полный пример кода Python

Ниже представлен полный сценарий, объединяющий все шаги:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
от база сканирования Импортировать CrawlingAPI
от bs4 Импортировать КрасивыйСуп
Импортировать JSON

# Инициализация Crawlbase API
CRAWLBASE_TOKEN = 'ВАШ_ТОКЕН_БАЗЫ_КРАНА'
crawling_api = CrawlingAPI({токен: CRAWLBASE_TOKEN})

# Функция для извлечения и анализа списков Just Eat
защиту fetch_restaurant_listings(URL):
    варианты = {
        «прокрутка»: 'правда',
        'интервал_прокрутки': '20'
    }

    ответ = crawling_api.get(url, параметры)
    if ответ["заголовки"]['статус_ПК'] == '200':
        возвращают ответ['тело'].decode('utf-8')
    еще:
        Распечатать(f"Не удалось загрузить страницу. Статус: {ответ["заголовки"]['статус_ПК']}")
        возвращают Ничто

защиту parse_restaurants(html_контент):
    суп = КрасивыйСуп(html_content, 'html.парсер')
    рестораны = []
    restaurant_cards = суп.выбрать('div[data-qa="карточка-ресторана"]')

    для карта in restaurant_cards:
        имя = карта.выберите_один('div[data-qa="название-информации-ресторана"]').текст.полоска() if карта.выберите_один('div[data-qa="название-информации-ресторана"]') еще ''
        кухня = карта.выберите_один('div[data-qa="ресторан-кухня"]').текст.полоска() if карта.выберите_один('div[data-qa="ресторан-кухня"]') еще ''
        рейтинг = карта.выберите_один('div[data-qa="рейтинги-ресторанов"]').текст.полоска() if карта.выберите_один('div[data-qa="рейтинги-ресторанов"]') еще ''
        ссылка = карта.выберите_одну('а')['href'] if карта.выберите_один('а') еще ''

        рестораны.append({
            'Name': имя,
            'кухня': кухня,
            'рейтинг': рейтинг,
            'связь': f"https://www.just-eat.co.uk{связь}"
        })

    возвращают рестораны

защиту сохранить_в_json(данные, имя файла='just_eat_restaurants.json'):
      открытый(имя файла, 'w', кодировка='utf-8') as f:
        json.dump(данные, f, ensure_ascii=Ложь, отступ=4)
    Распечатать(f"Данные успешно сохранены в {имя файла}")

if __имя__ == "__основной__":
    # URL результатов поиска Just Eat
    URL = "https://www.just-eat.co.uk/area/ec4r3tn"
    html_content = fetch_restaurant_listings(url)

    if html_контент:
        рестораны = parse_restaurants(html_content)
        save_to_json(рестораны)

Пример вывода:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
[
    {
        "название": «Дичь с кальмарами — жареная курица по-корейски»,
        "кухня": "Азиатская, Курица",
        "рейтинг": "3.4(18)",
        "связь": "https://www.just-eat.co.uk/restaurants-squid-game---korean-fried-chicken---walworth-walworth/menu"
    },
    {
        "название": "Башня Мангал",
        "кухня": "Турецкая, средиземноморская",
        "рейтинг": "4.5(26)",
        "связь": "https://www.just-eat.co.uk/restaurants-tower-mangal-southwark/menu"
    },
    {
        "название": "Южная Италия",
        "кухня": "Пицца, итальянская",
        "рейтинг": "3(2)",
        "связь": "https://www.just-eat.co.uk/restaurants-sud-italia-aldgate/menu"
    },
    {
        "название": «Городской шоколатье (Лондон)»,
        "кухня": "Десерты, Вафли",
        "рейтинг": "3.6(200+)",
        "связь": "https://www.just-eat.co.uk/restaurants-theurbanchocolatier-aldgate/menu"
    },
    {
        "название": "Пицца из теста",
        "кухня": "Пицца, итальянская",
        "рейтинг": "4.5(5)",
        "связь": "https://www.just-eat.co.uk/restaurants-motherdough-pizza-shad-thames/menu"
    },
    .... более
]

С помощью этого скрипта вы можете извлечь списки ресторанов из Just Eat. В следующем разделе мы извлечем меню ресторанов для более подробной информации.

Копирование меню ресторанов на Just Eat

Скрапинг меню ресторанов на Just Eat предоставит вам подробную информацию о предложениях меню, ценах и вариантах настройки блюд. В этом разделе мы покажем вам, как найти HTML-структуру страниц меню, написать скрэпер, обрабатывать пагинацию и сохранять данные меню в файле JSON.

Проверка HTML-кода страницы меню на наличие селекторов

Перед написанием скрапера проверьте HTML-структуру страницы меню, чтобы найти ключевые элементы:

  1. Открыть страницу меню: Нажмите на название ресторана, чтобы перейти на страницу его меню.
  2. Проверьте HTML: Щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Проверить» (или нажмите Ctrl + Shift + I/Cmd + Option + I), чтобы открыть Инструменты разработчика.
  1. Найдите ключевые элементы:
  • Категория: Нашел в <section> data-qa="item-category". Имя в <h2> data-qa="heading".
  • Название блюдаВнутрь <h2> data-qa="heading".
  • Цена блюдаВнутрь <span> с классом, начинающимся с "formatted-currency-style".
  • Описание блюдаВнутрь <div> с классом, начинающимся с "new-item-style_item-description".

Написание меню Scraper

После определения селекторов HTML напишите скрипт Python для извлечения данных меню. Вот пример реализации:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
от база сканирования Импортировать CrawlingAPI
от bs4 Импортировать КрасивыйСуп
Импортировать JSON
Импортировать re

# Инициализация Crawlbase API с вашим токеном
CRAWLBASE_TOKEN = 'ВАШ_ТОКЕН_БАЗЫ_КРАНА'
crawling_api = CrawlingAPI({токен: CRAWLBASE_TOKEN})

защиту fetch_menu_page(URL):
    варианты = {
        'ajax_wait': 'правда',
        'page_wait': '3000'
    }
    ответ = crawling_api.get(url, параметры)
    if ответ["заголовки"]['статус_ПК'] == '200':
        возвращают ответ['тело'].decode('utf-8')
    еще:
        Распечатать(f"Не удалось загрузить страницу меню. Статус: {ответ["заголовки"]['статус_ПК']}")
        возвращают Ничто

защиту parse_menu(html_контент):
    суп = КрасивыйСуп(html_content, 'html.парсер')
    меню = []

    # Найти категории и пункты меню
    категории = суп.выбрать('раздел[data-qa="категория-элемента"]')
    для Каталог in Категории:
        имя_категории = категория.выберите_один('h2[data-qa="heading"]:первый-ребенок').текст.полоска() if категория.выберите_один('h2[data-qa="heading"]:первый-ребенок') еще «Без рубрики»
        menu_items = категория.выбрать('div[data-qa="список-категорий-элементов"] div[data-qa="элемент"]')

        для пункт in пункты_меню:
            имя = элемент.выберите_один('h2[data-qa="заголовок"]').текст.полоска() if элемент.выберите_один('h2[data-qa="заголовок"]') еще ''
            цена = item.select_one('span[class^="форматированный-стиль-валюты"]').текст.полоска() if элемент.выберите_один('span[class^="форматированный-стиль-валюты"]') еще ''
            описание = re.sub(г'\с+', '', элемент.выберите_один('div[class^="новый-стиль-элемента_описание-элемента"]').текст.полоска()) if элемент.выберите_один('div[class^="новый-стиль-элемента_описание-элемента"]') еще ''

            меню.добавить({
                «Категория»: имя_категории,
                'Name': имя,
                'цена': цена,
                'описание': описание
            })

    возвращают МЕНЮ

Обработка пагинации для меню

Как и в SERP, на странице меню Just Eat также используется прокрутка страниц. Crawlbase Crawling API может управлять пагинацией, включив параметры прокрутки. Используйте эти параметры:

1
2
3
4
варианты = {
    «прокрутка»: 'правда',
    'интервал_прокрутки': '15'  # Прокрутите на 15 секунд
}

Добавьте необходимое время прокрутки, чтобы убедиться, что все пункты меню загружены перед считыванием.

Хранение данных меню в файле JSON

После того, как данные меню будут извлечены, сохраните их в файле JSON для легкого доступа и анализа. Вот как:

1
2
3
4
защиту сохранить_меню_в_json(данные, имя файла='just_eat_menu.json'):
      открытый(имя файла, 'w', кодировка='utf-8') as f:
        json.dump(данные, f, ensure_ascii=Ложь, отступ=4)
    Распечатать(f"Данные меню успешно сохранены в {имя файла}")

Полный пример кода Python

Вот полный скрипт для извлечения меню:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
от база сканирования Импортировать CrawlingAPI
от bs4 Импортировать КрасивыйСуп
Импортировать JSON
Импортировать re

# Инициализация Crawlbase API
CRAWLBASE_TOKEN = 'ВАШ_ТОКЕН_БАЗЫ_КРАНА'
crawling_api = CrawlingAPI({токен: CRAWLBASE_TOKEN})

защиту fetch_menu_page(URL):
    варианты = {
        «прокрутка»: 'правда',
        'интервал_прокрутки': '15'  # Прокрутите страницу на 15 секунд, чтобы загрузить все элементы.
    }
    ответ = crawling_api.get(url, параметры)
    if ответ["заголовки"]['статус_ПК'] == '200':
        возвращают ответ['тело'].decode('utf-8')
    еще:
        Распечатать(f"Не удалось загрузить страницу меню. Статус: {ответ["заголовки"]['статус_ПК']}")
        возвращают Ничто

защиту parse_menu(html_контент):
    суп = КрасивыйСуп(html_content, 'html.парсер')
    меню = []

    # Найти категории и пункты меню
    категории = суп.выбрать('раздел[data-qa="категория-элемента"]')
    для Каталог in Категории:
        имя_категории = категория.выберите_один('h2[data-qa="heading"]:первый-ребенок').текст.полоска() if категория.выберите_один('h2[data-qa="heading"]:первый-ребенок') еще «Без рубрики»
        menu_items = категория.выбрать('div[data-qa="список-категорий-элементов"] div[data-qa="элемент"]')

        для пункт in пункты_меню:
            имя = элемент.выберите_один('h2[data-qa="заголовок"]').текст.полоска() if элемент.выберите_один('h2[data-qa="заголовок"]') еще ''
            цена = item.select_one('span[class^="форматированный-стиль-валюты"]').текст.полоска() if элемент.выберите_один('span[class^="форматированный-стиль-валюты"]') еще ''
            описание = re.sub(г'\с+', '', элемент.выберите_один('div[class^="новый-стиль-элемента_описание-элемента"]').текст.полоска()) if элемент.выберите_один('div[class^="новый-стиль-элемента_описание-элемента"]') еще ''

            меню.добавить({
                «Категория»: имя_категории,
                'Name': имя,
                'цена': цена,
                'описание': описание
            })

    возвращают МЕНЮ

защиту сохранить_меню_в_json(данные, имя файла='just_eat_menu.json'):
      открытый(имя файла, 'w', кодировка='utf-8') as f:
        json.dump(данные, f, ensure_ascii=Ложь, отступ=4)
    Распечатать(f"Данные меню успешно сохранены в {имя файла}")

if __имя__ == "__основной__":
    # Пример URL страницы меню
    menu_url = "https://www.just-eat.co.uk/restaurants-mcdonalds-londonbridgesouthwark/menu"
    html_content = fetch_menu_page(url_меню)

    if html_контент:
        menu_data = parse_menu(html_content)
        сохранить_меню_в_json(данные_меню)

Пример вывода:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
[
    {
        "категория": "Что нового?",
        "название": «Шоколадно-апельсиновый пирог Терри»,
        "цена": "2.49 фунта стерлингов",
        "описание": «Хрустящее шоколадное тесто, наполненное шоколадным ганашем со вкусом апельсина от Terry's Chocolate. Информация об аллергенах доступна на сайте www.mcdonalds.co.uk/nutrition»
    },
    {
        "категория": "Что нового?",
        "название": «Большая гримасничная тряска»,
        "цена": "3.99 фунта стерлингов",
        "описание": «Основа для молочного коктейля, смешанная с сиропом со вкусом черники. Информация об аллергенах доступна на сайте www.mcdonalds.co.uk/nutrition»
    },
    {
        "категория": "Что нового?",
        "название": «Средняя гримаса встряхивания»,
        "цена": "3.59 фунта стерлингов",
        "описание": «Основа для молочного коктейля, смешанная с сиропом со вкусом черники. Информация об аллергенах доступна на сайте www.mcdonalds.co.uk/nutrition»
    },
    {
        "категория": "Что нового?",
        "название": «MILKY WAY® Мини МакФлурри®»,
        "цена": "1.89 фунта стерлингов",
        "описание": «Мягкое молочное мороженое, украшенное звездочками из молочного шоколада и кусочками солодового вкуса, полито шоколадным соусом. Информация об аллергенах доступна на сайте www.mcdonalds.co.uk/nutrition»
    },
    {
        "категория": "Что нового?",
        "название": "МЛКИЙ ПУТЬ® МакФлурри®",
        "цена": "2.59 фунта стерлингов",
        "описание": «Мягкое молочное мороженое, украшенное звездочками из молочного шоколада и кусочками солодового вкуса, полито шоколадным соусом. Информация об аллергенах доступна на сайте www.mcdonalds.co.uk/nutrition»
    },
    .... более
]

Заключение

Сбор данных Just Eat с помощью Python и Crawlbase Crawling API — отличный способ получить ценную информацию для предприятий, разработчиков и исследователей. От списков ресторанов до данных меню — он делает сбор и организацию данных для анализа или разработки приложений легкой задачей.

Убедитесь, что ваши методы парсинга соответствуют этическим нормам и условиям обслуживания веб-сайта. При правильном подходе вы можете использовать веб-данные для принятия обоснованных решений и создания эффективных решений.

Если вы хотите больше узнать о веб-скрапинге, ознакомьтесь с нашими руководствами по скрэпингу других ключевых веб-сайтов.

📜 Как скрейпить Amazon
📜 Как взломать Walmart
📜 Как скопировать Monster.com
📜 Как скрейпить Groupon
📜 Как парсить TechCrunch
📜 Как извлечь данные об отелях из Agoda

Обратитесь к нашему поддержка если у вас есть вопросы. Счастливого скрапинга!

FAQ

Законность веб-скрейпинга зависит от положений и условий веб-сайта и предполагаемого использования данных. Обязательно ознакомьтесь с положениями и условиями Just Eat и не нарушайте их. Всегда проверяйте, что ваши действия по скрапингу этичны и соответствуют местным правилам конфиденциальности данных.

В. Как работать с динамическим контентом и пагинацией в Just Eat?

Just Eat использует JavaScript для отображения контента и прокрутки страниц. Crawlbase Crawling API, страницы полностью визуализируются, и вы можете извлекать динамический контент. CrawlbaseАвтора scroll параметры позволяют эффективно управлять бесконечной прокруткой.

В. Могу ли я извлечь информацию о меню определенных ресторанов на Just Eat?

Да, с помощью правильных селекторов и инструментов вы можете получить информацию о меню отдельных ресторанов, включая названия блюд, описания и цены. Crawlbase Crawling API обеспечивает полную визуализацию всего динамического контента, включая детали меню, для извлечения.

В. Как предотвратить блокировку скрапера?

Чтобы избежать блокировки, используйте такие методы, как ротация IP-адресов, задержки запросов и заголовок user-agent, чтобы имитировать реальных пользователей. Crawlbase Crawling API делает все это за вас, управляя ротацией IP-адресов, управлением пользовательскими агентами и мерами по борьбе с ботами.