Fügen Sie eine Stadt- oder Kategorie-URL ein und erhalten Sie jedes Restaurant darauf als Zeile: den Namen, die Küchen, Bewertung und Bewertungszahl, die Preisklasse, eine fünfteilige Adresse, eine Telefonnummer im E.164-Format sowie Links zum Store und zum Bild. Zielen Sie stattdessen auf einen Store, bekommen Sie genau diese eine Zeile.
Stöbern Sie durch Uber Eats wie eine Kundin - eine Stadt oder eine Küche innerhalb einer Stadt - und übergeben Sie uns dann die Adresse aus der Leiste.
Eine Zeile pro Restaurant, versehen mit der Abfrage, aus der sie stammt, und nummeriert in der Reihenfolge, in der Uber Eats sie gelistet hat. Kein Residential-Proxy nötig - der Durchlauf geht über unseren gemeinsamen Pool.
Drei Eingabeformen, und zwei davon fächern auf: Eine Stadtliste oder eine Kategorie innerhalb einer Stadt liefert jedes dort gelistete Restaurant, eine Store-URL genau eines. Das ist der Unterschied zwischen einen Markt lesen und eine Karte lesen.
Straße, Stadt, Region, Postleitzahl und Land kommen als fünf Spalten statt als eine Zeile zum Zerlegen - und die Telefonnummer kommt im E.164-Format, mit führendem Plus und ohne Satzzeichen. Beides ist ohne Nachbearbeitung ladbar.
Zeilen kommen nummeriert in der Reihenfolge, in der Uber Eats sie ausgeliefert hat. Was die Plattform in einer Stadt nach oben schob, ist damit im Nachhinein rekonstruierbar - genau der Teil, den ein manuelles Kopieren immer verliert.
Was ein Uber-Eats-Eintrag über ein Restaurant trägt: wer es ist, was es kocht, wie es bewertet wird, ungefähr was es kostet, wo es liegt und wie man es erreicht.
Zwei dieser Spalten verhalten sich auf eine Weise, die man kennen sollte, bevor man darauf aufbaut - deshalb stehen sie in der Tabelle und nicht als Stolperfalle. reviews ist eine Anzeigegröße, keine exakte Zahl. Kleine Restaurants kommen mit etwas zurück, das nach echten Zahlen aussieht, doch jenseits von etwa hundert kommen die Werte gerundet an - zwischen 1000 und 1500 oder zwischen 1500 und 2000 liegt nichts. Diese Spalte zu summieren oder zu mitteln behandelt ein gerundetes Band wie eine Messung.
Und price_range ist kein verlässlicher Hinweis auf die Währung. Das Feld kommt als ein oder zwei wiederholte Währungssymbole an, doch das Symbol folgt nicht der Spalte country: Restaurants mit US-Adressen in Oklahoma kamen mit £ und € ebenso zurück wie mit $. Lesen Sie es allenfalls als grobe Preisklasse und leiten Sie niemals eine Währung daraus ab.
Der Rest ist unkomplizierter. Alle Felder sind Strings außer position, konvertieren Sie rating also vor dem Sortieren - und beachten Sie, dass es nicht mit Nullen aufgefüllt ist, 4 und 4.2 kommen beide vor. cuisines ist eine kommagetrennte Liste in einer Zelle, und phone kommt im E.164-Format mit führendem Plus.
Die Kopfzeile des Exports, in Reihenfolge. Wo unten ein Feld als optional gekennzeichnet ist, beschreibt das, was ein Restaurant auf seinem Uber-Eats-Eintrag veröffentlicht hat - nicht den Scrape.
Famous Cajun/Chinese Grill - Memorial Rd.Chinese, Asian, Asian Fusion. Trennen Sie am Komma, wenn Sie nach einem einzelnen Tag gruppieren wollen.4 und 4.2 kommen beide vor, konvertieren Sie also vor dem Sortieren oder Vergleichen.£ und € ebenso zurück wie mit $. Optional - manche Einträge tragen keine.OK, TX.Zwei Fallen, beide leicht zu umgehen, wenn man sie kennt. reviews ist eine Anzeigegröße statt einer exakten Zählung - jenseits von etwa hundert kommt sie gerundet an, eine Summe oder ein Mittelwert über diese Spalte misst also Uber Eats' Rundung und nicht dessen Restaurants. Und price_range ist ein Band, keine Währung: Das Symbol folgt nicht country, und Zeilen mit US-Adressen kamen neben $ auch mit £ und € zurück. Darüber hinaus sind alle Felder Strings außer position, das nur im JSON existiert - ein CSV- oder XLSX-Export hat also vierzehn Spalten statt fünfzehn. rating ist nicht mit Nullen aufgefüllt, cuisines ist eine kommagetrennte Liste in einer Zelle, und phone ist E.164.
Drei Formen von Uber-Eats-URL, zwei davon liefern die ganze Liste. Alle drei kommen in denselben vierzehn Spalten zurück, eine Zeile pro Restaurant - und keine davon braucht einen Residential-Proxy.
Ein paar Beispiele dafür, was ein Liefereintrag wert ist, sobald er eine Tabelle ist statt endlosem Scrollen.
Beginnen Sie mit der Stadt-URL, um alle zu sehen, die liefern, und schränken Sie dann per Kategorie-URL auf die Küche ein, die Sie interessiert. Dank der fünfteiligen Adresse können Sie das Ergebnis nach Postleitzahl schneiden, ohne einen Parser zu schreiben.
Zeilen kommen in Listenreihenfolge nummeriert, Sie können das Ranking also neben Bewertung und Preisklasse behalten. Ziehen Sie dieselbe Stadt später erneut, und die Bewegung ist der interessante Teil - nicht die Momentaufnahme.
Name, fünfteilige Adresse und eine Telefonnummer im E.164-Format kommen als eigene Spalten, aus einer Liste wird also ohne Nachbearbeitung eine kontaktierbare Liste. Wenn Sie an Restaurants verkaufen - Verpackung, Kassensysteme, Zutaten -, ist das die Form, die Sie brauchen.
Kein Abo, kein Mindestumsatz, keine wiederkehrende Rechnung. Ihre ersten 500 Zeilen gehen auf uns - danach nach Verbrauch, zum selben Pauschalpreis wie bei jedem anderen Scraper hier.
Für jedes neue Konto, einmalig. Keine Kreditkarte nötig. Limits pro Abfrage, Datei-Upload und alle Exportformate inklusive.
Rund 2 $ pro 1.000 Restaurants. Der Vorab-Schätzer zeigt Zeilenzahl und Guthabenkosten, bevor ein Durchlauf startet - keine überraschenden Rechnungen, keine Recheneinheiten zum Umrechnen.
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LIVESCRAPER10 an der Kasse.Eine Plattform ist ein Ausschnitt eines Liefermarkts. Diese drei weiten ihn.
Dieselbe Aufgabe auf Deliveroo, mit fast identischem Spaltensatz. Restaurants, die auf der einen Plattform auftauchen und auf der anderen nicht, sind die Lücke, die zählt - beachten Sie aber, dass Deliveroo einen Residential-Proxy braucht und dieser hier nicht.
Die niederländische Lieferplattform, für die Märkte, die Uber Eats nicht anführt. Was die Kundschaft tatsächlich gesagt hat, statt der zusammengefassten Zahl auf einer Karte.
Jedes Restaurant in einem Gebiet, nicht nur die liefernden. Es liefert außerdem eine exakte Bewertungszahl, was es zu einer nützlichen Gegenprobe für die gerundete Zahl hier macht.
Kurze Antwort: Diese Einträge sind öffentliche Geschäftsinformationen - was diese Seite zu einer der unkomplizierteren auf dieser Website macht.
Alles, was hier erfasst wird, steht auf einer öffentlichen Uber-Eats-Seite für jede Besucherin und jeden Besucher, angemeldet oder nicht: der Restaurantname, die Küchen, Bewertung und Bewertungszahl, die Preisklasse, die Adresse, die Telefonnummer und das Titelbild. Kein Login, keine Bezahlschranke, nichts hinter einem Konto - und kein Residential-Proxy nötig.
Bei diesem Export geht es um Unternehmen, nicht um Personen. Es gibt keine Kundennamen, keine Bewertungstexte, keine Bestellhistorien und keine Spalten dafür - Telefonnummer und Adresse des Restaurants sind genau die Kontaktdaten, die es veröffentlicht, damit Gäste sie nutzen. Das hält diesen Fall datenschutzrechtlich deutlich leichter als einen Bewertungs-Export. Wenn Sie diese Zeilen für Ansprache in ein CRM laden, gelten weiterhin die üblichen Marketingregeln.
Wie immer regeln Ubers eigene Bedingungen die automatisierte Erhebung von ihrer Seite - lesen Sie sie, bevor Sie skalieren, statt sich darauf zu verlassen, dass die Seiten öffentlich sind. Wir betreiben keine Tracker Dritter auf der Datenebene, und Ihre Exporte löschen sich nach 30 Tagen automatisch.
Die Fragen, die wir am häufigsten hören. Noch etwas? Sprechen Sie uns an - die Antworten schreiben Menschen, keine Bots.
Ihre ersten 500 Zeilen sind gratis - ohne Karte, ohne Abo. Danach sind es pauschal 0,002 $ pro Zeile.
Eine Uber-Eats-Stadtseite ist ein Liefermarkt in einem Scroll: jedes Restaurant, das in ein Gebiet liefert, mit Küchen, Bewertung, Preisklasse und Adresse, Karte für Karte. Der Uber Eats Scraper macht aus dieser Seite Zeilen. Sie übergeben eine Stadt-URL, eine Kategorie-URL innerhalb einer Stadt oder eine einzelne Store-URL - eine pro Zeile oder als CSV-, XLSX-, TXT- oder Parquet-Upload - und jedes Restaurant kommt als Datensatz zurück, mit Namen, einer kommagetrennten Küchenliste, Bewertung und Bewertungszahl, Preisklasse, fünfteiliger Adresse, Telefonnummer im E.164-Format und Links zum Store und zum Bild. Vierzehn Spalten in der Datei, fünfzehn im JSON, eine Zeile pro Restaurant.
Zwei dieser Spalten brauchen einen Warnhinweis, und der steht besser hier als dass man ihn mitten in einer Auswertung entdeckt. reviews ist eine Anzeigegröße statt einer exakten Zählung: Jenseits von etwa hundert kommen die Werte gerundet an, zwischen 1000 und 1500 oder zwischen 1500 und 2000 liegt nichts. Summieren oder Mitteln dieser Spalte misst also Uber Eats' Rundung und nicht dessen Restaurants. Und price_range ist keine Währung - es kommt als ein oder zwei wiederholte Symbole an, und Zeilen mit US-Adressen trugen neben $ auch £ und €, das Symbol folgt also nicht der Spalte country.
Der Rest ist unkompliziert und direkt ladbar. Alle Felder sind Strings außer position, konvertieren Sie rating also vor dem Sortieren und beachten Sie, dass es nicht mit Nullen aufgefüllt ist - 4 und 4.2 kommen beide vor. Die Adresse kommt aufgeteilt in Straße, Stadt, Region, Postleitzahl und Land, was aus einer Sicht auf PLZ-Ebene eines Liefermarkts eine Sortierung statt einer Parser-Arbeit macht, und die Telefonnummer kommt im E.164-Format mit führendem Plus und ohne Satzzeichen. Zeilen sind in Listenreihenfolge nummeriert, was die Plattform in einer Stadt nach oben schob, überlebt also bis in die Tabelle.
Anders als unsere Deliveroo-Scraper braucht dieser hier keinen Residential-Proxy - der gemeinsame Pool genügt. Starten Sie kostenlos: Ihre ersten 500 Zeilen kosten nichts und brauchen keine Kreditkarte, danach sind es pauschal 0,002 $ pro Zeile.