Collez une URL de ville ou de catégorie et récupérez tous les restaurants qui s’y trouvent en lignes : le nom, ses cuisines, la note et le nombre d’avis, la gamme de prix, une adresse en cinq parties, un téléphone en E.164, et les liens vers la boutique et son image. Visez plutôt une seule boutique et vous obtenez cette unique ligne.
Parcourez Uber Eats comme le ferait un client - une ville, ou une cuisine dans une ville - puis transmettez-nous l’adresse depuis la barre.
Une ligne par restaurant, étiquetée avec la requête dont elle provient et numérotée dans l’ordre où Uber Eats l’a listée. Aucun proxy résidentiel nécessaire - l’exécution passe par notre pool partagé.
Trois formes d’entrée, et deux se déploient : une liste de ville ou une catégorie dans une ville renvoie tous les restaurants qui y figurent, tandis qu’une URL de boutique en renvoie un. C’est la différence entre lire un marché et lire une carte.
Rue, ville, région, code postal et pays arrivent en cinq colonnes plutôt qu’en une ligne à analyser - et le numéro de téléphone arrive en E.164, avec un plus en tête et sans ponctuation. Les deux se chargent sans nettoyage.
Les lignes arrivent numérotées dans l’ordre où Uber Eats les a servies : ce que la plateforme a poussé en haut d’une ville reste donc récupérable après coup. C’est la partie qu’un copier-coller manuel perd toujours.
Ce qu’une fiche Uber Eats porte sur un restaurant : qui il est, ce qu’il cuisine, comment il est noté, à peu près ce qu’il coûte, où il se trouve et comment le joindre.
Deux de ces colonnes se comportent d’une manière qu’il vaut mieux connaître avant de bâtir dessus : elles sont donc signalées dans le tableau plutôt que laissées comme pièges. reviews est un chiffre d’affichage, pas un décompte exact. Les petits restaurants reviennent avec ce qui ressemble à de vrais nombres, mais au-delà d’une centaine les valeurs arrivent arrondies - il n’y a rien entre 1000 et 1500, ni entre 1500 et 2000. Sommer cette colonne, ou en prendre la moyenne, traite une tranche arrondie comme une mesure.
Et price_range n’est pas un indicateur fiable de devise. Il arrive sous forme d’un ou deux symboles monétaires répétés, mais le symbole ne suit pas la colonne country : des restaurants avec des adresses américaines en Oklahoma sont revenus en portant £ et € aussi bien que $. Lisez-le comme une gamme de prix grossière si vous l’utilisez, et n’en déduisez jamais une devise.
Le reste est plus simple. Tous les champs sont des chaînes sauf position : convertissez donc rating avant de trier - et notez qu’il n’est pas complété par des zéros, 4 et 4.2 apparaissent tous deux. cuisines est une liste séparée par des virgules dans une seule cellule, et phone arrive en E.164 avec un plus en tête.
La ligne d’en-tête de l’export, dans l’ordre. Lorsqu’un champ est indiqué comme facultatif ci-dessous, cela décrit ce qu’un restaurant a publié sur sa fiche Uber Eats, pas l’extraction.
Famous Cajun/Chinese Grill - Memorial Rd.Chinese, Asian, Asian Fusion. Découpez sur la virgule si vous voulez grouper par étiquette.4 et 4.2 apparaissent tous deux, convertissez donc avant de trier ou de comparer.£ et € aussi bien que $. Facultatif - certaines fiches n’en portent aucun.OK, TX dans nos exécutions.Deux pièges, tous deux faciles à éviter une fois connus. reviews est un chiffre d’affichage plutôt qu’un décompte exact - au-delà d’une centaine il arrive arrondi, une somme ou une moyenne sur cette colonne mesure donc l’arrondi d’Uber Eats et non ses restaurants. Et price_range est une tranche, pas une devise : le symbole ne suit pas country, et des lignes avec adresses américaines sont revenues avec £ et € à côté de $. Par ailleurs, tous les champs sont des chaînes sauf position, qui n’existe que dans le JSON - un export CSV ou XLSX compte donc quatorze colonnes et non quinze. rating n’est pas complété par des zéros, cuisines est une liste séparée par des virgules dans une cellule, et phone est en E.164.
Trois formes d’URL Uber Eats, dont deux renvoient la liste entière. Les trois reviennent dans les mêmes quatorze colonnes, une ligne par restaurant - et aucune ne nécessite de proxy résidentiel.
Quelques exemples de ce que vaut une fiche de livraison dès lors qu’elle est un tableau plutôt qu’un défilement sans fin.
Commencez par l’URL de ville pour voir tous ceux qui livrent, puis resserrez avec une URL de catégorie sur la cuisine qui vous intéresse. L’adresse en cinq parties permet de découper le résultat par code postal sans écrire de parseur.
Les lignes arrivent numérotées dans l’ordre de la liste : vous pouvez donc conserver le classement à côté de la note et de la gamme de prix. Relancez la même ville plus tard et c’est le mouvement qui est intéressant - pas l’instantané.
Nom, adresse en cinq parties et numéro en E.164 arrivent en colonnes propres : une liste devient donc une liste joignable sans nettoyage. Si vous vendez aux restaurants - emballages, caisse, ingrédients - c’est la forme qu’il vous faut.
Pas d’abonnement, pas de minimum, pas de facture récurrente. Vos 500 premières lignes sont offertes - ensuite, paiement à l’usage, au même tarif forfaitaire que tous les autres extracteurs ici.
Sur chaque nouveau compte, une seule fois. Sans carte bancaire. Limites par requête, import de fichier et tous les formats d’export inclus.
Environ 2 $ pour 1 000 restaurants. L’estimateur préalable affiche le nombre de lignes et le coût en crédits avant le démarrage d’une exécution - pas de facture surprise, pas d’unités de calcul à convertir.
Tarifs dégressifs, workers dédiés et un SLA pour cartographier de nombreuses villes de façon planifiée. Donnez-nous vos chiffres et nous chiffrons.
LIVESCRAPER10 au paiement.Une plateforme n’est qu’une part d’un marché de la livraison. Ces trois-là l’élargissent.
Le même travail sur Deliveroo, dans un jeu de colonnes quasi identique. Les restaurants présents sur l’une et pas sur l’autre sont l’écart qui compte - notez toutefois que Deliveroo nécessite un proxy résidentiel et pas celui-ci.
La plateforme de livraison néerlandaise, pour les marchés qu’Uber Eats ne domine pas. Ce que la clientèle a réellement dit, plutôt que le chiffre résumé d’une carte.
Tous les restaurants d’une zone, pas seulement ceux qui livrent. Il renvoie aussi un décompte d’avis exact, ce qui en fait un utile contrôle croisé du chiffre arrondi obtenu ici.
Réponse courte : ces fiches sont des informations publiques d’entreprises - ce qui fait de cette page l’une des plus simples du site.
Tout ce qui est collecté ici figure sur une page Uber Eats publique, visible par n’importe quel visiteur, connecté ou non : le nom du restaurant, ses cuisines, la note et le nombre d’avis, la gamme de prix, l’adresse, le numéro de téléphone et l’image d’en-tête. Pas de connexion, pas de péage, rien derrière un compte - et aucun proxy résidentiel nécessaire.
Cet export porte sur des entreprises, pas sur des personnes. Il n’y a ni noms de clients, ni textes d’avis, ni historiques de commande, ni colonnes pour cela - le numéro de téléphone et l’adresse du restaurant sont les coordonnées qu’il publie pour que la clientèle les utilise. Cela garde ce cas nettement plus léger en obligations de protection des données qu’un export d’avis. Si vous chargez ces lignes dans un CRM pour de la prospection, les règles marketing habituelles s’appliquent toujours.
Comme toujours, les conditions d’Uber régissent la collecte automatisée depuis leur site - lisez-les avant de monter en volume plutôt que de vous fier au caractère public des pages. Nous n’exécutons aucun traceur tiers sur la couche de données, et vos exports s’auto-suppriment au bout de 30 jours.
Les questions que l'on nous pose le plus. Autre chose ? Parlons-en - ce sont des humains, pas des bots, qui rédigent les réponses.
Vos 500 premières lignes sont gratuites - sans carte, sans abonnement. Ensuite c’est 0,002 $ par ligne, au forfait.
Une page de ville Uber Eats, c’est un marché de la livraison dans un défilement : tous les restaurants qui livrent dans une zone, avec leurs cuisines, leur note, leur gamme de prix et leur adresse, présentés carte par carte. L’Extracteur Uber Eats transforme cette page en lignes. Vous soumettez une URL de ville, une URL de catégorie dans une ville ou une URL de boutique - une par ligne, ou en import CSV, XLSX, TXT ou Parquet - et chaque restaurant revient sous forme d’enregistrement avec le nom, une liste de cuisines séparée par des virgules, la note et le nombre d’avis, la gamme de prix, une adresse en cinq parties, un téléphone en E.164 et les liens vers la boutique et son image. Quatorze colonnes dans le fichier, quinze dans le JSON, une ligne par restaurant.
Deux de ces colonnes demandent un avertissement, et il vaut mieux le lire ici que le découvrir au milieu d’une analyse. reviews est un chiffre d’affichage et non un décompte exact : au-delà d’une centaine les valeurs arrivent arrondies, sans rien entre 1000 et 1500 ni entre 1500 et 2000, si bien que sommer ou moyenner cette colonne mesure l’arrondi d’Uber Eats et non ses restaurants. Et price_range n’est pas une devise - il arrive sous forme d’un ou deux symboles répétés, et des lignes avec adresses américaines sont revenues en portant £ et € à côté de $ : le symbole ne suit donc pas la colonne country.
Le reste est simple et prêt à charger. Tous les champs sont des chaînes sauf position : convertissez rating avant de trier, et notez qu’il n’est pas complété par des zéros - 4 et 4.2 apparaissent tous deux. L’adresse arrive découpée en rue, ville, région, code postal et pays, ce qui transforme une vue au code postal d’un marché de la livraison en un tri plutôt qu’en un travail de parsing, et le numéro de téléphone arrive en E.164 avec un plus en tête et sans ponctuation. Les lignes sont numérotées dans l’ordre de la liste : ce que la plateforme a poussé en haut d’une ville survit donc jusqu’au tableur.
Contrairement à nos extracteurs Deliveroo, celui-ci ne nécessite aucun proxy résidentiel - le pool partagé suffit. Commencez gratuitement : vos 500 premières lignes ne coûtent rien et ne demandent pas de carte, et ensuite c’est 0,002 $ par ligne, au forfait.