Scraper Ifood Cardápios Restaurantes Brasil
Budget: $250 – $750 USD
Preciso de um script que navegue pelo Ifood Brasil e extraia, para cada restaurante encontrado, o nome, o endereço completo (incluindo cidade e coordenadas se disponíveis) e o cardápio integral com preços e descrições. Esses são os únicos campos obrigatórios; avaliações e outras métricas podem ficar de fora por agora.
Aceito receber o resultado em qualquer formato — CSV, banco de dados ou planilha Excel — portanto escolha o meio mais prático dentro da sua stack. O importante é que eu consiga abrir o arquivo ou conectar-me ao repositório e já ver os dados prontos para análise.
O scraper deve:
• percorrer múltiplas cidades brasileiras;
• contornar bloqueios ou limites de requisição do site;
• continuar de onde parou caso seja interrompido;
• permitir que eu defina filtros simples (por cidade, tipo de cozinha, etc.).
Entrega esperada:
1. Código-fonte funcional (Python, Node ou similar) com todas as dependências documentadas;
2. Instruções claras de instalação e uso (README, requirements.txt ou Dockerfile);
3. Um dataset de amostra demonstrando que os três campos solicitados foram capturados corretamente.
Considero o trabalho concluído quando consigo rodar o script localmente (Windows ou Linux) e gerar uma base contendo nome, endereço e cardápio completo de ao menos uma cidade de teste. Fique à vontade para sugerir melhorias ou otimizações que facilitem escalar a coleta para todo o país.
Aceito receber o resultado em qualquer formato — CSV, banco de dados ou planilha Excel — portanto escolha o meio mais prático dentro da sua stack. O importante é que eu consiga abrir o arquivo ou conectar-me ao repositório e já ver os dados prontos para análise.
O scraper deve:
• percorrer múltiplas cidades brasileiras;
• contornar bloqueios ou limites de requisição do site;
• continuar de onde parou caso seja interrompido;
• permitir que eu defina filtros simples (por cidade, tipo de cozinha, etc.).
Entrega esperada:
1. Código-fonte funcional (Python, Node ou similar) com todas as dependências documentadas;
2. Instruções claras de instalação e uso (README, requirements.txt ou Dockerfile);
3. Um dataset de amostra demonstrando que os três campos solicitados foram capturados corretamente.
Considero o trabalho concluído quando consigo rodar o script localmente (Windows ou Linux) e gerar uma base contendo nome, endereço e cardápio completo de ao menos uma cidade de teste. Fique à vontade para sugerir melhorias ou otimizações que facilitem escalar a coleta para todo o país.
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