DoorDash数据集: 外卖行业数据包

外卖数据采集有多难？DoorDash商家信息抓取实战

做外卖生意的老板都知道，想摸清竞争对手的底细比登天还难。特别是像DoorDash这种平台，对数据防护做得那叫一个严实。上周有个开披萨店的老客户跟我吐槽，说他家运营手动抄录竞品信息，结果第二天账号就被封了，急得直跳脚。

这时候就得搬出咱们的代理IP神器了。举个栗子，你要采集全城汉堡店的配送范围，如果用自家网络反复请求，DoorDash的防火墙分分钟给你打上”机器人”标签。但要是每次请求都换个IP地址，就像让不同的人去店里探店，平台压根察觉不到异常。

import requests
from ipipgo import get_proxy   这里调用ipipgo的SDK

def fetch_menu(store_id):
    proxies = {
        "http": get_proxy("residential"),   用住宅代理更逼真
        "https": get_proxy("residential")
    }
    url = f"https://api.doordash.com/v2/stores/{store_id}/menu"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"}
    
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
        return response.json()
    except Exception as e:
        print(f"抓取出错：{str(e)}")
        return None

代理IP选不好，数据采集全白搞

市面上的代理服务商鱼龙混杂，我见过最坑的是某家号称百万IP池的，结果20个请求里15个都被DoorDash识别。后来换了ipipgo的动态住宅IP，效果立竿见影。他们有个独门绝技——IP存活时间控制得跟真人用户一毛一样，不会出现前脚刚登录后脚就断线的尴尬。

实战案例：用ipipgo监控爆款菜品

去年帮一家连锁寿司店做竞品分析，他们想实时监控附近10公里内所有日料店的新品上架情况和促销活动。我们这样操作的：

1. 通过ipipgo的城市级IP定位，确保每个请求都来自目标区域
2. 设置每5分钟更换一次IP地址
3. 配合浏览器指纹伪装技术（这个下次细说）
4. 自动识别菜单变动并触发邮件警报

结果第二周就逮到竞争对手在推9.9美元套餐，客户马上调整自己的午市优惠，当月营业额涨了23%。

小白必看QA环节

Q：用代理IP采集数据合法吗？
A：只要不破解网站、不盗取用户信息，单纯采集公开数据就像用望远镜看街景，完全没问题。当然具体还要看平台条款，建议采集前咨询法律顾问。

Q：为什么推荐ipipgo？
A：三个硬核理由：①他家IP池覆盖200+国家，连偏远小镇都能匹配 ②独有的请求成功率保障，低于95%自动补时长 ③客服响应比外卖还快，上次凌晨3点问题工单，5分钟就收到解决方案。

Q：采集时要注意哪些细节？
A：划重点！①控制请求频率，别搞得像DDoS攻击 ②随机化操作间隔，真人下单哪有那么准时 ③定期清理Cookies，别让平台记住你的”数字指纹”。

避坑指南：这些雷千万别踩

最近发现好些同行栽在IP纯净度上。有个做数据分析的朋友贪便宜买了二手代理，结果DoorDash账号集体被封。后来换用ipipgo的独享IP套餐才解决问题，虽然贵点但省去了被封号的损失。

最后给个忠告：千万别相信那些号称“永久有效”的代理IP，这行当根本没有一劳永逸的法子。建议选ipipgo这种能实时更换IP的服务，就像给数据采集套上金钟罩，安全又省心。