foodscrapy

وصف المشروع:

قمت بتطوير أداة متقدمة لاستخراج البيانات (Web Scraper) متخصصة في جمع وتحليل المعلومات من منصات طلب الطعام وتطبيقات المطاعم الكبرى. يهدف المشروع إلى بناء قاعدة بيانات شاملة تساعد المحللين وأصحاب الأعمال في دراسة السوق، ومقارنة أسعار الوجبات، وتتبع اتجاهات الأطعمة الأكثر طلباً في مناطق جغرافية محددة.

البيانات التي يتم استخراجها:

بيانات المطاعم: (اسم المطعم، نوع المطبخ "إيطالي، شرقي، إلخ"، الفروع، الموقع الجغرافي).

قوائم الطعام (Menus): (أسماء الأطباق، الوصف المكتوب لكل طبق، المكونات المذكورة).

التسعير والعروض: (سعر كل وجبة، رسوم التوصيل، العروض والخصومات الحالية).

مؤشرات الأداء: (تقييمات العملاء، عدد المراجعات، متوسط وقت التوصيل).

الوسائط: (روابط صور الوجبات بجودة عالية).

الميزات التقنية:

التعامل مع المحتوى الديناميكي: استخدام تقنيات متقدمة لسحب البيانات من المواقع التي تعتمد على "التمرير اللانهائي" (Infinite Scroll) أو التي تظهر محتواها باستخدام JavaScript.

تجاوز الحماية: برمجة النظام للتعامل مع ملفات تعريف الارتباط (Cookies) وتغيير الـ User-Agents لتجنب الحظر أثناء السحب المكثف.

هيكلة البيانات المعقدة: تحويل قوائم الطعام غير المنظمة إلى جداول مرتبة تربط كل وجبة بتصنيفها وسعرها والمطعم الخاص بها.

تنظيف البيانات (Data Cleaning): معالجة نصوص القوائم لتوحيد صيغ العملات وتنسيق العناوين بشكل يسهل البحث فيه.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Language: Python.

Frameworks: Scrapy / Selenium (للتعامل مع الخرائط والقوائم الديناميكية).

Data Handling: Pandas (لتحليل وتصفية البيانات المستخرجة).

Storage: تقديم المخرجات في صيغ (Excel, CSV, JSON) أو ربطها بقواعد بيانات مباشرة.

القيمة التجارية للمشروع:

يعد هذا المشروع أداة قوية لشركات الـ "Cloud Kitchens"، ومطوري تطبيقات التوصيل، وشركات توريد الأغذية، حيث يوفر رؤية كاملة للمنافسين وأسعار السوق، مما يسهل عملية اتخاذ القرار وتطوير قوائم طعام تنافسية.