OpenRice 爬蟲｜香港餐廳資料、食評一鍵下載

從 OpenRice 抓取香港餐廳搜尋列表資料（餐廳名稱、菜式、地區、評分、食評數量、地址、電話、圖片網址）及個別餐廳的完整食評（評分、心情、內容、推薦菜式、人均消費）。

• 走公開 JSON API + HTML，不用登入、不用 token、不用瀏覽器
• 唯一穩定競品：Apify Store 上唯一的競品已長期 UNDER_MAINTENANCE、30/38 runs timeout
• 兩種模式：search（批量關鍵字搜尋，地區 / 菜式 ID 過濾）、reviews（依餐廳 ID 抓所有食評）
• 結構化輸出：snake_case 欄位，缺值補 null，一律附 ISO 8601 時間戳

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輸出欄位

search 模式

欄位	類型	說明	版本
poi_id	string	OpenRice 餐廳唯一 ID	v1.0
name	string | null	餐廳中文名稱	v1.0
cuisine	string[] | null	菜式陣列（如 ["日本菜", "壽司/刺身"]）	v1.0
district	string | null	地區中文名稱（如「銅鑼灣」）	v1.0
price_range	string | null	價位：$ / $$ / $$$ / $$$$	v1.0
rating	number | null	OpenRice 整體評分（如 3.87）	v1.0
review_count	integer | null	食評數量	v1.0
bookmark_count	integer | null	收藏人數	v1.0
address	string | null	餐廳地址（中文）	v1.0
phone	string | null	電話號碼（第一個）	v1.0
opening_hours	string | null	營業時間 JSON 字串（v1.1 改為易讀格式）	v1.0
image_urls	string[]	餐廳圖片 URL 陣列（無圖片為 []）	v1.0
restaurant_url	string	OpenRice 餐廳頁面完整 URL	v1.0
source_mode	string	資料來源模式（目前為 "search"）	v1.0
source_query	string	觸發此筆資料的搜尋關鍵字	v1.0
scraped_at	string	抓取時間戳（ISO 8601，UTC）	v1.0

reviews 模式

欄位	類型	說明
review_id	integer | null	食評唯一 ID
restaurant_id	string	餐廳 POI ID
author	string | null	食評作者暱稱
rating	number | null	該則食評評分（0–5，1 位小數）
sentiment	string | null	心情：smile / ok / cry
score_taste	number | null	味道分數（1–5）
score_environment	number | null	環境分數（1–5）
score_service	number | null	服務分數（1–5）
score_hygiene	number | null	衛生分數（1–5）
score_value	number | null	抵食分數（1–5）
title	string | null	食評標題
content	string | null	食評內容（已去除 BBCode，換行保留）
content_raw	string | null	食評原文（含 OpenRice BBCode）
language	string | null	語言代碼（如 hk）
price_per_head	number | null	人均消費
price_type	integer | null	消費類型代碼
meal_date	string | null	用餐日期
dining_method	integer | null	用餐方式代碼
like_count	integer | null	讚好數
dislike_count	integer | null	踩數
photo_count	integer | null	附圖數量
comment_count	integer | null	留言數
view_count	integer | null	瀏覽數
recommended_dishes	string[]	推薦菜式陣列（無則為 []）
is_editor_choice	boolean | null	是否為編輯精選
created_at	string | null	食評發佈時間
review_url	string	食評短連結（無則回退到該餐廳食評頁）
source_mode	string	資料來源模式（固定為 "reviews"）
source_query	string	觸發此筆資料的餐廳 ID
scraped_at	string	抓取時間戳（ISO 8601，UTC）

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模式

mode	輸入	產出	計費事件
search（v1.0，預設）	keywords[] + 可選 district / cuisine 過濾	搜尋列表結果	search-listing（每筆 $0.002）
reviews（v1.1）	restaurantIds[] 或 restaurantUrls[]	餐廳食評	review-item（每則 $0.003）

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輸入參數

參數	類型	必填	預設	說明
mode	string	—	search	search（搜尋餐廳）或 reviews（抓食評）
keywords	string[]	search 模式 ✓	—	搜尋關鍵字（餐廳名稱/菜式），最多 50 個
bulkInput	string	—	—	一行一個關鍵字（search）或餐廳 ID／網址（reviews），自動合併
restaurantIds	string[]	reviews 模式 ✓（三選一）	—	餐廳 ID，網址最後的 r 後數字（如 808150）
restaurantUrls	string[]	reviews 模式 ✓（三選一）	—	餐廳頁面網址，自動擷取結尾的 r 後數字作為 ID
district	string	—	—	地區 ID（如 1019 = 銅鑼灣，見下方說明；僅 search 模式）
cuisine	string	—	—	菜式 ID（如 2009 = 日本菜，見下方說明；僅 search 模式）
maxItems	integer	—	50	search：每關鍵字最多筆數；reviews：每間餐廳最多食評數（1–2000）
proxyConfiguration	object	—	Apify datacenter proxy	預設開啟；關掉會與其他 run 共用出口 IP，食評頁可能拿不到資料

常用地區 ID（district）

districtId	地區
1999	香港島（全區）
1019	銅鑼灣
1001	上環 / 中環
2999	九龍（全區）
2010	旺角
2001	尖沙咀
3999	新界（全區）

完整列表可呼叫 GET https://www.openrice.com/api/v2/metadata/region/all?uiLang=zh&uiCity=hongkong 取得。

常用菜式 ID（cuisine）

cuisineId	菜式
1004	港式
2009	日本菜
4000	西式
1007	中式
2001	韓國菜

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輸入範例

1. 搜尋壽司（預設設定）

{
    "keywords": ["壽司"],
    "maxItems": 20
}

2. 中環燒烤篩選（上環/中環地區，districtId=1001）

{
    "keywords": ["燒烤"],
    "district": "1001",
    "maxItems": 20
}

3. 多關鍵字批量搜尋

{
    "keywords": ["日本料理", "韓國烤肉"],
    "maxItems": 50
}

4. 旺角日本菜（地區 + 菜式雙重過濾）

{
    "keywords": ["壽司"],
    "district": "2010",
    "cuisine": "2009",
    "maxItems": 30
}

5. 批量輸入多關鍵字

{
    "bulkInput": "壽司\n燒烤\n火鍋\n茶餐廳\n點心",
    "maxItems": 30
}

6. 抓單一餐廳的食評（reviews 模式）

{
    "mode": "reviews",
    "restaurantIds": ["808150"],
    "maxItems": 100
}

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餐飲市場研究

reviews 模式抓的是逐則食評（評分、心情、味道/環境/服務/衛生/抵食子分數、推薦菜式、人均消費），適合外送平台、連鎖餐飲品牌做菜式趨勢分析、競品評分監測與消費行為研究。建議流程：先用 search 模式依關鍵字或地區找出目標餐廳、記下 poi_id，再把這些 ID 丟進 restaurantIds 跑 reviews 模式取得完整食評資料。

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注意事項

• 穩定性賣點：唯一競品長期 UNDER_MAINTENANCE（30/38 runs timeout），本 Actor 走純 JSON/HTML、無瀏覽器、指數退避重試，跑得完才算贏
• 計費時機：Actor.charge() 只在資料成功 push 到 dataset 之後才呼叫，中途失敗不計費
• 連續空頁偵測：不論 search 或 reviews 模式，連續 5 頁拿不到新資料自動停止，不空轉燒錢
• reviews 模式去重：同一 review_id 只會計費一次，即使因重試等原因重複抓到同一頁
• detail 模式：OpenRice 的 POI 詳情 API 端點目前未公開，probe 全部回 404；待找到或逆向工程後加入

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常見問題 FAQ

Q: 為什麼有些欄位是 null？
A: OpenRice 部分餐廳資料不完整（如沒有電話、未填地址），本 Actor 一律補 null 而不省略欄位，確保每筆資料結構一致。

Q: opening_hours 是什麼格式？
A: v1.0 輸出 JSON 字串，包含每天的 dayOfWeek（1=日、2=一...7=六）、period1Start、period1End、is24hr、isClose 等欄位。v1.1 將改為人類可讀的格式。

Q: 可以只搜尋特定地區嗎？
A: 可以，在 district 填入 districtId（如 1019 = 銅鑼灣）。完整 districtId 清單可從 metadata API 取得。

Q: 支援 proxy 嗎？
A: 支援 Apify Proxy 或自訂 proxy，預設不使用（直連已可正常爬取）。

Q: image_urls 是否包含所有圖片？
A: 包含餐廳主圖（doorPhoto）及搜尋列表中回傳的最新圖片（通常 3–5 張）。完整相簿需 detail 模式（v1.1）。

Q: 可以抓食評內容嗎？
A: 可以，設定 "mode": "reviews" 並提供 restaurantIds 或 restaurantUrls，即可抓該餐廳的完整食評（評分、心情、內容、推薦菜式等）。

Q: 餐廳 ID 在哪裡找？
A: 打開任一 OpenRice 餐廳頁面，網址結尾會有 r{數字}（如 .../r-milu-thai-tsim-sha-tsui-thai-r808150 的 808150）；或先用 search 模式搜尋，輸出的 poi_id 欄位就是餐廳 ID。也可以直接把整條餐廳網址貼進 restaurantUrls，Actor 會自動擷取 ID。

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部署

npm install
npm run build
apify push

本地測試：

apify run --input='{"keywords":["壽司"],"maxItems":5}'
apify run --input='{"mode":"reviews","restaurantIds":["808150"],"maxItems":45}'

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免責聲明

本工具僅用於公開可存取資料的合法研究與分析用途。使用者應自行遵守 OpenRice 服務條款，請勿大量爬取、勿用於商業競爭目的、勿儲存個人資料。作者對使用者行為不負任何責任。

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