# iFood Brazil Restaurants & Delivery Scraper (`latinamericadata/ifood-restaurantes-brasil`) Actor

Encontre restaurantes no iFood por cidade, localização e termo. Extraia categoria, avaliação, distância, disponibilidade e links para leads e BI. Exporte em JSON, CSV ou Excel e integre por API, webhooks e automações.

- **URL**: https://apify.com/latinamericadata/ifood-restaurantes-brasil.md
- **Developed by:** [Latin America Data](https://apify.com/latinamericadata) (community)
- **Categories:** Lead generation, E-commerce
- **Stats:** 7 total users, 4 monthly users, 96.0% runs succeeded, 0 bookmarks
- **User rating**: No ratings yet

## Pricing

from $1.00 / 1,000 estabelecimento entregues

This Actor is paid per event and usage. You are charged both the fixed price for specific events and for Apify platform usage.

Learn more: https://docs.apify.com/platform/actors/running/actors-in-store#pay-per-event

## What's an Apify Actor?

Actors are web data automations that power AI and operations. They run on the Apify platform to scrape websites, process data, connect APIs, and automate workflows.
In Batch mode, an Actor accepts a well-defined JSON input, performs an action which can take anything from a few seconds to a few hours,
and optionally produces a well-defined JSON output, datasets with results, or files in key-value store.
In Standby mode, an Actor provides a web server which can be used as a website, API, or an MCP server.
Actors are written with capital "A".

## How to integrate an Actor?

If asked about integration, you help developers integrate Actors into their projects.
You adapt to their stack and deliver integrations that are safe, well-documented, and production-ready.
The best way to integrate Actors is as follows.

- **AI agents and MCP clients** — the [Apify MCP server](https://docs.apify.com/integrations/mcp.md) at `https://mcp.apify.com` (remote, streamable HTTP, OAuth on first use).
- **Agentic workflows and local Actor development** — [Agent Skills](https://apify.com/.well-known/agent-skills/index.json) with the [Apify CLI](https://docs.apify.com/cli/docs.md): `npm install -g apify-cli`, then `apify login`.
- **JavaScript/TypeScript projects** — the official [JS/TS client](https://docs.apify.com/api/client/js/docs.md): `npm install apify-client`.
- **Python projects** — the official [Python client](https://docs.apify.com/api/client/python/docs.md): `pip install apify-client`.
- **Any other language** — the [REST API](https://docs.apify.com/api/v2.md).

For usage examples, see the [API](#api) section below.

For more details, see Apify documentation as [Markdown index](https://docs.apify.com/llms.txt) and [Markdown full-text](https://docs.apify.com/llms-full.txt).

# README

O **iFood Restaurant Scraper** transforma dados públicos de [iFood](https://www.ifood.com.br/) em registros estruturados e prontos para análise. Mapeie estabelecimentos disponíveis em áreas específicas e organize os resultados para pesquisa de mercado local. A busca combina locais e termos como pizza, sushi, hambúrguer ou farmácia para revelar oferta e concorrência.

Esta é uma ferramenta independente e não oficial da **Latin America Data**. Não é afiliada, patrocinada nem operada por iFood.

### O que você pode extrair com iFood Restaurant Scraper

- Nome do restaurante e categoria principal.
- Avaliação, distância e disponibilidade no momento da busca.
- Local consultado e posição relativa no resultado.
- Link direto do estabelecimento para validação e prospecção.

Os registros incluem `source_url` para conferência. Campos que não aparecem na fonte permanecem vazios; o actor não inventa valores para completar o dataset.

### Casos de uso para dados de iFood

- Mapear restaurantes e categorias por cidade ou região.
- Comparar concorrência, avaliações e densidade de oferta local.
- Gerar leads de estabelecimentos para serviços B2B e parcerias.
- Construir bases para expansão, geomarketing e inteligência de delivery.

### Como usar o iFood Restaurant Scraper

1. Abra a aba **Input** e informe os termos, locais, filtros ou URLs necessários.
2. Para a primeira execução, use um limite pequeno se quiser validar rapidamente o formato.
3. Clique em **Start** e acompanhe a execução no Console da Apify.
4. Abra o dataset para revisar e exportar os resultados.

#### Principais campos de entrada

| Campo | Nome no formulário | Finalidade | Padrão |
| --- | --- | --- | --- |
| `locations` | Localizacoes | Lista com nome, latitude e longitude de cada ponto de busca. | `[{"name": "Sao Paulo Centro", "latitude": -23.55052, "longitude": -46.633308}]` |
| `term` | Filtro opcional | Filtra por nome ou categoria, como pizza, japonesa ou mercado. | `pizza` |
| `includeUnavailable` | Incluir indisponiveis | Inclui estabelecimentos fechados ou indisponiveis no momento. | `false` |
| `maxItems` | Maximo de estabelecimentos | Opcional. Se omitido, entrega todos os resultados encontrados no escopo da busca. | opcional |

Limites como `maxItems` e `maxPages` só restringem a coleta quando recebem um valor. Quando ficam vazios, o actor continua enquanto a fonte fornecer novos resultados dentro do escopo informado.

#### Exemplo de entrada

```json
{
  "locations": [
    {
      "name": "Sao Paulo Centro",
      "latitude": -23.55052,
      "longitude": -46.633308
    }
  ],
  "term": "pizza"
}
```

### Dados de saída do iFood Restaurant Scraper

- Estabelecimento: `name`, `category` e `source_url`.
- Qualidade: `rating` e `available`.
- Geografia: `location_name` e `distance_km`.
- Auditoria: `status` e `scraped_at`.

Cada linha usa `status=success` quando contém um restaurante entregue. Pesquisas válidas sem correspondência podem gerar `no_results`; indisponibilidades controladas aparecem como `blocked` ou `failed`. Essas linhas operacionais tornam a execução auditável e não são cobradas como resultado.

O dataset pode ser baixado em **JSON, CSV ou Excel**. Você também pode consultar os registros pela API da Apify sem alterar o formato definido pelo actor.

### API, integrações e automações para iFood

Execute o actor por Python, JavaScript, cURL, MCP ou pela API da Apify. Para acompanhar iFood continuamente, salve a entrada como tarefa e conecte agendamentos ou webhooks ao destino usado pela sua equipe.

### Quanto custa usar o iFood Restaurant Scraper?

O preço atual é **USD 0.001 por restaurante entregue**; 1.000 resultados bem-sucedidos representam USD 1.00 em eventos de resultado. Linhas `no_results`, `blocked` e `failed` não são cobradas. O usuário assume o custo de uso da plataforma e pode definir limites durante os testes.

### Perguntas frequentes sobre iFood

#### Posso buscar restaurantes do iFood por cidade?

Sim. Informe uma ou mais localizações no formato aceito pelo formulário e combine com um termo de interesse.

#### O iFood scraper retorna cardápios completos?

Este actor é focado em descoberta de restaurantes e dados resumidos. Ele não promete cardápios ou itens que não façam parte do resultado entregue.

### Outros scrapers de dados do Brasil

- [Brazil CNPJ Company Lookup & Registry Data](https://apify.com/pmodinger/cnpj-empresas-brasil)
- [Carrefour Brazil Product & Price Scraper](https://apify.com/pmodinger/carrefour-brasil)
- [OLX Brazil Classified Ads & Price Scraper](https://apify.com/pmodinger/olx-brasil)

### Independência e uso responsável

Este actor independente da **Latin America Data** não é afiliado nem operado por iFood. Use os dados com finalidade legítima, respeite a legislação e os termos aplicáveis, e valide decisões importantes nos links de origem.

# Actor input Schema

## `locations` (type: `array`):

Lista com nome, latitude e longitude de cada ponto de busca.

## `term` (type: `string`):

Filtra por nome ou categoria, como pizza, japonesa ou mercado.

## `maxItems` (type: `integer`):

Opcional. Se omitido, entrega todos os resultados encontrados no escopo da busca.

## `includeUnavailable` (type: `boolean`):

Inclui estabelecimentos fechados ou indisponiveis no momento.

## `failOnNoResults` (type: `boolean`):

Falha quando nenhuma localizacao retorna correspondencias.

## Actor input object example

```json
{
  "locations": [
    {
      "name": "Sao Paulo Centro",
      "latitude": -23.55052,
      "longitude": -46.633308
    }
  ],
  "term": "pizza",
  "includeUnavailable": false,
  "failOnNoResults": false
}
```

# Actor output Schema

## `results` (type: `string`):

No description

## `summary` (type: `string`):

No description

# API

You can run this Actor programmatically using our API. Below are code examples in JavaScript, Python, and CLI, as well as the OpenAPI specification and MCP server setup.

## JavaScript example

```javascript
import { ApifyClient } from 'apify-client';

// Initialize the ApifyClient with your Apify API token
// Replace the '<YOUR_API_TOKEN>' with your token
const client = new ApifyClient({
    token: '<YOUR_API_TOKEN>',
});

// Prepare Actor input
const input = {};

// Run the Actor and wait for it to finish
const run = await client.actor("latinamericadata/ifood-restaurantes-brasil").call(input);

// Fetch and print Actor results from the run's dataset (if any)
console.log('Results from dataset');
console.log(`💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/${run.defaultDatasetId}`);
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
items.forEach((item) => {
    console.dir(item);
});

// 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/js/docs

```

## Python example

```python
from apify_client import ApifyClient

# Initialize the ApifyClient with your Apify API token
# Replace '<YOUR_API_TOKEN>' with your token.
client = ApifyClient("<YOUR_API_TOKEN>")

# Prepare the Actor input
run_input = {}

# Run the Actor and wait for it to finish
run = client.actor("latinamericadata/ifood-restaurantes-brasil").call(run_input=run_input)

# Fetch and print Actor results from the run's dataset (if there are any)
print("💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/" + run["defaultDatasetId"])
for item in client.dataset(run["defaultDatasetId"]).iterate_items():
    print(item)

# 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/python/docs/quick-start

```

## CLI example

```bash
echo '{}' |
apify call latinamericadata/ifood-restaurantes-brasil --silent --output-dataset

```

## MCP server setup

```json
{
    "mcpServers": {
        "apify": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "mcp-remote",
                "https://mcp.apify.com/?tools=latinamericadata/ifood-restaurantes-brasil",
                "--header",
                "Authorization: Bearer <YOUR_API_TOKEN>"
            ]
        }
    }
}

```

## OpenAPI specification

Download the OpenAPI definition: https://api.apify.com/v2/actors/jcUjR5Oqq1nIW83p7/builds/Bvp0zVD66dRX9gMQh/openapi.json