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3分钟快速上手：外卖订单自动化采集工具完整指南

【免费下载链接】waimai-crawler外卖爬虫，定时自动抓取三大外卖平台上商家订单，平台目前包括：美团，饿了么，百度外卖项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/waimai-crawler

waimai-crawler 是一款专为外卖商家设计的自动化数据采集工具，能够定时抓取美团、饿了么、百度外卖等主流平台的商户订单数据，大幅提升数据收集效率。本文将详细介绍该工具的安装配置流程和核心功能实现。

核心功能特性

多平台订单数据采集：支持美团、饿了么、百度外卖三大主流平台的订单数据抓取，满足多门店餐饮企业的数据需求。

定时任务自动化：基于 later 库实现灵活的定时调度，可根据业务需求设置不同的抓取频率，实现完全自动化的数据采集流程。

邮件推送系统：集成 nodemailer 邮件服务，自动将抓取的订单数据转换为Excel格式并通过邮件发送给指定接收人。

验证码识别集成：内置第三方验证码识别服务，解决外卖平台登录时的验证码问题，确保抓取流程的顺畅执行。

快速安装部署

环境准备与项目克隆

首先确保系统已安装 Node.js 运行环境（建议版本14+），然后获取项目源代码：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/waimai-crawler cd waimai-crawler

依赖安装与项目启动

执行以下命令安装项目所需依赖：

npm install

项目依赖包括 bluebird、config、csv-stringify、log4js、nodemailer 等核心模块，详细配置见 package.json。

启动服务有两种方式：

• 开发环境：node index.js
• 生产环境：sh pro.sh

关键配置详解

平台账号配置

编辑 config/production.json 文件，配置各外卖平台的商家账号信息：

{ "account": [ { "name": "美团门店名称", "username": "商家账号", "password": "商家密码", "type": "meituan" }, { "name": "饿了么门店名称", "username": "商家账号", "password": "商家密码", "type": "eleme" } ] }

邮件服务配置

在同一配置文件中设置邮件推送服务：

"mail": { "from": "发件邮箱@xxx.com", "mailTo": "收件邮箱@xxx.com", "host": "smtp.xxx.com", "port": 25, "secure": false, "user": "邮箱账号", "pass": "邮箱密码" }

验证码识别配置

针对需要验证码登录的平台，配置第三方验证码识别服务：

"imgCode": { "key": "验证码识别API密钥" }

核心模块架构

任务调度中心

核心调度逻辑位于 lib/fetch_task.js，负责统筹各平台订单抓取任务的执行。

平台适配模块

• 美团订单抓取：lib/meituan_task.js
• 饿了么订单抓取：lib/eleme_task.js
• 百度外卖订单抓取：lib/baidu_task.js

辅助功能模块

• 日志管理：lib/logger.js
• 邮件服务：lib/mail.js
• 通用工具：lib/util.js

技术实现原理

定时任务机制

项目使用 later 库实现灵活的定时调度，支持多种时间表达式，能够根据业务需求精确控制订单抓取的时间间隔。

数据采集流程

1. 登录认证：通过商家账号密码登录各外卖平台
2. 验证码处理：调用第三方服务识别并处理登录验证码
3. 订单数据抓取：模拟用户操作获取订单列表数据
4. 数据格式转换：将原始数据转换为标准化的Excel格式
5. 邮件自动发送：通过配置的SMTP服务发送订单数据文件

错误处理机制

集成完善的日志系统，通过 log4js 记录操作日志和错误信息，便于问题排查和系统监控。

使用注意事项

合规使用：仅用于抓取自有店铺的订单数据，不得用于其他用途。

频率控制：合理设置抓取频率，避免对平台服务器造成过大压力。

数据安全：妥善保管配置文件中包含的账号密码等敏感信息。

平台兼容性：百度外卖已停止运营，相关模块可根据实际情况选择性使用。

常见问题解决

登录失败：检查账号密码是否正确，验证码识别服务是否有效。

数据抓取异常：查看日志文件定位问题，可能需要调整抓取策略。

邮件发送失败：确认SMTP服务配置正确，网络连接正常。

该工具通过自动化流程大幅提升了外卖订单数据采集的效率，为餐饮企业的数据分析和管理决策提供了有力支持。

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