Cover image for I Built a "Fastest Pizza Near Me" Tool with the UberEats API and Python

Benjamin Flores Vega

「今夜、本当に美味しくて速い近所のピザ屋はどこ？」

UberEatsはそれにちゃんと答えてくれない。関連性、プロモーション、アルゴリズムの気分で並べるだけで、「評価と配送時間の最適な組み合わせ」でソートしてくれるわけではない。火曜日の夜8時に本当に欲しいのは後者だ。

そこで、ApifyのUberEats Stores Search by Location and Keywordアクターと約40行のPythonで、その質問にちゃんと答える小さなツールを作ってみた。

アイデア

指定した住所でキーワードに一致するすべての店舗（店名、評価、推定配送時間）を取得し、アプリのデフォルト順ではなく自分でランキングする。評価4.8で配送45分の店は、評価4.5で20分で届く店より必ずしも優れているとは限らない。

手順

クライアントをインストール：

pip install apify-client

データを取得：

from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient("YOUR_APIFY_TOKEN")

run_input = {
    "locations": ["85 Marsh St, Newark, NJ 07114, USA"],
    "search_keyword": "pizza",
    "max_search_results": 30,
}

run = client.actor("datacach/ubereats-stores-search-by-location-and-keyword").call(run_input=run_input)
items = list(client.dataset(run["defaultDatasetId"]).iterate_items())

各店舗にestimated_time_to_deliveryという文字列（例："20 min"）が返ってくるので、それをパースしてスコアを計算する。評価も重要だが、配送時間が長いほどスコアを下げる：

import re

def parse_minutes(text):
    match = re.search(r"\d+", text or "")
    return int(match.group()) if match else 60  # unknown time = penalize heavily

def score(store):
    rating = store.get("rating") or 0
    minutes = parse_minutes(store.get("estimated_time_to_delivery"))
    return rating - 0.03 * minutes  # tune this weight to taste

ranked = sorted(items, key=score, reverse=True)

for store in ranked[:5]:
    print(f"{store['name']:<30} ★{store.get('rating', '?'):<5} {store.get('estimated_time_to_delivery', '?')}")

これで「良い」と「速い」を両立させた上位5店舗が得られる。アプリが勝手に決めた順序ではなく、自分で調整したランキングだ。

CLI化

住所とキーワードを指定して実行できるようにラップする：

import sys

if __name__ == "__main__":
    address, keyword = sys.argv[1], sys.argv[2]
    # ...call the actor with {"locations": [address], "search_keyword": keyword}...

python fastest_near_me.py "123 Main St, Newark, NJ, USA" "sushi"

拡張アイデア

  • 料理ジャンルの比較：同じ住所で「pizza」「sushi」「burgers」をそれぞれ実行し、今夜一番速いジャンルを見つける。
  • エリア比較：同じキーワードで複数の住所を調べ、どの地域が配送に強いかを探る。
  • スコアの調整：rating_countも加味する。3件の評価で4.8より、500件の評価で4.5の方が信頼できる。

試してみる

無料プラン（1住所、1回10件まで）があるので、まずは自分の住所で試してみてほしい。

もしより良いスコアリング式を考えたら、ぜひコメントで教えてほしい。