Dataset Aberto de Nutrição Alimentar da Nutrola: Mais de 500 Mil Alimentos Disponíveis para Download

Bons dados nutricionais são difíceis de encontrar. Pesquisadores perdem semanas limpando bancos de dados governamentais. Desenvolvedores escrevem scrapers frágeis que quebram todo mês. Estudantes escrevendo teses se contentam com amostras pequenas e desatualizadas porque montar um dataset abrangente do zero não é realista dentro de um cronograma acadêmico.

Construímos o banco de dados alimentar da Nutrola para alimentar nosso aplicativo de contagem de calorias e, nos últimos três anos, investimos fortemente para tornar esses dados precisos, abrangentes e bem estruturados. Hoje estamos disponibilizando um subconjunto curado desse banco de dados como um dataset aberto: mais de 500.000 entradas de alimentos verificadas, disponíveis para download gratuito nos formatos CSV e JSON.

Este artigo cobre tudo o que você precisa saber sobre o dataset — o que está incluído, como baixá-lo, o esquema, licenciamento, metodologia de qualidade e como ele se compara a outras fontes de dados nutricionais publicamente disponíveis.

O Que Está no Dataset

O Dataset Aberto de Nutrição Alimentar da Nutrola contém mais de 500.000 entradas de alimentos, abrangendo ingredientes crus, alimentos genéricos, produtos de consumo de marcas e itens comuns de restaurantes. Cada entrada foi verificada através do nosso pipeline de controle de qualidade em múltiplas camadas, o mesmo sistema descrito em detalhes no nosso artigo sobre como construímos nosso banco de dados alimentar.

Cada entrada de alimento inclui os seguintes dados:

• Nome do alimento — o nome comum do item alimentar em inglês, com nomes de marcas quando aplicável
• Calorias — conteúdo energético em quilocalorias (kcal) por 100 gramas e por porção
• Macronutrientes — proteína, gordura total, gordura saturada, gordura trans, carboidratos totais, fibra alimentar, açúcares totais e açúcares adicionados, todos em gramas
• Micronutrientes — mais de 30 vitaminas e minerais incluindo vitamina A, vitamina C, vitamina D, vitamina E, vitamina K, tiamina, riboflavina, niacina, vitamina B6, folato, vitamina B12, cálcio, ferro, magnésio, fósforo, potássio, sódio, zinco, cobre, manganês, selênio e mais
• Porções — descrição da porção padrão (ex.: "1 maçã média", "1 xícara cozida"), peso da porção em gramas e até três porções alternativas por alimento
• Categoria do alimento — classificação hierárquica usando nossa taxonomia interna (ex.: Laticínios > Queijo > Queijo Duro)
• País de origem — o país ou região principal onde o produto alimentar é vendido ou o ingrediente é comumente consumido
• Código de barras (quando disponível) — códigos UPC ou EAN para produtos de marcas
• Tags de fonte de dados — indicadores de proveniência mostrando se a entrada originou-se de bancos de dados governamentais, dados do fabricante, análise laboratorial ou nossa equipe interna de verificação

Dados de Exemplo

Aqui está uma seleção de entradas do dataset para dar uma ideia da estrutura e do nível de detalhe:

food_id	food_name	category	country	calories_per_100g	protein_g	fat_g	carbs_g	fiber_g	serving_desc	serving_g
NF-001247	Chicken Breast, Raw, Skinless	Poultry > Chicken	US	120	22.5	2.6	0.0	0.0	1 breast (174g)	174
NF-008391	Fage Total 0% Greek Yogurt	Dairy > Yogurt > Greek	GR	54	10.3	0.0	3.0	0.0	1 container (150g)	150
NF-014205	Basmati Rice, White, Cooked	Grains > Rice	IN	130	2.7	0.3	28.2	0.4	1 cup (158g)	158
NF-022876	Avocado, Hass, Raw	Fruits > Tropical	MX	160	2.0	14.7	8.5	6.7	1/2 avocado (68g)	68
NF-031560	Barilla Penne Rigate, Dry	Pasta > Dried	IT	359	12.5	2.0	71.2	3.0	2 oz (56g)	56
NF-045892	Kimchi, Traditional Napa Cabbage	Vegetables > Fermented	KR	15	1.1	0.5	2.4	1.6	1/2 cup (75g)	75
NF-053714	Salmon, Atlantic, Raw, Farmed	Fish > Salmon	NO	208	20.4	13.4	0.0	0.0	1 fillet (113g)	113
NF-067283	Chickpeas, Canned, Drained	Legumes > Beans	US	119	6.3	2.0	18.2	5.4	1/2 cup (120g)	120

O dataset completo inclui muitas mais colunas para micronutrientes, porções alternativas, dados de código de barras e tags de fonte. A tabela acima mostra os campos nutricionais principais.

Formatos de Dados

O dataset está disponível em dois formatos:

CSV

O arquivo CSV usa codificação UTF-8 com delimitadores de vírgula. A primeira linha contém os cabeçalhos das colunas. Campos que contêm vírgulas são delimitados por aspas duplas. Valores nulos são representados como campos vazios.

O formato CSV é ideal para ferramentas de planilha como Excel e Google Sheets, software estatístico como R e SPSS, e exploração rápida de dados com ferramentas de linha de comando como csvkit ou xsv.

Arquivo: nutrola-open-food-dataset-v3.csv (aproximadamente 210 MB descomprimido, 48 MB comprimido em gzip)

JSON

O arquivo JSON contém um array de objetos, um por entrada de alimento. Objetos aninhados são usados para campos estruturados como porções (que contêm uma descrição, peso em gramas e equivalente em mililitros quando aplicável) e perfis de micronutrientes.

O formato JSON é mais adequado para desenvolvimento de aplicações, importações de banco de dados e qualquer fluxo de trabalho onde você precise preservar a estrutura hierárquica de porções e grupos de nutrientes.

Arquivo: nutrola-open-food-dataset-v3.json (aproximadamente 340 MB descomprimido, 62 MB comprimido em gzip)

Ambos os arquivos também estão disponíveis como arquivos comprimidos em gzip para reduzir o tempo de download.

Esquema de Dados

Aqui está o esquema completo com descrições para cada campo do dataset:

Nome do Campo	Tipo	Descrição
food_id	string	Identificador único Nutrola para a entrada de alimento (formato: NF-XXXXXX)
food_name	string	Nome comum do alimento, incluindo marca quando aplicável
category_l1	string	Categoria alimentar de nível superior (ex.: Laticínios, Grãos, Frutas)
category_l2	string	Categoria de segundo nível (ex.: Queijo, Arroz, Tropical)
category_l3	string	Categoria de terceiro nível quando aplicável (ex.: Queijo Duro, Arroz Integral)
country	string	Código de país ISO 3166-1 alfa-2 indicando o mercado principal
brand	string	Nome da marca para produtos de marca; nulo para alimentos genéricos
barcode	string	Código de barras UPC/EAN; nulo se não aplicável
calories_per_100g	float	Energia em kcal por 100 gramas
protein_g	float	Proteína em gramas por 100g
fat_total_g	float	Gordura total em gramas por 100g
fat_saturated_g	float	Gordura saturada em gramas por 100g
fat_trans_g	float	Gordura trans em gramas por 100g
carbs_total_g	float	Carboidratos totais em gramas por 100g
fiber_g	float	Fibra alimentar em gramas por 100g
sugars_total_g	float	Açúcares totais em gramas por 100g
sugars_added_g	float	Açúcares adicionados em gramas por 100g
sodium_mg	float	Sódio em miligramas por 100g
cholesterol_mg	float	Colesterol em miligramas por 100g
vitamin_a_mcg	float	Vitamina A em microgramas RAE por 100g
vitamin_c_mg	float	Vitamina C em miligramas por 100g
vitamin_d_mcg	float	Vitamina D em microgramas por 100g
calcium_mg	float	Cálcio em miligramas por 100g
iron_mg	float	Ferro em miligramas por 100g
potassium_mg	float	Potássio em miligramas por 100g
magnesium_mg	float	Magnésio em miligramas por 100g
zinc_mg	float	Zinco em miligramas por 100g
phosphorus_mg	float	Fósforo em miligramas por 100g
selenium_mcg	float	Selênio em microgramas por 100g
vitamin_b6_mg	float	Vitamina B6 em miligramas por 100g
vitamin_b12_mcg	float	Vitamina B12 em microgramas por 100g
folate_mcg	float	Folato em microgramas DFE por 100g
vitamin_e_mg	float	Vitamina E em miligramas por 100g
vitamin_k_mcg	float	Vitamina K em microgramas por 100g
thiamin_mg	float	Tiamina (B1) em miligramas por 100g
riboflavin_mg	float	Riboflavina (B2) em miligramas por 100g
niacin_mg	float	Niacina (B3) em miligramas por 100g
copper_mg	float	Cobre em miligramas por 100g
manganese_mg	float	Manganês em miligramas por 100g
serving_1_desc	string	Descrição da porção primária (ex.: "1 xícara cozida")
serving_1_g	float	Peso da porção primária em gramas
serving_2_desc	string	Descrição da porção alternativa; nulo se não disponível
serving_2_g	float	Peso da porção alternativa em gramas
serving_3_desc	string	Descrição da segunda porção alternativa; nulo se não disponível
serving_3_g	float	Peso da segunda porção alternativa em gramas
data_source	string	Tag de proveniência: "government", "manufacturer", "laboratory" ou "verified_community"
last_verified	string	Data ISO 8601 da última verificação da entrada (AAAA-MM-DD)
dataset_version	string	Identificador da versão do dataset (ex.: "v3.0")

Todos os valores nutricionais são expressos por 100 gramas para permitir comparações consistentes. Para calcular os nutrientes por porção, multiplique o valor por 100g pelo peso da porção em gramas e divida por 100.

Como Baixar

O dataset está hospedado no nosso repositório público do GitHub:

github.com/nutrola/open-food-nutrition-dataset

Você pode baixar os arquivos diretamente da página de Releases do GitHub ou clonar o repositório:

git clone https://github.com/nutrola/open-food-nutrition-dataset.git

Para as versões comprimidas:

# Baixar CSV (comprimido em gzip)
wget https://github.com/nutrola/open-food-nutrition-dataset/releases/latest/download/nutrola-open-food-dataset-v3.csv.gz

# Baixar JSON (comprimido em gzip)
wget https://github.com/nutrola/open-food-nutrition-dataset/releases/latest/download/nutrola-open-food-dataset-v3.json.gz

O repositório também contém:

• Um README.md detalhado com instruções de início rápido
• Um CHANGELOG.md documentando as mudanças entre versões do dataset
• Um diretório scripts/ com scripts de exemplo em Python e R para carregar, filtrar e analisar os dados
• Um diretório schema/ com definições de JSON Schema e dialeto CSV

Se você precisa do banco de dados completo com mais de 3 milhões de entradas e atualizações em tempo real em vez de snapshots periódicos, consulte nossa API de Dados Nutricionais para acesso de desenvolvedor.

Casos de Uso

Pesquisa Acadêmica

Pesquisadores de nutrição podem usar o dataset para análise de padrões alimentares, modelagem epidemiológica e estudos de densidade nutricional sem gastar semanas limpando e mesclando arquivos de dados governamentais. O sistema de categorias hierárquicas facilita a filtragem por grupos alimentares, e o campo de país permite comparações interculturais.

Pesquisas publicadas usando o dataset devem citá-lo como: Nutrola Open Food Nutrition Dataset, v3.0 (2026). Disponível em github.com/nutrola/open-food-nutrition-dataset. Licenciado sob CC BY-SA 4.0.

Desenvolvimento de Aplicações

Desenvolvedores construindo aplicações de saúde, fitness ou relacionadas a alimentos podem usar o dataset como um banco de dados alimentar local. O esquema consistente e os dados de porções significam que você pode construir uma funcionalidade de registro alimentar sem depender de uma conexão de API ao vivo. Isso é particularmente útil para aplicativos móveis offline-first, prototipagem e projetos de hackathon.

O formato CSV carrega diretamente no SQLite, PostgreSQL ou qualquer banco de dados relacional. O formato JSON mapeia perfeitamente para bancos de dados de documentos como MongoDB ou Firestore.

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina

O dataset é adequado para treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina relacionados a alimentos e nutrição. Aplicações comuns incluem:

• Modelos de classificação de alimentos — use a hierarquia de categorias como rótulos de treinamento para construir classificadores que preveem categorias alimentares a partir de nomes ou perfis nutricionais
• Estimativa nutricional — treine modelos de regressão que preveem calorias ou conteúdo de macronutrientes a partir de informações parciais (ex.: estimar calorias a partir de proporções de proteína, gordura e carboidratos)
• Sistemas de recomendação — construa motores de recomendação de alimentos que sugiram alternativas nutricionalmente similares
• Detecção de anomalias — identifique perfis nutricionais incomuns que possam indicar problemas de qualidade de dados em outros datasets

Educação

Estudantes e educadores de ciências nutricionais podem usar o dataset para trabalhos de curso, laboratórios e tarefas. A amplitude dos dados — cobrindo alimentos de dezenas de países e abrangendo todos os principais grupos alimentares — torna-o útil para ensinar conceitos como proporções de macronutrientes, densidade de micronutrientes e como os perfis nutricionais variam entre cozinhas e níveis de processamento alimentar.

Saúde Pública e Políticas

Organizações de saúde pública podem usar os dados para analisar o panorama nutricional de categorias alimentares ou mercados específicos. O campo de país permite filtragem por região, e o campo de marca permite a análise da qualidade nutricional de alimentos de marca versus genéricos.

Metodologia de Qualidade dos Dados

Lançar um dataset aberto não significa nada se os dados não forem confiáveis. Veja como garantimos a qualidade nas mais de 500.000 entradas desta versão.

Verificação Multi-Fonte

Cada entrada no dataset foi verificada contra pelo menos duas fontes independentes. Nossas fontes de dados primárias incluem:

• Bancos de dados nutricionais governamentais — USDA FoodData Central (Estados Unidos), CoFID (Reino Unido), NUTTAB (Austrália), CNF (Canadá) e bancos de dados equivalentes de mais de 20 países
• Dados fornecidos por fabricantes — painéis de informações nutricionais enviados diretamente por fabricantes de alimentos através do nosso programa de parceria de marcas
• Análise laboratorial — testes laboratoriais independentes realizados pela nossa equipe para alimentos de alto volume onde os dados de origem são conflitantes ou desatualizados
• Submissões comunitárias verificadas — entradas enviadas por usuários que passaram pelo nosso processo de verificação em três etapas (referência cruzada automatizada, revisão por especialistas e detecção de outliers estatísticos)

Verificações Automatizadas de Qualidade

Cada entrada passa por uma bateria de verificações automatizadas antes de entrar no dataset:

• Validação de balanço energético — a contagem de calorias é comparada com o cálculo de Atwater (4 kcal/g de proteína + 9 kcal/g de gordura + 4 kcal/g de carboidrato). Entradas onde as calorias declaradas desviam do valor calculado em mais de 10% são sinalizadas para revisão manual.
• Verificações de faixa — cada valor nutricional é validado contra faixas fisiologicamente plausíveis para a categoria alimentar. Uma entrada de queijo alegando 0 gramas de gordura ou uma entrada de fruta alegando 50 gramas de proteína é sinalizada imediatamente.
• Consistência entre entradas — alimentos similares são comparados estatisticamente. Se uma nova entrada de peito de frango tem valores significativamente diferentes do cluster existente de entradas de peito de frango, ela é retida para revisão.
• Validação de porção — os pesos das porções são verificados contra porções padrão conhecidas. Uma "1 maçã média" alegando pesar 500 gramas não passa.

Revisão Humana

Entradas sinalizadas pelas verificações automatizadas passam por revisão manual pela nossa equipe de dados, que inclui nutricionistas credenciados e cientistas de alimentos. Aproximadamente 12% das entradas requerem alguma forma de correção manual antes de serem aprovadas.

Manutenção Contínua

O dataset não é um despejo único de dados. Nós reverificamos as entradas de forma contínua, priorizando alimentos de alto volume (aqueles mais frequentemente registrados pelos usuários da Nutrola) e entradas cujos dados de origem foram atualizados. Quando um fabricante de alimentos reformula um produto, capturamos a mudança através do nosso sistema de monitoramento de códigos de barras e atualizamos a entrada de acordo.

Frequência de Atualização

Publicamos novas versões do dataset aberto trimestralmente. Cada versão inclui:

• Novas entradas de alimentos adicionadas desde a versão anterior
• Correções de entradas existentes identificadas através do nosso monitoramento de qualidade
• Dados nutricionais atualizados para produtos reformulados
• Cobertura expandida de micronutrientes quando novos dados de origem ficam disponíveis

A versão atual é a v3.0, lançada em março de 2026. O histórico de versões e changelogs estão disponíveis no repositório do GitHub.

Se você precisa de dados atualizados com mais frequência do que trimestralmente, nossa API de Dados Nutricionais reflete mudanças em até 48 horas.

Licença

O Dataset Aberto de Nutrição Alimentar da Nutrola é lançado sob a licença Creative Commons Atribuição-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-SA 4.0).

Isso significa que você é livre para:

• Compartilhar — copiar e redistribuir o dataset em qualquer meio ou formato
• Adaptar — remixar, transformar e construir sobre o dataset para qualquer finalidade, incluindo uso comercial

Sob os seguintes termos:

• Atribuição — você deve dar o crédito apropriado à Nutrola, fornecer um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas
• CompartilhaIgual — se você remixar, transformar ou construir sobre o dataset, deve distribuir suas contribuições sob a mesma licença CC BY-SA 4.0

Escolhemos a CC BY-SA 4.0 porque ela estabelece o equilíbrio certo entre abertura e garantia de que melhorias retornem à comunidade. Se você construir uma versão melhor destes dados, a licença garante que suas melhorias permaneçam disponíveis para todos os outros também.

Como Ele Se Compara a Outros Datasets

Existem vários datasets nutricionais publicamente disponíveis. Veja como o Dataset Aberto de Nutrição Alimentar da Nutrola se compara às duas alternativas mais amplamente utilizadas.

vs. USDA FoodData Central

O USDA FoodData Central é o padrão ouro para dados nutricionais nos Estados Unidos. É completo, bem documentado e respaldado por análise laboratorial. No entanto, tem limitações que o dataset da Nutrola resolve:

Dimensão	USDA FoodData Central	Dataset Aberto Nutrola
Total de entradas	~400.000 (Foundation, SR Legacy, Branded combinados)	500.000+
Cobertura geográfica	Principalmente Estados Unidos	47 países
Produtos de marca	Apenas marcas dos EUA, frequentemente desatualizados	Marcas internacionais, verificadas trimestralmente
Formato dos dados	Múltiplos formatos de arquivo incompatíveis, estrutura relacional complexa	Arquivo único CSV ou JSON, estrutura plana
Porções	Inconsistentes entre sub-bancos de dados	Formato padronizado com até 3 porções por alimento
Facilidade de uso	Requer engenharia de dados significativa para mesclar sub-bancos de dados	Baixe um arquivo e comece a trabalhar
Frequência de atualização	Varia por sub-banco de dados (anualmente para alguns)	Trimestral

Se seu trabalho é focado exclusivamente em alimentos dos EUA e você precisa do perfil nutricional mais detalhado possível (USDA cobre 150+ nutrientes para alimentos Foundation), o FoodData Central é a melhor escolha. Se você precisa de cobertura internacional, formatação consistente e um dataset que funcione pronto para uso, o dataset da Nutrola é a opção mais forte.

Os dois datasets são complementares. Muitos pesquisadores usam os dados Foundation do USDA para análise detalhada de nutrientes dos EUA e complementam com dados da Nutrola para cobertura internacional e produtos de marca.

vs. Open Food Facts

O Open Food Facts é um banco de dados colaborativo com mais de 3 milhões de entradas. Tem uma escala impressionante e cobre produtos de muitos países. No entanto, sua natureza colaborativa introduz desafios de qualidade de dados:

Dimensão	Open Food Facts	Dataset Aberto Nutrola
Total de entradas	3M+	500.000+
Qualidade dos dados	Variável — colaborativo com verificações automatizadas	Verificado — multi-fonte, revisado por humanos
Completude	Muitas entradas sem dados de macro/micro	Todas as entradas têm dados completos de macros; 90%+ têm perfis completos de micros
Porções	Inconsistentes, frequentemente ausentes	Padronizadas, sempre presentes
Taxonomia de categorias	Tags colaborativas, inconsistentes	Taxonomia hierárquica, curada
Cobertura de nutrientes	Varia amplamente por entrada	40+ nutrientes consistentes em todas as entradas
Formato dos dados	Dump MongoDB, JSON aninhado complexo	CSV e JSON limpos
Licença	Open Database License (ODbL)	CC BY-SA 4.0

O Open Food Facts se destaca em amplitude — se você precisa procurar um produto obscuro específico por código de barras, eles provavelmente o têm. O dataset da Nutrola se destaca em profundidade e consistência — cada entrada atende ao mesmo padrão de qualidade, tornando-o mais confiável para análise quantitativa onde lacunas ou erros nos dados podem distorcer os resultados.

Se você está construindo um aplicativo de scanner de código de barras e precisa de cobertura máxima de produtos, o Open Food Facts é um bom ponto de partida. Se você está treinando um modelo de aprendizado de máquina, conduzindo pesquisa estatística ou construindo um aplicativo onde a precisão nutricional importa, os dados verificados do dataset da Nutrola lhe darão uma base mais sólida.

Primeiros Passos

Depois de baixar o dataset, aqui está um exemplo rápido de como carregá-lo e explorá-lo em Python:

import pandas as pd

# Carregar o dataset
df = pd.read_csv("nutrola-open-food-dataset-v3.csv")

# Visão geral básica
print(f"Total de entradas: {len(df):,}")
print(f"Países cobertos: {df['country'].nunique()}")
print(f"Categorias alimentares (N1): {df['category_l1'].nunique()}")

# Encontrar alimentos ricos em proteína e baixos em calorias
high_protein = df[
    (df["protein_g"] > 20) &
    (df["calories_per_100g"] < 150)
].sort_values("protein_g", ascending=False)

print(high_protein[["food_name", "calories_per_100g", "protein_g"]].head(10))

# Analisar macros médios por categoria alimentar
category_macros = df.groupby("category_l1").agg({
    "calories_per_100g": "mean",
    "protein_g": "mean",
    "fat_total_g": "mean",
    "carbs_total_g": "mean"
}).round(1)

print(category_macros.sort_values("calories_per_100g", ascending=False))

Mais exemplos — incluindo scripts em R, guias de importação SQL e Jupyter notebooks — estão disponíveis no diretório scripts/ do repositório do GitHub.

Perguntas Frequentes

O dataset é realmente gratuito para usar?

Sim. O Dataset Aberto de Nutrição Alimentar da Nutrola é lançado sob a licença CC BY-SA 4.0, que permite uso comercial e não comercial. Os únicos requisitos são que você credite a Nutrola como fonte e que quaisquer datasets derivados que você distribua usem a mesma licença. Não há chaves de API, limites de uso nem necessidade de registro para baixar os arquivos.

Com que frequência o dataset é atualizado?

Publicamos novas versões trimestralmente. Cada versão adiciona novas entradas de alimentos, corrige erros identificados desde a versão anterior e atualiza entradas de produtos que foram reformulados. A página de Releases do repositório GitHub tem o histórico completo de versões, e você pode assistir o repositório para ser notificado quando novas versões forem publicadas.

Posso usar este dataset para construir um aplicativo comercial?

Sim. A licença CC BY-SA 4.0 permite explicitamente uso comercial. Você pode usar os dados em um aplicativo pago, um produto SaaS ou qualquer outro contexto comercial. Você deve incluir atribuição à Nutrola no seu aplicativo ou documentação, e se você distribuir uma versão modificada do dataset em si, a versão modificada também deve ser licenciada sob CC BY-SA 4.0. Usar os dados dentro do seu aplicativo (sem redistribuir o dataset bruto) não aciona o requisito de CompartilhaIgual.

Por que apenas 500 mil entradas quando o banco de dados completo da Nutrola tem mais de 3 milhões?

O dataset aberto contém entradas que podemos lançar sob uma licença aberta sem restrições. Nosso banco de dados completo inclui dados de fontes proprietárias — parcerias diretas com fabricantes, dados laboratoriais licenciados e outras fontes com limitações contratuais sobre redistribuição. As 500 mil entradas no dataset aberto vêm de bancos de dados governamentais, nossas próprias análises laboratoriais e submissões comunitárias onde os contribuidores concordaram com o licenciamento aberto. Se você precisa de acesso ao banco de dados completo, nossa API de Dados Nutricionais o disponibiliza sob termos comerciais separados.

O que devo fazer se encontrar um erro no dataset?

Abra uma issue no repositório do GitHub com o food_id da entrada afetada e uma descrição do erro. Inclua um link de fonte se você tiver um (ex.: site do fabricante mostrando informações nutricionais diferentes). Nossa equipe de dados revisa issues reportadas semanalmente, e correções confirmadas são incluídas na próxima versão trimestral. Para correções urgentes, podemos publicar uma versão de correção entre as atualizações trimestrais.

Qual é a relação deste dataset com a API de Dados Nutricionais da Nutrola?

O dataset aberto é um snapshot trimestral estático de um subconjunto curado do nosso banco de dados. A API fornece acesso em tempo real ao banco de dados completo com mais de 3 milhões de entradas, com busca, filtragem, consulta por código de barras e outros recursos. Pense no dataset aberto como a base para casos de uso offline ou em lote, e na API como a solução para aplicações em produção que precisam de dados ao vivo. Muitos desenvolvedores começam com o dataset aberto para prototipagem e migram para a API quando vão para produção.