Switch to English?
Yes
Переключитись на українську?
Так
Переключиться на русскую?
Да
Przełączyć się na polską?
Tak

Adilzhan Kapitay

Предложите Adilzhan работу над вашим следующим проектом или зарегистрируйте профиль фрилансера и начинайте зарабатывать прямо сейчас.

Казахстан Нур-Султан, Казахстан
1 месяц 26 дней назад
Свободен для работы свободен для работы
на сервисе 2 месяца 8 дней

Рейтинг

Успешных проектов
Нет данных
Средняя оценка
Нет данных
Рейтинг
161
Python
Базы данных и SQL

Резюме

Я продвинутый Python-разработчик с глубокой специализацией в области автоматизации и обработки данных. Мой опыт охватывает создание сложных Telegram-ботов с богатым функционалом, разработку высокопроизводительных парсеров для сбора данных с любых веб-ресурсов, включая сайты с защитой и динамическим контентом, а также глубокую настройку и автоматизацию Google Таблиц через Google Apps Script. Я помогаю бизнесу и частным заказчикам избавляться от рутины, превращая хаотичные процессы в четко работающие алгоритмы. В моем арсенале уверенное владение современными библиотеками для скрапинга, разработки асинхронных ботов и интеграции сторонних сервисов через API. К каждому проекту я подхожу с позиции инженера: пишу чистый, оптимизированный код, который легко поддерживать, и всегда довожу задачу до работающего результата, строго соблюдая дедлайны. Если вам нужно автоматизировать сбор данных, настроить интеграцию между сервисами или запустить умного бота, который возьмет на себя часть ваших бизнес-задач, я готов предложить надежное и масштабируемое техническое решение.


Навыки и умения


Администрирование

Портфолио


  • todo manager

    Python
    Менеджер задач с интерфейсом командной строки. Написан на чистом Python без внешних зависимостей только стандартная библиотека. Поддерживает приоритеты задач, фильтрацию, заметки и статистику. Данные хранятся локально в JSON. Цветной вывод в терминале для удобной работы.
  • Telegram_weather bot

    Разработка ботов
    Телеграм-бот для получения актуальной погоды по названию города. Написан на Python с использованием aiogram 2.x и OpenWeatherMap API. Поддерживает русские и английские названия городов, показывает температуру, влажность и скорость ветра. Реализована модульная архитектура с разделением на хендлеры, клавиатуры и утилиты. Переменные окружения вынесены в .env для безопасного хранения токенов.
  • Мощный парсер самописный

    Парсинг данных
    # FSA Data Parser PRO

    [![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.9+-blue.svg)](https://www.python.org/)
    [![PySide6](https://img.shields.io/badge/PySide6-GUI-green.svg)](https://doc.qt.io/qtforpython-6/)
    [![HTTPX](https://img.shields.io/badge/httpx-Requests-red.svg)](https://www.python-httpx.org/)

    Мощный многопоточный парсер для сбора данных о декларациях и сертификатах с официального открытого API Росаккредитации (ФСА / pub.fsa.gov.ru). Оснащен современным графическим интерфейсом (темная тема) и продвинутой логикой обхода ограничений.

    ## Ключевые возможности

    * **Удобный GUI (PySide6):** Управление парсингом в несколько кликов, мониторинг логов и визуальный `QProgressBar` процесса.
    * **Глубокие фильтры:** Поиск по датам регистрации, типам документов и конкретным техническим регламентам (ТР ТС / ТР ЕАЭС).
    * **Многопоточность:** Ядро парсера вынесено в отдельный `QThread`, что гарантирует плавность интерфейса при любых нагрузках.
    * **Поддержка прокси:** Встроенный `ProxyManager` с round-robin ротацией для бесперебойного сбора данных без блокировок.
    * **Защита от сбоев:** Автоматическое сохранение промежуточных результатов (autosave каждые 50 записей) в JSON и система повторных запросов (retries) при падении сети.
    * **Умный экспорт в Excel:** Автоматическое форматирование и подгонка ширины колонок (с использованием `pandas` и `openpyxl`). Собирает такие поля как: *Статус, Заявитель, Изготовитель, Дата регистрации, Телефон, Email, Контактное лицо*.

    ## Технологический стек
    * **Язык:** Python
    * **GUI-фреймворк:** PySide6 (Qt)
    * **Сетевые запросы:** httpx
    * **Обработка данных:** pandas, openpyxl

    ## Установка и запуск

    1. **Клонируйте репозиторий:**
    ```bash
    git clone [https://github.com/ВАШ_НИК/НАЗВАНИЕ_РЕПОЗИТОРИЯ.git](https://github.com/ВАШ_НИК/НАЗВАНИЕ_РЕПОЗИТОРИЯ.git)
    cd НАЗВАНИЕ_РЕПОЗИТОРИЯ