Budżet: 6000 UAH Termin: 30 dni
Opracuję backend bota w Pythonie do parsowania przez headless-przeglądarkę z automatyczną synchronizacją analityki w Google Sheets przez API, zapewniając stabilne zbieranie danych we wszystkich 580 pozycjach nawet przy zmianie struktury stron.
Jakim dokładnie technicznym sposobem planujecie omijać zabezpieczenia Cloudflare oraz systemy antyfraudowe dużych laboratoriów, jeśli bez użycia residentnych proxy i imitacji odcisków prawdziwych przeglądarek wasz skrypt otrzyma bana już przy pierwszej setce zapytań, pozostawiając was z pustą tabelą i „ślepym” monitorowaniem na najważniejszym etapie?
Czy przewidujecie budżet na usługi proxy do omijania blokad, a także szczegółowy stos (Playwright/AIOHTTP) oraz terminy realizacji — jestem gotów omówić w prywatnej korespondencji. 🤝
Budżet: 27000 UAH Termin: 13 dni
Witaj! Zadanie jest jasne i zrozumiałe. Specjalizuję się w automatyzacji zbierania danych i mam doświadczenie w pracy z agregatorami medycznymi. Realizuję stabilne narzędzie, które pozwoli Ci mieć rękę na pulsie rynku laboratoriów bez żadnych wysiłków.
Co otrzymasz:
1. Dokładne dane: Parsowanie 580 usług z uwzględnieniem promocji i specyfiki stron (DILA, Sinevo itp.).
2. Wygodna kontrola: Administracja listą usług za pomocą znanych Arkuszy Google.
3. Natychmiastowe raporty: W każdy poniedziałek o 09:00 otrzymasz analitykę w Telegramie na temat wszelkich wahań cen konkurencji.
4. Stabilność: Logowanie błędów i możliwość ręcznego uruchomienia komendą /run.
Koszt: 35 000 UAH.
Termin: 13 dni roboczych.
Budżet: 6000 UAH Termin: 5 dni
Cześć!
Opracowuję boty do Telegramu w NodeJS. Jestem gotów się tym zająć. Pisz, omówimy.
Budżet: 12000 UAH Termin: 10 dni
Witam.
Aby uzyskać dane, można użyć zarówno przeglądarki, jak i osobnych bibliotek do zapytań.
Orientacyjne koszty i terminy podałem w ofercie.
Mam doświadczenie w parsowaniu różnych stron z zabezpieczeniami i bez.
Skonfiguruję parsera i bota zgodnie z Twoimi wymaganiami.
Możliwe dalsze wsparcie projektu.
Pisz do mnie prywatnie w celu wyjaśnienia wszystkich szczegółów.
Budżet: 6000 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry!
Proponuję profesjonalne opracowanie Twojego bota Telegram do monitorowania cen. Mam doświadczenie w parsowaniu stron internetowych, pracy z API Telegram oraz Google Sheets. Jestem gotów zrealizować całą funkcjonalność zgodnie z wymaganiami, zapewnić stabilną pracę oraz automatyczne zbieranie danych.
Proszę, napisz do mnie, aby omówić szczegóły projektu i ustalić terminy.
Budżet: 6000 UAH Termin: 12 dni
Dzień dobry, Wjaczesław!
Rozumiem, gdzie są pułapki. Najtrudniejsze nie jest parsowanie, a zestawienie usług między stronami. Każda laboratoria ma swoje nazwy dla tego samego badania. Zrobię to za pomocą tabeli zgodności w Google Sheets, którą można edytować ręcznie bez programisty.
Co do technologii: Python, Playwright dla stron z JS, Google Sheets API, python-telegram-bot. Wdrożenie na VPS z cron lub GitHub Actions. Dane - Google Sheets plus SQLite lokalnie jako bufor podczas parsowania.
Ważny punkt: parsery żyją około 3-6 miesięcy do pierwszej awarii z powodu zmiany układu. To normalne, ale trzeba to zrozumieć z wyprzedzeniem.
Od siebie dodam jedną rzecz. Jeśli wprowadzicie swoje ceny w osobnym arkuszu, bot od razu w raporcie pokaże, gdzie konkurent stał się tańszy od was. To już jest sugestia w waszym przykładzie raportu, ale w specyfikacji nie jest to zapisane. Zrobię to bezpłatnie w ramach zadania.
Mam doświadczenie w parsowaniu i botach Telegram, mogę pokazać przykłady. Wsparcie po uruchomieniu jestem gotowa omówić. Napiszcie na prywatne.
Budżet: 15000 UAH Termin: 10 dni
Wszystkie wskazane strony przetestowałem, dane otrzymuję. Główną trudnością są różne nazwy i kody usług, proponuję rozwiązanie - zrobimy jedną listę (wasza tabela Google) i powiążemy z nią usługi z każdej strony. Po wstępnym ustawieniu wszystko działa automatycznie.
W odniesieniu do waszych pytań;
1. Koszt jest podany orientacyjnie, w prywatnych wiadomościach omówimy.
2. Termin wykonania to 10 dni, to rozwój, może być wcześniej lub później.
3. Piszę w Pythonie.
4. Wygodnie będzie wam zapewne dostarczać w tabelach Google, a przechowywać na serwerze w bazie.
5. Tak, mam doświadczenie, mam również portfolio oraz wiele nieopisanych projektów.
6. Tylko w ten sposób pracuję, bez wsparcia nie robię parserów - to nie jest jednorazowy rozwój.
Parsery umieszczam na swoich serwerach, śledzę stabilność i poprawiam błędy przy zmianach stron. Jestem gotów omówić szczegóły, piszcie.
Budżet: 6000 UAH Termin: 12 dni
Jestem gotowy do działania. Można pracować na różne sposoby, ale proponuję podzielić projekt na kroki i realizować każdy zasób osobno. Należy wyjaśnić szczegóły zamówienia, piszcie! Używam Pythona, uv, github, docker.
Budżet: 6000 UAH Termin: 3 dni
Cześć! Czy wszystkie 580 usług mają taką samą strukturę stron u konkurencji, czy są takie, które wymagają osobnego podejścia do parsowania?
Termin i budżet ustalę w osobistej korespondencji.
Proponuję zrealizować projekt w następujący sposób:
1. Opracuję parser w Pythonie z wykorzystaniem BeautifulSoup i Selenium dla stron z dynamiczną treścią.
2. Skonfiguruję przechowywanie danych w Google Sheets oraz automatyczne porównywanie cen z wcześniejszym zbiorem.
3. Zrealizuję bota Telegram na aiogram z komendami /run, /last_report, /status oraz cotygodniowym harmonogramem za pomocą cron lub APScheduler.
Dziękuję za rozważenie mojej propozycji. Cieszę się na możliwość współpracy z Tobą!
Budżet: 27000 UAH Termin: 30 dni
Dzień dobry. Piszę programy do automatyzacji różnych procesów. Mogę napisać takiego bota. Python + Playwright + Telegram API. Lepiej przechowywać w Google Sheets i w bazie SQLite - wtedy będzie możliwość samodzielnego przeglądania bazy. Tak - mam doświadczenie - dlatego podałem taki termin. Tak - oferuję 30 dni bezpłatnej obsługi technicznej po zakończonym projekcie. 33000 zł / 30 dni
Budżet: 10000 UAH Termin: 10 dni
Dzień dobry, już pracowałem z takimi laboratoriami, możemy omówić szczegóły projektu. Cena i termin są wstępne, ostatecznie będą po omówieniu. Z góry dziękuję.
Danilo Kanivets
Oferta, która wygrała- Zlecenia 53
- Ocena 5.0
- Ranking 4 555
Budżet: 6000 UAH Termin: 4 dni
Dzień dobry, jestem programistą Pythona z dużym doświadczeniem w tworzeniu botów telegramowych o różnym stopniu skomplikowania. Mogę zrealizować twoje zamówienie szybko i jakościowo. Pisz, aby omówić szczegóły, jestem gotowy zacząć już dziś. Również załaduję twojego bota na serwer, aby zapewnić stabilną pracę 24/7 i odpowiadam za wsparcie techniczne bota przez jeszcze miesiąc. To wchodzi w koszt.
Budżet: 6000 UAH Termin: 5 dni
Cześć! Mam doświadczenie w tworzeniu botów Telegram z automatycznym uruchamianiem i skomplikowanymi parserami w Pythonie. Wcześniej robiłem stabilne rozwiązania z logowaniem błędów i porównywaniem danych, które będą odpowiednie do twojego monitorowania cen. Jaka jest teraz najbardziej problematyczna część — parsowanie konkretnych stron czy integracja z Google Sheets?
Budżet: 6000 UAH Termin: 12 dni
Czy macie mapowanie zgodności nazw usług między konkurentami (DILA, Sinevo, Medlab, CSD, Nikolab, Dniprolab), czy tworzymy je w ramach projektu?
Mamy doświadczenie w parsowaniu i botach Telegram (monitoring cen, raporty w TG). Proponujemy stos: Python (Playwright + Requests/BS4), aiogram, APScheduler, gspread; retry, logowanie, ewidencja promocji i miast. Dane na start — Google Sheets (oddzielne arkusze: usługi/historia/błędy); do skalowania — PostgreSQL. SQLite nie zalecamy do regularnych zbiorów. Termin — do 12 dni, budżet — 1500 USD. Realizujemy /run, /last_report, /status i automatyczne uruchamianie w poniedziałek o 09:00. Jesteśmy gotowi zacząć w tym tygodniu i wspierać po uruchomieniu — prześlemy krótki plan i pilotaż na 100 pozycjach.
Oferty ukryte
Aktualnie brak ofert
-
Dmitro Malishevsky 4 majaПідкажіть, будь ласка, що сталось з попереднім таким замовленням?
Щось пішло не так? Можливо, є якісь додаткові умови або складності, які потрібно знати перед початком роботи?
Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii Parsowanie danych
Dzień dobry! Należy wykonać dwa zadania: 1. Opracować parser produktów z zewnętrznej strony (10–40 tys. pozycji, marketplace) z zachowaniem zorganizowanych danych w MySQL do późniejszego wyświetlenia w WordPressie. 2. Zainstalować i skonfigurować n8n na VPS, a także zorganizować przetwarzanie treści AI: konfiguracja promptów, przeredagowanie tekstów, przetwarzanie obrazów, optymalizacja SEO i sprawdzanie tekstów pod kątem detekcji AI. Można oszacować koszt realizacji zarówno całego projektu, jak i każdego zadania osobno. .
Trzeba wykonać parsowanie z kanałów Viber (Łączna liczba - 49 kanałów, około 80 tys. subskrybentów).
Dla istniejącego systemu mikroserwisowego wymagana jest opracowanie niezależnej usługi do przetwarzania plików Excel. Zadanie polega na stworzeniu niezawodnego procesu przyjmowania, walidacji i transformacji danych z tabel do zorganizowanego formatu bazy danych. Funkcjonalne zadania: Opracowanie API opartego na gRPC do odbierania poleceń przetwarzania i zwracania statusów wykonania. Realizacja logiki parsowania plików: odczyt dużych ilości danych (XLSX), czyszczenie, sprawdzanie typów i przekształcanie do modeli biznesowych. Realizacja warstwy dostępu do danych (Repository/Unit of Work) do zapisywania wyników w PostgreSQL za pomocą Entity Framework Core. Zapewnienie bezpieczeństwa wątków i efektywnego wykorzystania zasobów (szczególnie przy przetwarzaniu dużych plików). Wymagania techniczne: Platforma: .NET 10. Wzorce architektoniczne: Dependency Injection, CQRS, modułowa architektura projektu. Komunikacja: Wyłącznie gRPC. Praca z Excelem: Wykorzystanie wydajnych bibliotek (np. EPPlus, OpenXML lub analogi według wyboru). Modularność: Kod powinien być zorganizowany w sposób umożliwiający łatwe skalowanie usługi i testowanie. Oczekiwany rezultat: W pełni działający mikroserwis, gotowy do wdrożenia w środowisku kontenerowym. Czysta baza kodu z przestrzeganiem zasad SOLID. Udokumentowane pliki .proto. Podstawowe testy jednostkowe dla krytycznych punktów przetwarzania danych. Wymagania dla kandydata: W odpowiedzi proszę podać: Twoje doświadczenie w pracy z .NET w architekturze mikroserwisowej. Przykłady tego, jak organizujesz DI i modularność w swoich projektach. Doświadczenie w pracy z bibliotekami Excel w .NET. Gotowość do pracy na podstawie kontraktów gRPC.
Dzień dobry. Potrzebny parser według słów kluczowych z wyświetlaniem wyników przez bota Telegram. Jak to ma działać: Automatyczne wyszukiwanie na 4 stronach według słów kluczowych, które czasami się zmieniają. Zapytania są wysyłane co kilka minut. Słowa są ładowane w formie pliku .txt. TG powinien zawierać przyciski: uruchom bota, zatrzymaj bota, pobierz plik (pobiera plik z aktualnymi słowami kluczowymi), załaduj plik (ładuje edytowany plik z nowymi słowami). Bots powinien ignorować wcześniej znalezione wyniki, tzn. nie wskazuje tego samego ogłoszenia dwa razy. Wynik przychodzi do bota w formie linku z zdjęciem, ale wystarczy też sam link. P.S. wyszukiwanie na stronach bez API, VPS na 6TB i 50 IP już są dostępne. Po szczegółowe informacje proszę kontaktować się na PW.
Zadanie: jeden dashboard ze wszystkimi wskaźnikami biznesowymi — reklama, lejek, płatności, praca menedżerów, planowanie przychodu. Dane są pobierane automatycznie przez API. Zakres: tylko kierunek YCL (zatrudnienie w Europie). W Kommo są też inne kierunki — do magazynu trafiają tylko transakcje z lejek YCL (filtr według lejka/tagu ustalimy).1. Źródła danych (integracje) Kommo CRM — leady, transakcje, etapy lejka, odpowiedzialni, źródła, daty przejść między etapami (koniecznie zachować historię), przyczyny odmowy, pola niestandardowe transakcji (patrz p. 2). Stripe — płatności, kwoty, statusy (sukces/odmowa/zwrot), powiązanie z transakcją. Meta Ads — wydatki, wyświetlenia, kliknięcia, CPL, leady według kampanii (działa teraz). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — planowane; architektura — rozszerzalne konektory bez przeróbek rdzenia. SEO/organika— Google Search Console + GA4. Przeszły związek: źródło ruchu → lead w Kommo → płatność w Stripe (UTM, ID transakcji w metadanych Stripe — mechanikę zaproponować). 2. Obowiązkowe przekroje (pola transakcji w Kommo) Każda metryka musi być filtrowana/grupowana według: Obywatelstwo klienta (Kenia, Nigeria, Indie itp.). Status pobytu: mieszka w swoim kraju / ekspat (już przebywa w Europie). To dwa różne segmenty z różnym cyklem, konwersją i wartością transakcji. Kraj umiejscowienia / usługa: Polska, Serbia, Słowacja, Niemcy (ZAV). Menedżer, zespół, kanał ruchu, okres. Jeśli jakichś pól w Kommo brakuje — wykonawca wskazuje, jakie pola należy dodać, zamawiający dodaje.3. Lejek i wskaźniki wyprzedzające Dane w przekroju lejka, dla każdego etapu — podsumowujące i wyprzedzające (leading) metryki: Ruch → lead: leady, CPL według kanałów + dynamika wydatków/kliknięć dzień do dnia. Lead → kwalifikacja: konwersja + czas pierwszej odpowiedzi, kontakty/telefony do menedżera dziennie, leady bez odpowiedzi. Kwalifikacja → umowa/faktura: konwersja + wysłane oferty, zawieszone transakcje (dni na etapie powyżej normy). Faktura → płatność: płatności, średnia wartość transakcji + niezapłacone faktury, nieudane płatności. Podsumowanie: przychód, ROMI według kanałów, run rate do planu miesiąca. 4. Cykl transakcji Średni i medianowy cykl lead → płatność (punkt odniesienia biznesu ~4 tygodnie), trend cyklu w czasie. Rozkład cyklu według etapów (ile dni transakcja spędza na każdym etapie) — aby zobaczyć, który etap się wydłuża. Lista transakcji, które utknęły na etapie dłużej niż norma. Przekrój cyklu według segmentów: obywatelstwo, status pobytu, kraj umiejscowienia, menedżer. 5. Wczesne ostrzeżenie o spadku (kluczowy blok) Ponieważ cykl ~4 tygodnie, dzisiejsze leady = płatności za miesiąc. System powinien: Porównywać leady/kwalifikacje bieżącego tygodnia z średnią ruchomą (4 tygodnie) i przy odchyleniu w dół wydawać alert: „leadów −X%, przy cyklu 4 tygodnie oczekuj spadku płatności w tygodniu [daty]”. Budować prognozę płatności na 4 tygodnie do przodu z bieżącego pipeline'u: transakcje na każdym etapie × historyczna konwersja etapu × pozostały cykl. Podświetlać na czerwono tygodnie, gdzie prognoza jest niższa od planu — z zapasem czasu na reakcję. 6. Dopłaty i planowanie sprzedaży W karcie transakcji Kommo przechowywane są data i kwota planowanej dopłaty. System powinien: Zbierać kalendarz przyszłych dopłat: całkowita liczba oczekiwanych, według tygodni/miesięcy. Podświetlać przeterminowane dopłaty (data minęła, brak płatności w Stripe) — osobna lista do dociśnięcia. Liczyć plan miesiąca jako: plan − już opłacone − dopłaty zgodnie z harmonogramem = ile nowych sprzedaży potrzebnych (w pieniądzach i w sztukach transakcji przy średniej wartości transakcji). Harmonogram według tygodni: dopłaty + prognoza nowych płatności w stosunku do tygodniowego planu. 7. Praca menedżerów Dzienny przekrój dla każdego menedżera: kontakty/telefony, rozmowy, wysłane oferty, płatności — dla każdego dnia osobno, z wykresem za okres. Postęp realizacji osobistego planu w porównaniu z tempem miesiąca (na przodzie / w tempie / w tyle). Benchmarking z kolegami. 8. Wizualizacja i role „Sygnalizatory” (zielony/żółty/czerwony) w kluczowych metrykach w odniesieniu do norm/planu; skale postępu; wykresy trendów; adaptacja do urządzeń mobilnych. Role: CEO — wszystko; ROP — cały lejek i menedżerowie; team lead — swój zespół; menedżer — swoje wskaźniki i pozycja w stosunku do kolegów. 9. Raporty i AI Automatyczne raporty według harmonogramu (codzienne podsumowanie, tygodniowy raport) w dashboardzie i/lub komunikatorze. Zapytania w dowolnej formie („jak zmienił się CPL z Meta w ciągu 2 tygodni?”) — LLM nad magazynem. Alerty w strefie czerwonej oraz według zasad z p. 5–6. 10. Oczekiwania techniczne i etapowość Magazyn (PostgreSQL/BigQuery lub analog) + ETL: webhooks Kommo + okresowa synchronizacja (15–60 min). Frontend: niestandardowy lub narzędzie BI — zaproponować z uzasadnieniem; wymagania dotyczące ról, sygnalizatorów, prognoz i zapytań AI muszą być wykonalne. Etapy: (1) audyt i mapa metryk → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, lejek, sygnalizatory, role → (3) cykl transakcji, wczesne ostrzeżenie, dopłaty i plan → (4) SEO, raporty AI, alerty → (5) nowe kanały reklamowe. Płatność etapowa, po każdym etapie — demo. W odpowiedzi proszę wskazać: podobne projekty (analiza przeszła), stack z uzasadnieniem, oszacowanie czasów i kosztów według etapów, miesięczny koszt posiadania (hosting, tokeny, licencje).