Opracowanie skryptu Python do weryfikacji krzyżowej leadów w Google Sheets z wewnętrzną bazą danych klienta

Budżet: 200 USD Termin: 7 dni

Witam. Mam duże doświadczenie z Pythonem. Jestem gotowy do współpracy

Budżet: 200 USD Termin: 5 dni

Witam!

Nazywam się Nik i jestem programistą Pythona z ponad 2-letnim doświadczeniem. Specjalizuję się w automatyzacji i parsowaniu danych, więc ten projekt jest dla mnie szczególnie interesujący. Na niektóre projekty z mojego portfolio można spojrzeć na moją stronę: https://nixlxcky.github.io/

Do rozwiązania tego projektu widzę dwa podejścia:

1) Dość podstawowe rozwiązanie, napisać wszystko na bazie selenium + Python. Można też zająć się samym parsowaniem danych, a do porównywania tabel użyć pandas, które jest idealne do pracy z dużymi danymi. To rozwiązanie jest wykonalne i nie wymaga dużego wysiłku, potem można je łatwo wdrożyć na zdalnym serwerze VPS z Windows lub Linux.

2) Jeśli chodzi o eleganckie rozwiązania, to użyłbym N8N. Dość potężne narzędzie do automatyzacji, a co najważniejsze — praktycznie nie wymaga kodowania. Dzięki temu będzie łatwo je utrzymywać i nie będzie wymagało dużego nakładu pracy przy konfiguracji. Jednak N8N korzysta z API Google Sheets, więc ten wariant jest wykluczony.

Porozmawiajmy więc o szczegółach projektu i rozpocznijmy współpracę!

Z poważaniem, Nik Rozwiń

Budżet: 200 USD Termin: 1 dzień

Dzień dobry. Jestem zainteresowany Państwa projektem. Wykonywałem podobną pracę. Jestem gotów poświęcić czas wyłącznie na to zadanie i stworzyć dla Państwa parser (skraper). Terminy podane są orientacyjnie. Koszt uwzględnia prowizję serwisu, którą pobierają od wykonawcy. Będę zadowolony ze współpracy.

Budżet: 200 USD Termin: 4 dni

Witam. Jestem gotowy wykonać Twoje zadanie, napiszę skrypt, który będzie mógł współpracować z Google Sheets i realizować cały niezbędny funkcjonalność zgodnie z Twoim TZS

Budżet: 250 USD Termin: 1 dzień

1. Odczyt danych z Google Sheets

Technologia:
• Eksport CSV za pomocą requests lub pandas.read_csv()
Dlaczego:
• Jeśli arkusz Google jest opublikowany lub dostępny przez link (lub w domenie), można pobrać CSV przez URL:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/{SPREADSHEET_ID}/export?format=csv&gid={SHEET_GID}
• To działa stabilnie, nie wymaga autoryzacji, jest proste i szybkie.

Alternatywa (jeśli dostęp jest odmówiony):
• Selenium lub Playwright (w Pythonie)
— emuluje logowanie i eksportuje tabelę do pliku.

⸻

2. Porównanie z wewnętrzną bazą danych

Technologia:
• Pandas
Dlaczego:
• Wygodnie wczytać CSV/Excel/Sheets, porównać po wymaganych polach (telefon, e-mail, firma) za pomocą merge, isin, duplicated.

⸻

3. Określenie statusu leadu

Logika w Pandas:
• Jeśli e-mail lub telefon pasuje do bazy — „Aktualny klient”.
• Jeśli występuje w tej samej tabeli więcej niż raz — „Duplikat”.
• W przeciwnym razie — „Nowy lead”.

⸻

4. Wyświetlenie wyniku

Technologie:
• pandas.to_excel() lub Google Sheets przez automatyzację
Opcje:
• Zapisz nową tabelę (Excel/CSV) z kolumną lead_status.
• Lub użyj Selenium, aby wkleić wyniki z powrotem do Google Sheet (jeśli naprawdę tego potrzebujesz — możesz użyć synchronizacji Google Drive lub skryptu Colab).

⸻

5. Restart i instrukcje

Rozwiązanie:
• Skrypt Python w pliku .py lub Jupyter Notebook z parametrami na początku.
• Folder z szablonową tabelą i instrukcjami:
— „Pobierz tabelę z linku”
— „Umieść plik bazy danych w tym folderze”
— „Uruchom skrypt dwukrotnym kliknięciem lub przez python script.py”

⸻

Podsumowanie

Stack: Python + Pandas + Requests lub Selenium
Dlaczego: nie wymaga API, łatwy do dostosowania, wygodny do automatyzacji, odpowiedni dla użytkownika z podstawową wiedzą techniczną bez programisty. Rozwiń

Budżet: 200 USD Termin: 3 dni

Witam. Jestem gotowa podjąć się Twojego projektu. Mam ogromne doświadczenie w pracy.

Budżet: 350 USD Termin: 15 dni

Dzień dobry. Gotowy do wykonania.
Mam duże doświadczenie w tworzeniu parserów.
Programuję w Pythonie, zajmuję 2. miejsce na platformie.

Opracuję system do odczytu danych z arkuszy Google bez użycia API.
Stworzę logikę do porównywania danych z bazą klienta i uzyskiwania statusu leadu.
Będzie wygodny interfejs do zarządzania i ręcznego uruchamiania. Wynik będzie wyświetlany w potrzebnym formacie. Zoptymalizuję. Wykonam deployment.
Przeprowadzę testy i dostarczę dokumentację.

Moje portfolio: Freelancehunt
Proszę pisać, omówimy szczegóły i rozpocznę pracę.
Metody rozwiązania, terminy i koszt przedstawię w wiadomości prywatnej. Rozwiń

Budżet: 400 USD Termin: 10 dni

Dzień dobry,

Nazywam się Patryk Samson, współwłaściciel WebyJuice, agencji z siedzibą w Polsce, zarejestrowanej i wystawiającej faktury VAT. Jesteśmy gotowi stworzyć samodzielny skrypt w Pythonie do wyciągania danych z Google Sheets bez użycia oficjalnego API, porównywania leadów z Twoją wewnętrzną bazą danych (CSV/Excel/Google Sheets), przypisywania statusów („Aktualny Klient,” „Nowy Lead,” „Duplikat”) na podstawie numeru telefonu, e-maila i nazwy firmy oraz prezentowania wyników w przyjaznym dla użytkownika formacie (np. zaktualizowany Google Sheet lub nowy plik).

Oferujemy:
- Wyciąganie danych z Google Sheets za pomocą alternatywnych metod (np. parsowanie CSV lub automatyzacja przeglądarki).
- Efektywne porównanie leadów z solidnym obsługiwaniem błędów dla większej niezawodności.
- Wyniki w formacie wielokrotnego użytku, z jasnymi, nietechnicznymi instrukcjami na przyszłość.
- Dobrze udokumentowany, czysty kod zoptymalizowany pod Linux/Windows i duże zbiory danych (>5000 wierszy).

Proponowane rozwiązanie (bez API): Dla publicznie dostępnych Google Sheets użyjemy biblioteki `gspread` z publicznym linkiem do udostępniania, aby pobrać dane bezpośrednio jako CSV, unikając ograniczeń API. CSV sparsujemy za pomocą pandas dla szybkiego, skalowalnego przetwarzania, załadujemy Twoją wewnętrzną bazę danych (CSV/Excel) do pandas i porównamy pola (numer telefonu, e-mail, nazwa firmy) w celu przypisania statusów. Wyniki zapisujemy do nowej kolumny w oryginalnym arkuszu lub do osobnego pliku Excel/CSV.

Jeśli arkusz wymaga uwierzytelnienia, użyjemy `pygsheets` z automatyzacją przeglądarki (np. Selenium), aby bezpiecznie uzyskać dostęp do wyeksportowanych danych. To podejście korzysta z bibliotek open-source, zapewnia łatwe powtórne uruchomienia i obsługuje błędy, np. w przypadku tymczasowej niedostępności arkusza.

WebyJuice posiada głęboką wiedzę w zakresie automatyzacji, parsowania danych i przetwarzania leadów dla marek premium, takich jak Jaguar, Porsche, BMW, Hymer, Land Rover, Mini i Toyota. Zobacz nasze portfolio na: https://webyjuice.pl/portfolio.

Jesteśmy otwarci na kontakt przez Freelancehunt lub Telegram i z entuzjazmem czekamy na przyszłe, bardziej skomplikowane zadania.

Omówmy szczegóły i rozpocznijmy pracę nad Twoim skryptem jak najszybciej! Rozwiń

Budżet: 200 USD Termin: 5 dni

Dzień dobry! Stworzę takiego bota. Można czytać od razu w pandas lub użyć gspread od Google do dostępu do publicznych arkuszy bez konieczności klucza API.

Budżet: 200 USD Termin: 5 dni

Dzień dobry. Pracowałem zarówno z Google Sheets, jak i z plikami excel/csv w projekcie dotyczącym parsowania nieruchomości. Chcę od razu zaznaczyć, że brak korzystania z Google Sheets API będzie niezwykle trudne do osiągnięcia stabilnej pracy. Pracowałem z plikami, które miały ponad 50 tys. wierszy. Jestem gotowy podjąć się zlecenia.

Budżet: 200 USD Termin: 3 dni

Dzień dobry. Realizuję przez Selenium Python dla Windows. Biblioteka Pandas - najlepsza biblioteka do analizy danych.

Budżet: 200 USD Termin: 3 dni

Dzień dobry, mam doświadczenie w parsowaniu i analizie danych na Pythonie, oto jak bym wykonał to zadanie:

Jeśli tabela Google Sheets jest otwarta do podglądu bez autoryzacji, po prostu pobierałbym ją w formacie CSV przez bezpośrednie zapytanie (requests) na link w rodzaju https://docs.google.com/spreadsheets/d/{id}/export?format=csv, podstawiając swój User-Agent, aby naśladować przeglądarkę. Następnie załadowałbym CSV do pandas, odczytywał lokalną bazę (CSV lub Excel) przez pandas, porównywał według pól (numer telefonu, email, nazwa firmy) i dodawał nową kolumnę ze statusem. Wynik zapisywałbym do nowego pliku (np. Excel lub CSV).
Jeśli tabela jest zamknięta — używałbym Selenium z headless Chrome do autoryzacji i pobierania przez interfejs.

Budżet: 200 USD Termin: 3 dni

Dzień dobry
jestem gotowa do rozpoczęcia pracy dzisiaj
-------------------
Jeśli tabela jest opublikowana jako strona internetowa, można sparsować kod HTML za pomocą bibliotek, takich jak BeautifulSoup.

Budżet: 200 USD Termin: 5 dni

Witam, mam doświadczenie w oryginalnych rozwiązaniach z Pythona, tworzyłem deszyfrator captcha, więc możemy omówić szczegóły i myślę, że będziemy mogli się z Tobą dogadać)