Parsowanie produktów z supermarketów

Budżet: 700 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry, An! W zasadzie zadanie jest jasne, aby dokładnie odpowiedzieć na pytania dotyczące terminów i ceny, chciałbym wyjaśnić kilka kwestii, które pojawiły się po analizie twojego zadania. Napisz w wiadomościach prywatnych — omówimy szczegóły i twoje życzenia.

Budżet: 4000 UAH Termin: 7 dni

witam,
- obecnie wspieram opracowany przeze mnie system parsowania sprzętu - to >20 stron i >30 000 produktów każdego dnia, na które zbierane są ceny właśnie do arkusza google
- przykład mogę pokazać na rozmowie, ponieważ arkusz nie jest otwarty
- 4 000
- 7d
- js

Budżet: 3500 UAH Termin: 2 dni

Witaj. Jestem gotów zrealizować parser w Pythonie + Playwright. Proszę o kontakt.

Budżet: 3000 UAH Termin: 5 dni

Dzień dobry. Zajmowałem się podobnym. Rekomendacja z osobistego doświadczenia - zamiast Google Arkuszy lepiej wziąć pełnoprawną bazę danych z interfejsem webowym. Biorąc pod uwagę ograniczenia Google Arkuszy, możesz napotkać limity przy skalowaniu projektu.

Budżet: 2000 UAH Termin: 7 dni

Cześć, pracowałem nad parsowaniem danych z platform e-commerce w celu automatycznego zbierania informacji o produktach i monitorowania cen z aktualizacją co 4 godziny, przetwarzając ponad 50 000 pozycji.

Jakie kategorie produktów są dla Ciebie najbardziej priorytetowe i czy potrzebna jest integracja z API supermarketów, czy tylko web scraping?

Proponuję się skontaktować, chętnie doradzę Ci bezpłatnie z technicznej strony i wspólnie opracujemy plan rozwoju + opowiem o moim zespole! ✨

Budżet: 777 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry. Opracowujemy w tej chwili taki projekt: https://uff.org.ua/
Jesteśmy gotowi omówić z Państwem warunki długoterminowej współpracy.

Budżet: 12000 UAH Termin: 7 dni

Cześć! Widzę, że większość ofert koncentruje się na klasycznym parsowaniu stron HTML supermarketów. Jako inżynier kategorycznie nie polecam tej drogi: nowoczesne strony Silpo i NOVUS są zbudowane na dynamicznym renderowaniu (SPA). Parsowanie ich HTML wymaga uruchomienia ciężkich przeglądarek (Selenium/Playwright), co działa wolno, a co najważniejsze — psuje się przy najmniejszej zmianie w projekcie strony lub nazwach klas CSS.
Ponieważ planujesz używać tej tabeli jako jedynej bazy danych dla strony, bota Telegram i obliczeń pudełek, proponuję profesjonalne, odporne na awarie rozwiązanie biznesowe.

Moje rozwiązanie techniczne:

1. Praca przez wewnętrzne API: Zamiast niestabilnego parsowania kodu HTML, skonfiguruję pracę przez wewnętrzne punkty końcowe API supermarketów w formacie JSON (te same, które wykorzystują ich aplikacje mobilne). Nie zależą one od projektu stron, nie zmieniają się przez lata i zwracają czyste dane (nazwa, marka, cena, zdjęcie) w milisekundach. Gwarantuje to działanie systemu przez lata bez awarii.
2. Pośrednia baza danych (Ochrona przed Rate Limit): Jeśli twoja strona lub bot będą za każdym razem zwracać się bezpośrednio do Google Sheets, Google szybko zablokuje zapytania z powodu limitu (HTTP 429 Too Many Requests). Stworzę autonomiczne jądro w PHP z lokalną bazą danych (PostgreSQL/MySQL). Bot i strona będą odczytywać dane z bazy danych natychmiast, a Google Sheets będzie lustrem dla twojej wygodnej pracy.
3. Dwukierunkowa synchronizacja z Google Sheets:
• Skrypt według harmonogramu (CRON) odczytuje z twojej tabeli nowe linki do produktów, które dodałeś ręcznie.
• Pyta API supermarketów, zbiera świeże ceny i stany.
• Aktualizuje lokalną bazę danych i przesyła aktualny wycinek z powrotem do Google Sheets przez oficjalne API v4.
4. Uwzględnienie lokalizacji: API pozwala na przekazywanie ID konkretnego sklepu sieci, dzięki czemu ceny zawsze będą dokładne dla twojego regionu.

Dane projektu:
• Stos: PHP (OOP, CLI), Guzzle, Google Sheets API v4, PostgreSQL/MySQL, CRON.
• Koszt: 12 000 UAH (za pełną architekturę: parsery 3 sieci przez API, projektowanie bazy danych, dwukierunkowa synchronizacja z Sheets, konfiguracja serwera i zabezpieczeń).
• Termin realizacji: 6-7 dni.

Otrzymasz gotową, skalowalną infrastrukturę, która łatwo wytrzyma rozszerzenie katalogu i podłączenie wszelkich zewnętrznych usług.

Proponuję przejść do prywatnych wiadomości, omówić strukturę linków i stworzyć niezawodny system dla twojego biznesu! Rozwiń

Budżet: 2500 UAH Termin: 4 dni

Witam. Mam doświadczenie w pracy z parsowaniem danych w Pythonie oraz bazami danych. Mogę wykonać Twoje zadanie zarówno w Google Arkuszach, jak i w dowolnej innej bazie danych.

Do realizacji zamówienia planuję użyć Pythona, na którym zostanie napisany parser, który doda nowe produkty do tabeli i będzie okresowo sprawdzał ceny już istniejących w tabeli produktów pod podanym linkiem.

Mogę wykonać to zamówienie w ciągu 4 dni za cenę 2500 hrywien.

Budżet: 3000 UAH Termin: 7 dni

Cześć! Mam doświadczenie w tworzeniu skryptów do scrapowania ukraińskich platform e-commerce w Pythonie (requests, BeautifulSoup, Playwright). Integracja z Google Sheets przez gspread to standardowa część moich projektów.
Po technologiach:

Parsowanie z Playwright dla stron JS (Silpo, Novus), przetwarzanie przez BeautifulSoup
Aktualizacje według harmonogramu z cron lub APScheduler
Google Sheets z gspread + konto serwisowe
Struktura zaprojektowana z myślą o dodawaniu nowych sklepów bez przerabiania kodu

Orientacyjne terminy 5-7 dni. Dokładny koszt omówimy po wyjaśnieniu szczegółów dotyczących każdego sklepu. Struktura stron wpływa na złożoność.

Budżet: 5000 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry. Jestem gotów zrealizować ten projekt, mam duże doświadczenie w tworzeniu różnych aplikacji.

Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień

Cześć!

Parsowanie z automatycznym aktualizowaniem w Google Sheets to nasza specjalizacja, podobne projekty mamy w naszym portfolio. Zadanie jest całkowicie zrozumiałe, opiszę, jak to zrealizujemy.

Co zbierzemy dla każdego produktu:
nazwa, marka, waga/objętość, aktualna cena, link, obrazek, kategoria, sklep źródłowy — wszystko w jedną tabelę według twojej struktury (SKU | Kategoria | Nazwa | Marka | Waga | Cena | Sklep | Link | Obrazek | Data aktualizacji).

Jak to będzie działać:

oddzielne parsery dla Silpo, ATB i NOVUS (~200 produktów na start);
rejestracja i aktualizacja w Google Sheets przez oficjalne API Google Sheets;
automatyczne aktualizowanie według harmonogramu (1-2 razy dziennie) — przy zmianie ceny na stronie jest ona automatycznie pobierana do tabeli, bez ręcznych działań;
struktura z myślą o rozwoju: łatwo dodawać/usuwać produkty, zmieniać kategorie i podłączać nowe supermarkety w przyszłości.
Technologia dla niezawodnej długoterminowej pracy (twoje pytanie):
parsery w Pythonie + uruchamianie według harmonogramu przez cron na VPS (lub funkcję serverless cloud) + zapis do Sheets przez API. Taki zestaw działa latami bez ingerencji. Ważny punkt z doświadczenia: w supermarketach ceny najczęściej są udostępniane przez ich wewnętrzne JSON-API — parsujemy właśnie je, a nie HTML, dlatego dane są dokładne, a zbieranie stabilne, bez problemów przy zmianie układu.

Na przyszłość: Google Sheets doskonale nadaje się jako jedyne źródło dla strony, bota Telegram i obliczania boxów. Zaplanujemy architekturę tak, że przy wzroście do tysięcy produktów będzie można bez przeróbek przejść na pełnoprawną bazę danych (PostgreSQL), pozostawiając Sheets jako witrynę — aby system nie napotkał ograniczeń w przyszłości.

Podobne systemy parsowania z automatycznym aktualizowaniem mamy w naszym portfolio — pokażemy w prywatnej wiadomości. Orientacyjną cenę i terminy podam po krótkiej weryfikacji trzech stron (od tego zależy trudność zbierania), ale rozwiązanie pod klucz i długoterminowe.

Szczegóły dotyczące projektu i konsultacja — w prywatnej wiadomości. Jesteśmy gotowi do startu. Rozwiń

Budżet: 3500 UAH Termin: 2 dni

Dzień dobry! Robiłem podobny parser Rozetka z synchronizacją w Google Sheets oraz parser Proma przez wewnętrzny GraphQL, oba w portfolio. Jest zamknięty projekt na freelansie Regularne zbieranie danych z Rozetka - 3000 UAH. Będę pobierał dane przez wewnętrzne API stron. Jeśli API jest zamknięte, przez emulację przeglądarki. Cron na VPS, gspread do tabel.

Termin: 2 dni. Budżet: 3500 UAH.
Piszcie, dogadamy się.

Budżet: 2000 UAH Termin: 2 dni

Jestem gotów się tym zająć. Mam już pewne materiały dotyczące sielpo. Należy doprecyzować szczegóły zamówienia, piszcie! Cena podana jest za 1 stronę. Ale ogólnie trzeba zbadać stronę i ocenić osobno. Używam Pythona, uv, github, docker.

Budżet: 2000 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry!

Jestem gotowy do realizacji projektu automatycznego zbierania i aktualizacji cen z Sielpo, NOVUS i ATB z eksportem do Google Sheets.

Zrealizuję zbieranie produktów, automatyczną aktualizację cen według harmonogramu, synchronizację z Google Sheets oraz skalowalną strukturę do dodawania nowych sklepów i produktów w przyszłości.

Pracuję w Javie, mam doświadczenie w parsowaniu stron internetowych, automatyzacji i integracji z Google Sheets API.

Jestem gotowy do omówienia szczegółów i oceny terminów realizacji.

Budżet: 3000 UAH Termin: 5 dni

Gotowy szybko i jakościowo zrealizować Twoje zamówienie. Mam doświadczenie w pracy z podobnymi projektami, zawsze przestrzegam terminów i wymagań technicznych. Będę zadowolony ze współpracy!

Budżet: 2000 UAH Termin: 3 dni

Dzień dobry.

Jestem gotów zrealizować system automatycznego zbierania i aktualizacji cen z supermarketów Słipo, NOVUS i ATB z eksportem danych do Google Sheets.

Posiadam znaczące doświadczenie w parsowaniu produktów, cen, stanów, charakterystyk, obrazów oraz tworzeniu zautomatyzowanych systemów aktualizacji katalogów dla sklepów internetowych, marketplace'ów i wewnętrznych baz danych.

Widzę realizację projektu w następujący sposób:

✔ Stworzenie jednolitej bazy produktów w Google Sheets o strukturze:

SKU | Kategoria | Nazwa | Marka | Waga | Cena | Sklep | Link | Obraz | Data aktualizacji

✔ Wypełnienie początkowego katalogu około 200 produktami z uzyskaniem:

* nazwy produktu;
* marki;
* wagi lub objętości;
* aktualnej ceny;
* linku do produktu;
* obrazu;
* kategorii;
* sklepu źródłowego.

✔ Ustawienie automatycznej aktualizacji danych według harmonogramu (1–2 razy dziennie lub w razie potrzeby częściej).

✔ Automatyczna aktualizacja ceny w Google Sheets przy zmianie wartości na stronie supermarketu.

✔ Możliwość dalszego skalowania:

* dodawanie nowych produktów;
* usuwanie produktów;
* zmiana kategorii;
* podłączanie nowych supermarketów bez przeróbek systemu.

Dla długoterminowej i stabilnej pracy zalecam zrealizowanie osobnej usługi w Pythonie z wykorzystaniem Google Sheets API oraz harmonogramu zadań. Takie podejście jest znacznie bardziej niezawodne niż ręczne aktualizacje lub formuły w arkuszach, ponieważ pozwala kontrolować błędy, prowadzić dziennik aktualizacji i szybko dostosowywać się do zmian na stronach sklepów.

Technologie:

* Python;
* Google Sheets API;
* Playwright lub Requests (w zależności od źródła danych);
* Harmonogram zadań (Cron);
* Logowanie i kontrola błędów.

Mogę również dodatkowo zrealizować:

* powiadomienia o zmianie ceny;
* historię zmian cen;
* API dla strony i bota Telegram;
* tworzenie zestawów produktów i zamówień na podstawie tej tabeli.

Dokładny koszt sprawdzenia sposobu pozyskiwania informacji z każdego supermarketu.

Będę zadowolony z omówienia szczegółów i zaproponowania najbardziej stabilnego rozwiązania dla długotrwałej pracy systemu. Rozwiń

Budżet: 2000 UAH Termin: 7 dni

Cześć! Jestem gotów zająć się rozwojem tego systemu. Zbudujemy niezawodną architekturę, która nie będzie "upadać" przy najmniejszych zmianach w układzie stron internetowych. Zbieranie danych: Używanie klasycznego parsowania HTML dla Sielpo i ATB to zły pomysł (strony są dynamiczne, często zmieniają układ + mają zabezpieczenia). Będę analizować ich wewnętrzne API (mobilne lub webowe zapytania) i pobierać czyste dane JSON. To jest 10 razy szybsze i bardziej niezawodne. Jeśli API jest zamknięte — użyję Playwright (pełna emulacja prawdziwej przeglądarki). Baza danych: Python + gspread (Google Sheets API). Skonfiguruję prawidłowe działanie z arkuszami, aby nowe produkty były dodawane, a w istniejących aktualizowana była tylko kolumna "Cena" i "Data aktualizacji". Skrypt zapakujemy i uruchomimy na lekkim serwerze w chmurze (VPS, na przykład Hetzner lub DigitalOcean). Skonfigurujemy zadanie Cron do uruchamiania 1-2 razy dziennie. System będzie działał 24/7 całkowicie autonomicznie. Regularnie pracuję z zestawem Python + API + Google Sheets. Niedawno zrealizowałem skomplikowany system automatycznego rozliczania i synchronizacji danych między komunikatorami a Google Arkuszami (z niestandardową logiką biznesową). Architektura pozwoli w przyszłości bardzo łatwo podłączyć ten arkusz do Twoich botów Telegram lub stron internetowych. Chętnie omówię szczegóły projektu, pisz!

Budżet: 2222 UAH Termin: 5 dni

Cześć!\nJestem gotów zająć się pracą.\nPiszcie, omówimy wszystko w wiadomościach prywatnych :)

Budżet: 2000 UAH Termin: 2 dni

Witam
Projekt realizujemy, jedyny moment, dodawanie nowych sklepów bez przeglądania kodu strony i pisania osobnego parsera pod każdą stronę - niemożliwe
Napisz na PW, wszystko zrobię szybko i jakościowo

Budżet: 1998 UAH Termin: 2 dni

Gotowy do realizacji w Pythonie + Playwright.\nCo do terminów - 2 dni. Koszt 2.000 UAH.\nProszę o kontakt, zacznę dzisiaj.\n\nOpracowałem wiele podobnych parserów, przypadki prześlę w wiadomości prywatnej.

Budżet: 2000 UAH Termin: 10 dni

Stworzę system parsowania danych z supermarketów z integracją w Google Sheets. Ustawię parsowanie około 200 produktów, w tym nazwę, markę, wagę, cenę, link, obrazek i kategorię. Zorganizuję automatyczne aktualizowanie danych 1-2 razy dziennie, z możliwością zarządzania produktami i dodawania nowych supermarketów w przyszłości. Jestem gotów do pracy i stworzenia niezawodnego rozwiązania.

Portfolio - Freelancehunt

Budżet: 2000 UAH Termin: 3 dni

👋 Witam. Zrozumiałem zadanie — trzeba zebrać produkty z witryn supermarketów i dostarczyć dane w wygodnej formie, aby można było z nimi pracować bez ręcznego kopiowania.

💡 Kluczowe jest nie tylko wyciągnięcie nazwy i ceny, ale także przemyślenie struktury: co dokładnie parsujemy, jak omijamy różne karty produktów i jak to później trafi do Google Sheets lub przez API bez chaosu w kolumnach.

✅ Robiłem podobne zadania z parsowaniem katalogów i automatycznym wyładowywaniem danych, więc rozumiem, gdzie zazwyczaj łamie się zbieranie i jak to obejść.

📋 Zacząłbym od 1–2 źródeł, szybko sprawdził format danych, po czym zebrałbym stabilny scenariusz parsowania i wyjście w tabeli lub w potrzebnym formacie.

🚀 Jeśli prześlesz listę supermarketów i pola do zbierania, od razu oszacuję zakres i można startować bez długich uzgodnień.

Budżet: 1500 UAH Termin: 1 dzień

Cześć, jestem programistą Pythona, mam doświadczenie w tworzeniu parserów o różnym stopniu skomplikowania. Mogę szybko i jakościowo zrealizować Twój projekt. Napisz - omówimy szczegóły. Jestem gotów rozpocząć pracę już dzisiaj. Już zbierałem dane z tych stron.