Budżet: 200 UAH Termin: 1 dzień
Есть два года опыта программирования на Python и в разработке ПО! Год опыта работы в области машинного обучения и нейронных сетей.
Помощь студенту в решении задач в Python - веб парсинг, чат бот, голосовой помощник, взлом архива методом «брутфорс» и т.д. Несложные задачи, необходим просто совет, минимальная помощь для дальнейшего освоения.
Budżet: 200 UAH Termin: 1 dzień
Есть два года опыта программирования на Python и в разработке ПО! Год опыта работы в области машинного обучения и нейронных сетей.
Budżet: 200 UAH Termin: 1 dzień
Здравствуйте, опыт разработки на питоне 3 года, занимался всем перечисленным. С радостью помогу.
Budżet: 200 UAH Termin: 1 dzień
Доброго дня!
По завданнях бачу що ви навчаєтеся в Шагу!
Можу допомогти із завданнями.
Budżet: 400 UAH Termin: 10 dni
Добрый день!
Готовпомочь с каждым таском, минимальная помощь за код/проект - 100 грн.
В Python 3+ лет!
Пигите в лс
Budżet: 500 UAH Termin: 1 dzień
Здраствуйте, готов выполнить. Пишите - обсудим детали проекта.
Задание 1
Выполните парсинг сайта Marvel.
Соберите следующую информацию о героях Marvel:
name,
link,
universe,
other aliases,
education,
place of origin,
identity,
known relatives.
Создайте dataset и сохраните его в CSV-файл методами
Python.
Задание 2
В описании некоторых персонажей содержатся следующие
характеристики:
durability,
energy,
fighting skills,
intelligence,
speed,
strength.
Выполните парсинг страниц и создайте dataset, в котором
для каждого персонажа будут указаны его показатели
п.с. есть набранный код, но не работает...
Пришли код, с парсингом хоть сейчас помогу,а там дальше определимся
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas
import glob
from collections import OrderedDict
pages_csv = 'characters_pages.csv'
characters_csv = 'characters_dataset.csv'
def get_all_links():
page = requests.get('https://www.marvel.com/characters')
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
pages = []
mvl_cards = soup.find('div', {'class': 'full-content'}).find_all('div', {'class': 'mvl-card mvl-card--explore'})
for i in range(len(mvl_cards)-1):
link = mvl_cards[i]
page = link.find('a')
print(i, page['href'], page.text)
pages.append(page['href'])
df = pandas.DataFrame({'Link': pages})
write_csv_file(df, pages_csv)
def create_characters_df():
base_url = 'https://www.marvel.com'
pages = pandas.read_csv(pages_csv)
links = pages['Link']
marvel_list = []
columns = []
for link in links:
marvel_characters = OrderedDict()
request = requests.get(base_url + str(link))
content = request.content
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
marvel_characters['Name'] = soup.find("h1").text.replace("\n", "").strip()
marvel_characters['Link'] = link
print(soup.find('h1').text.replace("\n", "").strip(), base_url + str(link))
label = soup.findAll('p', {'class': 'bioheader__label'})
stat = soup.findAll('p', {'class': 'bioheader__stat'})
for i in range(len(label)):
column = label[i].text.title()
if column not in columns:
columns.append(column)
try:
marvel_characters[column] = stat[i].text.replace('\n', '').strip()
except:
marvel_characters[column] = ''
marvel_list.append(marvel_characters)
df = pandas.DataFrame(marvel_list)
write_csv_file(df, characters_csv)
def write_csv_file(df, name):
df.to_csv(name, index=False)
print('Success \n')
def read_csv_file(name):
df = pandas.read_csv(name)
return df
def main():
files = glob.glob('*.csv')
if characters_csv not in files:
if pages_csv not in files:
print('Create characters_pages.csv')
get_all_links()
print('Create characters_dataset.csv')
create_characters_df()
df = read_csv_file(characters_csv)
df = df.fillna('')
print('Columns: ', df.columns.values)
print(df[['Link', 'Eyes']])
if __name__ == '__main__':
main()
при запросе через requests блок с карточками героев просто отсутствует, он потом подгружается скриптом, это другие инструменты надо использовать
Potrzebny specjalista do pisania parserów, który będzie w stanie obejść CLOUDFRAME. Parsowanie produktów odbywa się z witryn z autoryzacją. Jest 10+ donorów o różnym stopniu trudności, z różnym poziomem ochrony. Parsowanie produktów odbywa się z witryn z autoryzacją. Parsuje dane do gotowej bazy danych Mysql + zdjęcia na serwer. Należy napisać parser zgodnie z zadaniami opisanymi w specyfikacji technicznej i dostosować dane do istniejącej bazy danych, aby zapewnić pełną funkcjonalność na stronie. Specyfikacja techniczna oraz przykład donora na żądanie. Nie rozważamy parserów desktopowych ani C#.
Wymagana jest разработка lekkiego i szybkiego mikroserwisu w Pythonie do generowania dokumentów PDF (faktury, akty, raporty) na podstawie szablonów HTML/CSS (Jinja2) oraz przychodzących danych JSON. Serwis powinien przyjmować dane przez API, renderować dokument i zwracać gotowy plik lub zapisywać go w magazynie zgodnym z S3.Stos technologiczny Język: Python 3.11+ Framework: FastAPI Generowanie PDF: Weasyprint lub Playwright / Jinja2 (do szablonowania) Narzędzia: Celery (do generacji ciężkich raportów w tle), DockerWymagania funkcjonalne POST /api/v1/templates (Rejestracja szablonu): Ładowanie szablonu HTML i stylów, zapisanie ich w systemie pod unikalną nazwą (slug). POST /api/v1/reports/generate (Generacja synchronna): Przyjmuje template_slug i obiekt JSON z danymi. Zwraca gotowy plik PDF w ciele odpowiedzi (odpowiednie dla małych faktur). POST /api/v1/reports/generate-async (Generacja asynchroniczna): Dla ciężkich raportów. Umieszcza zadanie w kolejce (Celery). Zwraca task_id. Po zakończeniu generacji ładuje plik do S3 i wysyła Webhook na podany URL z linkiem do pobrania.Kryteria akceptacji Kod jest zorganizowany (podzielony na moduły: api, core, tasks, services). Obecność Docker Compose (FastAPI + Redis + Celery). Pokrycie testami (pytest) punktów końcowych generacji.
Bot do lustrzenia pozycji na Binance Futures (Python) Potrzebny bot, który odczytuje moje pozycje na Hyperliquid (publiczne API) oraz Bitget Futures (mój klucz tylko do odczytu) i proporcjonalnie powtarza je na moim Binance USDT-M Futures przez API. Logika: otwieranie, zwiększanie, częściowe zamykanie, pełne zamykanie — wszystko lustrzane z konfigurowalnym współczynnikiem rozmiaru. Polling co 5–10 sek. Obowiązkowa poprawna obsługa częściowych zamknięć i uśrednień. Wymagania: powiadomienia w Telegramie o transakcjach i błędach; konfiguracja (pary, współczynnik, limity); wdrożenie na moim VPS + instrukcja; kod źródłowy przekazywany mi. Klucze wprowadzam sam. Etapy: 1) Hyperliquid→Binance, test na małych kwotach; 2) Bitget→Binance. Płatność przez safe etapowo. W odpowiedzi podaj doświadczenie z API giełd i jak obsłużysz częściowe zamknięcie 30% pozycji liderem
Konieczne jest przeprowadzenie głębokiej analizy technicznej trzech plików PDF pod kątem autentyczności oraz możliwych oznak edytowania lub fałszowania. Potrzebna jest nie tylko wizualna ocena dokumentów. Wykonawca powinien dobrze rozumieć wewnętrzną strukturę plików PDF oraz umieć analizować: metadane plików; strukturę PDF oraz poszczególnych obiektów; historię tworzenia i możliwego edytowania; używane oprogramowanie; wbudowane czcionki, obrazy, warstwy i inne elementy; możliwe oznaki ponownego zapisywania, konwersji, wprowadzania zmian lub tworzenia dokumentu z datą wsteczną; jakiekolwiek techniczne niezgodności, które mogą świadczyć o manipulacjach z plikami. Na podstawie przeprowadzonej analizy należy przedstawić zrozumiałe pisemne wnioski dotyczące każdego pliku z wskazaniem wykrytych oznak, ryzyk oraz ograniczeń analizy. Rozważamy specjalistów, którzy mają praktyczne doświadczenie w cyfrowej kryminalistyce, analizie dokumentów PDF, metadanych lub weryfikacji plików elektronicznych pod kątem autentyczności. W odpowiedzi prosimy krótko opisać swoje doświadczenie, metody oraz narzędzia, które wykorzystujesz do takiej analizy.
Wskaźnik do użytku w handlu powinien określać określone zakresy z historią i analizować je z bieżącym