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

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

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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!

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

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

Pokaż oryginał

Przetłumacz