Ten projekt to bot Telegram do automatyzacji zbierania i przetwarzania danych użytkowników z kanałów Telegram. System parsuje kanały i zbiera informacje o użytkownikach, w tym numery telefonów, ID i nazwy użytkowników. Uzyskane dane są przechowywane w bazie danych i mogą być wykorzystywane do dalszych zautomatyzowanych działań.
Bot obsługuje jednoczesną pracę z wieloma kontami Telegram, co pozwala efektywnie parsować dużą liczbę kanałów i zbierać duże ilości danych. Architektura systemu pozwala na skalowanie liczby kont i zadań parsowania, zapewniając ciągłe automatyczne zbieranie informacji.
Oprócz parsowania danych, system zawiera logikę do automatycznego dodawania zebranych użytkowników do kanałów Telegram. Cały proces — od zbierania danych po ich przetwarzanie i dodawanie użytkowników — jest całkowicie zautomatyzowany.
Projekt został zrealizowany w Pythonie z wykorzystaniem bibliotek aiogram do pracy z botem Telegram, pyrogram do interakcji z API Telegram przez konta klienckie, psycopg2 do integracji z bazą danych PostgreSQL oraz tgcrypto do przyspieszenia pracy z Telegramem. Do przetwarzania i eksportu danych używane są pandas i openpyxl.
Projekt demonstruje umiejętności programowania asynchronicznego, pracy z API Telegram, automatyzacji procesów, pracy z bazami danych oraz budowy skalowalnych systemów przetwarzania danych.
Bot obsługuje jednoczesną pracę z wieloma kontami Telegram, co pozwala efektywnie parsować dużą liczbę kanałów i zbierać duże ilości danych. Architektura systemu pozwala na skalowanie liczby kont i zadań parsowania, zapewniając ciągłe automatyczne zbieranie informacji.
Oprócz parsowania danych, system zawiera logikę do automatycznego dodawania zebranych użytkowników do kanałów Telegram. Cały proces — od zbierania danych po ich przetwarzanie i dodawanie użytkowników — jest całkowicie zautomatyzowany.
Projekt został zrealizowany w Pythonie z wykorzystaniem bibliotek aiogram do pracy z botem Telegram, pyrogram do interakcji z API Telegram przez konta klienckie, psycopg2 do integracji z bazą danych PostgreSQL oraz tgcrypto do przyspieszenia pracy z Telegramem. Do przetwarzania i eksportu danych używane są pandas i openpyxl.
Projekt demonstruje umiejętności programowania asynchronicznego, pracy z API Telegram, automatyzacji procesów, pracy z bazami danych oraz budowy skalowalnych systemów przetwarzania danych.