Кластеризация Python

Нужен специалист для написания парсеров, который сможет обходить CLOUDFRAME. Парсинг товаров происходит с сайтов с авторизацией. Есть 10+ доноров различной сложности, с разной степенью защиты. Парсинг товаров происходит с сайтов с авторизацией. Парсит данные в готовую базу данных Mysql + фотографии на сервер. Необходимо написать парсер в соответствии с задачами, описанными в техническом задании, и адаптировать данные к существующей базе данных для полноценной работы на сайте. ТЗ и пример донора по запросу. Десктопные парсеры и C# не рассматриваем.

Требуется разработать легковесный и быстрый микросервис на Python для генерации PDF-документов (инвойсы, акты, отчеты) на основе HTML/CSS шаблонов (Jinja2) и входящих JSON-данных. Сервис должен принимать данные по API, рендерить документ и возвращать готовый файл либо сохранять его в S3-совместимое хранилище.Технологический стек Язык: Python 3.11+ Фреймворк: FastAPI Генерация PDF: Weasyprint или Playwright / Jinja2 (для шаблонизации) Инструменты: Celery (для фоновой генерации тяжелых отчетов), DockerФункциональные требования POST /api/v1/templates (Регистрация шаблона): Загрузка HTML-шаблона и стилей, сохранение их в системе под уникальным именем (slug). POST /api/v1/reports/generate (Синхронная генерация): Принимает template_slug и JSON-объект с данными. Возвращает готовый PDF-файл в теле ответа (подходит для мелких инвойсов). POST /api/v1/reports/generate-async (Асинхронная генерация): Для тяжелых отчетов. Ставит задачу в очередь (Celery). Возвращает task_id. По окончании генерации загружает файл в S3 и отправляет Webhook на указанный URL с сылкой на скачивание.Критерии приемки Код структурирован (разбит на модули: api, core, tasks, services). Наличие Docker Compose (FastAPI + Redis + Celery). Покрытие тестами (pytest) эндпоинтов генерации.

Бот для зеркалирования позиций на Binance Futures (Python) Нужен бот, который читает мои позиции на Hyperliquid (публичный API) и Bitget Futures (мой ключ read-only) и пропорционально повторяет их на моем Binance USDT-M Futures через API. Логика: открытие, увеличение, частичное закрытие, полное закрытие — все зеркалится с настраиваемым коэффициентом размера. Поллинг 5–10 сек. Обязательная корректная обработка частичных закрытий и усреднений. Требования: уведомления в Telegram о сделках и ошибках; конфиг (пары, коэффициент, лимиты); деплой на мой VPS + инструкция; исходный код передается мне. Ключи ввожу сам. Этапы: 1) Hyperliquid→Binance, тест на малых суммах; 2) Bitget→Binance. Оплата через safe поэтапно. В отзыве укажите опыт с API бирж и как обработите частичное закрытие 30% позиции лидером

Необходимо провести глубокую техническую проверку трех PDF-файлов на достоверность и возможные признаки редактирования или подделки. Нужна не только визуальная оценка документов. Исполнитель должен хорошо понимать внутреннюю структуру PDF-файлов и уметь анализировать: метаданные файлов; структуру PDF и отдельных объектов; историю создания и возможного редактирования; используемое программное обеспечение; встроенные шрифты, изображения, слои и другие элементы; возможные признаки повторного сохранения, конвертации, внесения изменений или формирования документа задним числом; любые технические несоответствия, которые могут свидетельствовать о манипуляциях с файлами. По результатам проверки необходимо предоставить понятный письменный вывод по каждому файлу с указанием выявленных признаков, рисков и ограничений проверки. Рассматриваем специалистов, имеющих практический опыт в цифровой криминалистике, анализе PDF-документов, метаданных или проверке электронных файлов на подлинность. В отзыве, пожалуйста, кратко опишите ваш опыт, методы и инструменты, которые вы используете для такой проверки.

Индикатор для использования в торговле должен определять определенные диапазоны с историей и анализировать их с текущими