Бюджет: 2500 UAH Срок: 4 дня
Доброго дня! Очень заинтересован Ваш запрос, готов к работе
Буду рад сотрудничеству!ЗАДАЧА
Нужно написать парсер на python, который будет проходить по списку выданных сайтов и собирать все емейлы
Все сайты это европейские компании (структура сайтов отличается)
1. Парсер должен искать данные в футере/хедере, также, заходить в раздел "контакты"/"о нас" и искать там, так как зачастую в футере/хедере может не быть данных или там только почта фирмы, а не CEO и других сотрудников.
2. cобирать надо только емейлы, другие контактные данные пропускать, но все емейлы со всех страниц должны быть собраны
3. Расположение контактных данных могут быть как на главной странице так и на отдельной предназначенной странице.
4. Расположение контактных данных может быть как в шапке сайта, в футере, так и в любом другом месте на странице.
5. парсер должен работать в многопоточном режиме
Собранные емейлы:
1. должны быть структурированы (каждый емейл должен быть напротив соответствующего url сайта и не должен быть разбросан по разным столбцам в таблице, см. скриншот "нужный вид")
2. не иметь лишнюю информацию (телефоны, имена и фамилии, должности, часть кода страницы)
3. удалить дубликаты
ВЫВОД РЕЗУЛЬТАТОВ
Вывод результатов должен быть в виде CSV файла
ИТОГ
Конечным продуктом является рабочий парсер с исходным кодом и с документацией, в котором можно самостоятельно заменять ссылки и чтобы он выполнял вышеуказанные задачи.
ДОПОЛНИТЕЛЬНО
К заданию прикреплены скриншоты того, как именно собранные емейлы должны выглядеть и быть структурированы. А также пример того, как емейлы не должны выглядеть.
Бюджет: 2500 UAH Срок: 4 дня
Доброго дня! Очень заинтересован Ваш запрос, готов к работе
Буду рад сотрудничеству!Бюджет: 3000 UAH Срок: 3 дня
Ранее выполнял подобный проект (можете посмотреть в моих ранних отзывах). Правда писал все на PHP, но могу сделать и на Python. Можете скинуть список сайтов?
Бюджет: 1000 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте, заинтересовал ваш проект , имею большой опыт по сбору данных, напишу скрипт на python, сделаю быстро и качественно. Готов начать прямо сейчас
Бюджет: 1000 UAH Срок: 3 дня
Доброго дня . Пожалуйста, отправьте в частное сообщение несколько ссылок на сайты из списка.
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Добрый день!
Full-stack разработчик с опытом работы более 6 лет, Ваш проект очень интересен, имею необходимый опыт для его реализации, предлагаю такие технологии Node.js + Vue.js. Давайте сделаем звонок для детального обсуждения задачи, поделюсь своим видением и обсудим сотрудничество, пишите
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Добрый день.
Занимаюсь разработкой парсеров.
Жду Вас в личных сообщениях для обсуждения проекта.
Разработка автоматизации для Google Sheets + еженедельной отчетности в TelegramТип проекта: Автоматизация таблиц, парсинг данных, скрипты Google Apps Script / альтернативы.Описание проектаИмеется EXEL таблица (около 45 вкладок, немного лёгких формул, исторические данные). Таблица сильно тормозит при онлайн-работе, поэтому приходится работать офлайн. Нужно: Автоматизировать еженедельное добавление данных с определённого сайта. Решить проблему производительности. Настроить автоматическую агрегацию данных и еженедельную отправку отчётов в Telegram.Этап 1. Решение проблемы производительности + автоматизация загрузки данныхЗадачи: Проанализировать текущую Google-таблицу (шаблон будет предоставлен) и предложить оптимальное решение проблемы тормозов (большое количество вкладок и строк). Возможные варианты решений (выбрать и обосновать лучший): Оптимизация внутри Google Sheets (разделение таблиц, использование кэширования, IMPORTRANGE с умным подходом, Google Apps Script). Альтернатива: миграция на Airtable / Notion / Make.com + Power Automate / Python + Google Sheets API. Гибридное решение (основная работа оффлайн + синхронизация). Реализовать автоматический еженедельный парсинг/импорт данных с указанного сайта в нужные вкладки таблицы. Настроить расписание (желательно автоматическое, без ручного запуска).Ожидаемый результат этапа: Рабочая таблица (или система таблиц), которая не тормозит при работе. Автоматическое добавление новых данных каждую неделю.Этап 2. Агрегация данных и отправка отчётов в TelegramЗадачи: Настроить сбор данных из определённых ячеек/вкладок. Создать сводную таблицу с историческими данными и процентными соотношениями (динамика, % изменения и т.д.). Организовать автоматическую еженедельную генерацию отчёта. Настроить отправку готового отчёта (таблица + ключевые показатели) в Telegram-бот или конкретный чат/канал/группу.Ожидаемый результат этапа: Автоматическая еженедельная отправка отчёта в Telegram. Чистый, понятный формат отчёта.Требования к кандидату Отличное знание Google Sheets + Google Apps Script. Опыт работы с парсингом сайтов. Опыт оптимизации больших таблиц. Знание Telegram Bot API — обязательно.Детали реализации, точные требования к данным, сроки и стоимость — обсуждаем в личных сообщениях.
Коротко Нужна программа на Python, которая запускается у меня на ПК (Windows) и делает faceless-видео формата «закадровый голос + сменяющийся видеоряд из фото и клипов» — как исторические документалки на YouTube (пример прикреплю отдельно). Я ввожу тему → программа пишет сценарий, озвучивает, подбирает под каждый кусок текста видео/фото из бесплатных архивов, склеивает → выдаёт готовый MP4. Только для меня. Без сайта, без пользователей, без продажи. Один пользователь — я. Как работает (по шагам) 1. Ввод. Открывается простое окно. Я ввожу тему ролика и выбираю голос озвучки из списка (**список голосов подтягивается автоматически из ElevenLabs по API** — доступные на моём аккаунте). Жму «Создать». (Второй режим: вставить готовый сценарий вместо генерации.) 2. Сценарий. Программа через LLM API (OpenAI/Anthropic, ключ в настройках) пишет сценарий по теме, заданной длины. 3. Разбивка на сцены. LLM делит сценарий на сцены и для каждой возвращает: текст сцены; тип визуала: видео или фото; поисковый запрос (развёрнутая фраза, что должно быть в кадре); пометку «highlight» + оценку важности 1-10 (для интро, см. ниже). 4. Озвучка. Текст отправляется в ElevenLabs API выбранным голосом → аудио. Под длину аудио каждой сцены режется видеоряд. 5. Подбор видео/фото — из бесплатных источников по API (см. список ниже). Под каждый источник запрос формируется по-своему (для точности). Если в одном не нашлось — пробует следующий. 6. Проверка (максимум 3 шага на сцену). Шаг 1: программа берёт первый найденный вариант (видео/фото) по запросу. Шаг 2: отправляет кадр в LLM — «подходит под сцену?». Подходит → стоп. Шаг 3 (если не подходит): программа переключается на поиск фото (по точному запросу фото найти проще, чем видео, — так гарантированно попадаем по смыслу) и берёт его с усиленным движением (зум + панорама). Больше 3 шагов на одну сцену не делать — это экономит бюджет LLM и гарантирует, что кадр в тему. 7. Сборка через ffmpeg/moviepy: клипы и фото под тайминг озвучки, фото оживляются зумом (эффект Кена Бёрнса), голос поверх, простые переходы. Выход: MP4 1920×1080. Правила видеоряда (важно — за это отвечает программа) Первые 60 секунд — интро-тизер: нарезка самых эффектных клипов из всего ролика (берутся сцены с высшей оценкой важности, где есть видео) под отдельный текст-вступление от LLM («в этом видео вы узнаете…»), кадры без пояснений, как интрига. Потом переход и основная часть. Чередование: видео-вставка минимум каждые ~6 секунд, нельзя много фото подряд. Доля видео: не меньше ~40% времени — живые клипы, остальное — фото с зумом. Длина кадра: 4-6 секунд (и фото, и видео). Не мельтешить, не держать статику долго. Для чисто исторических тем, где видео нет — фото с усиленным движением (зум + панорама). Источники (все бесплатные, с API) Современное видео+фото: Pexels, Pixabay. Историческое / архивное (public domain): Wikimedia Commons, Archive.org,Library of Congress, Europeana, NASA, Smithsonian Open Access,Flickr Commons, openverse. Каждый источник — отдельный модуль, легко добавить новый. Использовать только public domain / свободные лицензии с правом коммерческого использования. Никакого парсинга чужих YouTube/сайтов, кусков фильмов, картинок «из гугла».Уникальность подбора Чтобы видео не совпадали с чужими: брать случайный клип из топ-выдачи (не первый), вести базу уже использованных (не повторять), опционально — лёгкая обработка клипа (кроп/зеркало/ скорость). Опции (вкл/выкл в настройках) Только фото — если включено, видео собирается ЧИСТО из фото, без видео-клипов. Каждое фото ОБЯЗАТЕЛЬНО с движением (зум и/или панорама, эффект Кена Бёрнса) — даже в этом режиме не должно быть статичных «мёртвых» кадров, минимальная динамика всегда. Если выключено — стандартный режим (фото + видео-клипы с чередованием, как в правилах видеоряда). Без озвучки — если включено, видео собирается по тексту БЕЗ генерации голоса: код НЕ обращается к ElevenLabs и не накладывает озвучку (видеоряд подбирается по тексту сцен, тайминг кадров — по правилам/параметрам, без привязки к аудио). Если выключено — автоматически делает озвучку по тексту через ElevenLabs, как обычно. Атмосферный оверлей — если включено, поверх всего видеоряда накладывается полупрозрачный слой с плавающими частицами / пылью / светящимися боке / лёгким туманом (particle / dust / bokeh / fog overlay, режим наложения screen/add), чтобы кадры выглядели живыми и кинематографичными. При установке программы кладётся набор из 5-8 популярных оверлеев (частицы, пыль,copyбоке, туман, лёгкое киношное «зерно») в локальную папку — я выбираю нужный из списка. Регулируемая прозрачность/яркость оверлея (ползунок 0-100%), чтобы эффект не был ниcopyслишком тусклым, ни слишком выраженным — я сам настраиваю силу. Желательно, чтобы оверлей можно было накладывать и на УЖЕ готовое видео отдельноcopy(постобработка: взять готовый MP4 → выбрать оверлей → задать прозрачность → сохранить), а не только при сборке. Откуда взять оверлеи для комплектации (свободная лицензия): Pexels, Pixabay (запросыcopy«particle overlay», «bokeh overlay», «dust overlay», «light leaks», «film grain»), Mixkit, Videezy. Исполнитель подбирает 5-8 штук и кладёт в папку программы. Субтитры (вшить или отдельным .srt). Обработка клипов для уникальности. Разрешение/формат, длина видео, доля видео, глубина поиска.Технические требования Python. Модульная структура (источники и LLM — через сменные модули, чтобы легко заменить или добавить). Все API-ключи — в файле настроек, не в коде. Простое окно (GUI на выбор исполнителя — Tkinter/PyQt), запуск двойным кликом. README с инструкцией, понятные логи, комментарии в коде.Что даю я API-ключи (ElevenLabs, LLM, где нужна регистрация — оформлю). Платное оплачиваю сам. Примеры видео-референсов (прикреплю) и примеры тем для тестов.Приёмка (готово, если) Запускаю → окно → ввожу тему, выбираю голос → «Создать» → получаю готовый MP4. Видеоряд по смыслу текста, чередование видео/фото, интро-тизер 60 сек, озвучка поверх. Работает минимум с 6 бесплатными источниками, с fallback между ними. Проверка кадров через LLM: макс. 3 шага на сцену (нашли → LLM проверил → если нет, фото с движением как верняк). Уникальность: рандомизация + база использованного. Только легальные источники. Есть README, запускается с нуля.Передача результата Весь исходный код — в открытом виде (все файлы), без обфускации + собранная рабочая версия. Я могу сам запустить из исходников по инструкции (README: установка, ключи, запуск). Код должен быть чистым, прокомментированным и понятным, чтобы **любой другой программист мог продолжить работу** над ним, если понадобится (не привязка к автору). **Вся повседневная работа — через интерфейс (кнопки, поля, ползунки, выпадающие списки), БЕЗ необходимости трогать код.** Все настройки (тема, голос, опции, оверлей, папки, длина, форматы) меняются в окне программы, а не редактированием файлов. Код на руках — только как моя собственность и страховка, а не как способ управления программой. Все права на код после оплаты — мои.Управление местом на диске (важно) Программа не должна забивать диск. Реализовать: После сборки видео все промежуточные файлы (скачанные клипы, временные куски, аудио-нарезки) автоматически удаляются — на диске остаётся только готовый MP4. Лимит на кэш (параметр в настройках, напр. 5 ГБ): при превышении старые скачанные файлы удаляются автоматически (сначала самые старые). Папку для готовых видео и для временных файлов я задаю в настройках. Показывать, сколько места занято, и кнопка «очистить кэш» вручную.Прошу указать в отклике Примеры похожих работ (ffmpeg/moviepy, работа со стоковыми/архивными API, ElevenLabs/LLM). Предложение по GUI. Использует ли решение базу данных (какую и зачем) — или хватает локальных файлов. Срок и стоимость.
Разрабатываем real-time интеграцию с внешним сервисом Тренер. Отправляем структурированные снимки состояния, получаем рекомендации и показываем их всплывающим пузырём. Задача — стабильная и полная передача данных для корректной работы Тренера. Ищем разработчика для цепочки: обработка данных → HTTP-коммуникация → overlay. Нужны люди с такими навыками Python хорошо, Java база, API HTTP/JSON-APIs Проект готовый на 90% но есть некоторые несотыковки
Необходимо разработать локальный Python-скрипт для автоматического заполнения Google Таблицы данными из внутреннего сервиса компании. Основная логика: 1. Подключиться к Google Таблице. 2. Найти строки, где заполнен ID, но отсутствуют два целевых значения. 3. Сформировать ссылку по шаблону: https://internal-service.example/item/{ID} 4. Получить два значения (через API, если он существует, иначе через Playwright). 5. Записать значения обратно в Google Таблицу. 6. Отметить строку как обработанную. 7. Продолжить обработку следующих строк. Требования: • Python • Google Sheets API • Приоритет использования официального API • При отсутствии API — Playwright • Без OCR, распознавания экрана и координат мыши • Конфиденциальные данные не должны попадать в логи • Конфигурация через .env • Тестовый режим (без записи в таблицу) • Не обрабатывать уже заполненные строки • Пакетная запись изменений в Google Sheets • Корректная обработка ошибок и повторных попыток Необходимо предоставить: - исходный код; - requirements.txt; - пример .env.example; - инструкцию по установке; - инструкцию по запуску; - краткое описание архитектуры. Перед началом реализации прошу: 1. Предложить архитектуру. 2. Перечислить необходимые доступы. 3. Задать уточняющие вопросы. 4. Указать стоимость, сроки и ориентировочное количество часов.
В рамках повышения уровня кибербезопасности нашей инфраструктуры нам необходимо отказаться от практики хранения «вечных» и статичных API-ключей, паролей и токенов интеграций в конфигурационных файлах (.env, appsettings.json, config.yaml) наших микросервисов. Бизнес-цель: Создать единую защищенную точку хранения конфиденциальных данных (секретов) с механизмом их автоматического обновления (ротации) во внешних системах по расписанию. Другие наши сервисы будут запрашивать актуальные токены «на лету» через API, что сведет к минимуму ущерб в случае компрометации любого из компонентов системы.Модель безопасности и шифрование (Crypto Core) В базе данных ни один секрет не должен храниться в открытом виде. При старте приложения в переменные окружения передается Мастер-ключ (Master Key). Если ключ отсутствует или имеет невалидную длину, сервис должен падать на этапе инициализации с понятной ошибкой в логах. Каждый секрет шифруется перед записью в БД с использованием этого Мастер-ключа. При запросе — расшифровывается в памяти и отдается в теле ответа.Аудит-логирование (Audit Trail) Любое действие с секретами (создание, чтение сервисом, успешная или неуспешная ротация) должно записываться в отдельный лог-файл audit.log (или отдельную таблицу в БД). Строгое табу: В аудит-лог категорически запрещено записывать сами значения секретов (ни в открытом, ни в зашифрованном виде).