Бюджет: 1200 UAH Срок: 2 дня
Доброго дня! Готов выполнить парсинг 49 каналов Viber (~80 тыс. подписчиков) - соберу данные доступными техническими методами, поскольку официального API для чужих каналов Viber нет. Уточните, пожалуйста - каналы публичные (можно подписаться без разрешения админа), и что именно нужно извлечь: тексты сообщений, медиа или данные подписчиков? Это разовый сбор имеющейся базы или нужен постоянный мониторинг новых сообщений? Результат отдам в удобном формате Excel/CSV.
Бюджет: 14000 UAH Срок: 14 дней
Добрый день!
Спасибо за интересное задание. Готова взяться за парсинг каналов Viber, но перед стартом хотела бы уточнить несколько важных деталей, чтобы оценка и подход к работе были максимально точными.
Во-первых, относительно самих каналов (49 шт., ~80 тыс. подписчиков) — являются ли они публичными (можно подписаться снаружи без разрешения администратора), или часть из них закрыты/приватные и требуют отдельного доступа? Это критически влияет на то, какие именно каналы реально можно будет обработать технически.
Во-вторых, что именно нужно из этих каналов извлекать — тексты сообщений, медиафайлы, данные о подписчиках, временные метки, или что-то другое? Пожалуйста, опишите подробнее формат и содержание данных, которые должны попасть в базу.
В-третьих, нужен ли разовый выгрузка имеющейся базы сообщений (однократный сбор того, что уже есть в каналах), или речь идет о постоянном мониторинге — то есть отслеживании новых сообщений в режиме, приближенном к реальному времени?
От ответов на эти вопросы зависит финальный подход, поэтому предлагаю следующее:
Готова выполнить работу за 14 000 грн в срок до 14 рабочих дней, включая: проверку доступности и типа каналов, реализацию решения для сбора данных (с учетом того, что Viber не имеет официального публичного API для чтения чужих каналов, так что решение будет основано на доступных технических методах), финальную базу данных в удобном для вас формате. Если нужен именно постоянный мониторинг (а не разовый сбор), это стоит обсудить отдельно — такое решение требует дальнейшей поддержки и возможно помесячной оплаты за стабильную работу, поскольку неофициальные методы парсинга Viber могут потребовать периодических доработок.
Буду рада обсудить детали и начать работу сразу после уточнения условий.
С уважением, Дарья
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Доброго дня, Віто.
Вайбер не має відкритого API для каналів, тому збір із 49 каналів вимагає headless-браузера з ротацією проксі та антидетект-налаштуваннями — інакше акаунти отримують бан ще до першої тисячі підписників. Ваші 80 тис. записів будуть витягнуті поетапно, з контрольними точками після кожних 5–10 каналів, щоб вчасно виявляти зміни структури чи блокування.
Перед стартом варто провести аудит 2–3 каналів різних типів доступу — це підтвердить технічну можливість збору та дозволить погодити Data Dictionary: які саме поля потрібні (список підписників, історія повідомлень, метадані каналів). Такий підхід зекономить час і уникне ситуації, коли половина каналів виявляється недоступною через приватність. Це визначить архітектуру парсера — для підписників достатньо сесійного скрапінгу, а для повної історії повідомлень знадобиться інкрементальний збір із контрольними точками в SQLite, щоб у разі переривання процес відновлювався без втрати вже зібраних даних.
Приватні канали з обмеженим доступом оброблятимуться окремо — парсер визначить їх на етапі рекогностування, і ви отримаєте звіт про доступність кожного з 49 каналів ще до основного збору.
Дані пройдуть валідацію, очищення від дублікатів і будуть передані у зручному форматі — CSV або Excel. Модульна архітектура парсера дозволить легко додавати нові канали без переписування логіки. Якщо для частини каналів знадобляться додаткові акаунти або платні проксі — уточнимо це окремо після попереднього аудиту.
Варіанти реалізації:
Базовий
8000–12000 UAH
• Чиста база даних з 10-15 обраних каналів
• Видалення дублікатів серед зібраних контактів
• Файл у форматі CSV/Excel для швидкого імпорту
• Гарантія цілісності даних без втрат
Стандарт
20000–30000 UAH
• Повна база підписників з усіх 49 каналів (~80 тис. записів)
• Глибока нормалізація та валідація номерів телефонів
• Захист від блокувань завдяки ротації проксі та антидетект-налаштуванням
• Структурована база, готова до миттєвого використання в CRM
• Звіт про кількість успішно зібраних даних по кожному каналу
Преміум
35000–50000 UAH
• Повний збір даних з усіх 49 каналів з максимальною деталізацією
• Модульна архітектура, що дозволяє додавати нові канали в майбутньому
• Регулярне оновлення бази (дозабір нових підписників протягом місяця)
• Розширений аналіз та сегментація зібраних даних
• Пріоритетна підтримка та технічний супровід після здачі проєкту
Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней
Здравствуйте. Готов реализовать проект с технически корректной архитектурой.
Смета и этапы:
Разработка парсера (10–40 тыс. позиций): Асинхронный сбор данных, настройка обхода блокировок, экспорт в структурированный JSON. Срок: 3–5 дней. Оценка: 400 EUR.
Инфраструктура: Подготовка VPS (Ubuntu), установка Docker, развертывание защищенного инстанса n8n. Срок: 1 день. Оценка: 150 EUR.
AI-автоматизация: Построение пайплайна в n8n (прием данных -> OpenAI рерайт/SEO -> публикация). Срок: 4–6 дней. Оценка: 650 EUR.
Итого: 8–12 дней / 1200 EUR.
Технические корректировки вашего ТЗ:
Прямая запись в MySQL WordPress исключена. Это нарушит структуру и связи таблиц (wp_posts, wp_postmeta). Интеграция будет реализована безопасно через WP REST API.
Дополнительные расходы. Аренда пула резидентных прокси (необходимы для защиты от бана при парсинге 40 000 товаров) и оплата API-токенов нейросетей оплачиваются отдельно с вашей стороны.
Пример вектора передачи данных (PoC):
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def parse_and_send(url, webhook):
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"}
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
data = {
"title": soup.find("h1").text.strip() if soup.find("h1") else "No title",
"price": soup.find("span", class_="price").text.strip() if soup.find("span", class_="price") else "0",
"description": soup.find("div", class_="description").text.strip() if soup.find("div", class_="description") else ""
}
requests.post(webhook, json=data)
parse_and_send("https://example.com/product", "http://YOUR_VPS_IP:5678/webhook/import")
Справка по коду: Это базовый синхронный концепт. Боевая версия включает асинхронные запросы (aiohttp/Scrapy), модуль краулинга пагинации и алгоритмы ротации цифровых отпечатков для обхода защиты. Линейные скрипты, которые обычно предлагаются в демпинговых ставках за 1 день, приведут к немедленному бану вашего сервера антифрод-системами сайта-донора.
Бюджет: 1500 UAH Срок: 2 дня
Здравствуйте! С парсингом работаю регулярно, задание в целом понятное, но есть один важный нюанс именно с Вайбером.
Хочу сразу быть честным и сэкономить ваше время: если вам нужно спарсить контент этих 49 каналов (тексты сообщений, ссылки, даты публикаций) — я это сделаю без проблем и соберу все в аккуратную Excel или Google таблицу.
Но если ваша цель — извлечь номера телефонов этих 80 тысяч подписчиков, то технически это сделать невозможно. Вайбер жестко скрывает эти данные, контакты видят только администраторы сообществ.
Напишите мне в личные сообщения, что именно вы ожидаете увидеть в финальной таблице.
Бюджет: 2000 UAH Срок: 2 дня
Привет, Вито! С радостью помогу вам выполнить качественный и быстрый парсинг данных с указанных Viber-каналов. Как именно я реализую проект: Напишу автоматизированный скрипт на Python, который подключится ко всем 49 каналам. Скрипт аккуратно соберет всю необходимую информацию (тексты постов, контакты или ссылки) без пропусков и дубликатов. Все собранные данные я отформатирую и загружу в удобный для вас Excel-файл (.xlsx) или таблицу. Мое портфолио с готовыми Python-проектами (работа с базами данных SQLite и скриптами) уже опубликовано в моем профиле. Напишите мне в личные сообщения — обсудим, какие именно данные с каналов вам нужно выгрузить в Excel (только контакты или тексты постов также), и я сразу запущу парсер в работу!
Бюджет: 700 UAH Срок: 1 день
Доброго дня, Віта!
В целом задание понятное, для точного ответа по срокам и цене хотелось бы уточнить некоторые вопросы, которые у меня возникли после анализа вашего задания.
Пишите в личные сообщения – обсудим детали и ваши пожелания.
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Доброго дня
Готов выполнить парсинг из вайбера.
Пишите, всё обсудим.
Бюджет: 6500 UAH Срок: 7 дней
aVita, я понимаю, что вам нужна систематизированная информация из 49 Viber-каналов. Это поможет собрать данные о аудитории и её интересах, что является ключевым для дальнейшего анализа или маркетинга.
Создадим решение для автоматического сбора данных из этих каналов. Результатом будет чистый, структурированный файл (например, CSV или Excel) со всей необходимой информацией о подписчиках или постах, которую мы согласуем.
Какие именно данные нужно получить из каналов: списки подписчиков, их профили или контент публикаций?
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Доброго дня, готов выполнить ваше задание быстро и качественно. У меня большой опыт в создании различных парсеров. Напишите в личные сообщения, обсудим детали. С удовольствием помогу)
