Мониторинг прогресса и аналитика задач
Парсинг данных
Нужен был быстрый, автоматический способ мониторинга статуса работы и количества загруженных файлов по всем активным ("In Progress") заданиям на платформе для определенных компаний.
Разработан автономный Python-скрипт, который использует Selenium и Beautiful Soup для:
Навигации по сложной табличной структуре.
Идентификации и фильтрации только тех ячеек (Cell), которые имеют статус "In Progress" для определенных компаний.
Перехода (клика) в каждую найденную ячейку для глубокого парсинга информации с помощью bs4 о количестве загруженных фото для каждого вопроса.
Генерации детализированного отчета, который содержит точное количество загруженных фотографий для каждого задания, а также полную контекстную информацию (блок, этаж, сторона и т.д.) для точной идентификации вопросов.
В результате обеспечена ежедневная, автоматическая отчетность о прогрессе работы. Клиент получил четкие данные о текущем состоянии выполнения заданий без необходимости ручной проверки, что позволило мгновенно выявлять "узкие места" и управлять ресурсами.
Разработан автономный Python-скрипт, который использует Selenium и Beautiful Soup для:
Навигации по сложной табличной структуре.
Идентификации и фильтрации только тех ячеек (Cell), которые имеют статус "In Progress" для определенных компаний.
Перехода (клика) в каждую найденную ячейку для глубокого парсинга информации с помощью bs4 о количестве загруженных фото для каждого вопроса.
Генерации детализированного отчета, который содержит точное количество загруженных фотографий для каждого задания, а также полную контекстную информацию (блок, этаж, сторона и т.д.) для точной идентификации вопросов.
В результате обеспечена ежедневная, автоматическая отчетность о прогрессе работы. Клиент получил четкие данные о текущем состоянии выполнения заданий без необходимости ручной проверки, что позволило мгновенно выявлять "узкие места" и управлять ресурсами.