Бюджет: 700 UAH Термін: 1 день
Добрий день. готовий виконати, вартість та терміни залежатимуть від ТЗ. Буду радий співпраці
Буду радий співпраці!Потрібно написати парсер на Python цих двох сайтів.
Інформація з парсера повинна зберігатись наприклад в xsls.
Більш детально розповім в особистих
Бюджет: 700 UAH Термін: 1 день
Добрий день. готовий виконати, вартість та терміни залежатимуть від ТЗ. Буду радий співпраці
Буду радий співпраці!Бюджет: 2500 UAH Термін: 4 дні
Напишу парсер сайтів на Python з вивантаженням усіх даних в Excel
Збір даних реалізую через BeautifulSoup / Selenium, з урахуванням захисту (Cloudflare, динамічне завантаження контенту тощо).
Готовий обговорити деталі в особистих
Бюджет: 700 UAH Термін: 1 день
Добрий день.
Потрібно більше деталей по проєкту.
Пишіть в особисті для їх уточнення, а також вартості та термінів.
Приклади робіт є в портфоліо.
Бюджет: 700 UAH Термін: 1 день
Привіт. Готовий зробити. Пиши все якісно та швидко зроблю, буду радий співпраці.
Бюджет: 2500 UAH Термін: 1 день
Доброго часу доби!
Розробляю парсери на Python!
Хотів би побачити деталі
Бюджет: 2000 UAH Термін: 4 дні
Доброго дня! Маю великий досвід написання парсерів.
Буду рада співпраці.
Бюджет: 700 UAH Термін: 4 дні
Привіт! Я готовий допомогти з вашим проектом по написанню парсера для збирання інформації з сайтів. Компанія SolidWay має досвід у розробці подібних рішень, і я займаю 1 місце на платформі за Python. Ми можемо реалізувати збереження даних у форматі xlsx, як ви і планували. Обговоримо деталі, щоб зрозуміти ваші потреби краще. Після цього ми визначимо час і бюджет.
Привіт, я пишу диплом.
Тема Система прогнозування попиту на ринку нерухомості на основі аналізувеликих даних
Потрібно щоб програма парсила zillow і lun.ua продаж будинків та квартир.
Потім цей файлік я повинен загрузить в іншу програму щоб "спрогнозувати систему попиту".
Зможеш подумати як таке реалізувати? можна все на пітоні
можна подуматию для початку потрібна знати, яку саме інформацію потрібно збирати і скільки
можна придумать щоб парсилось по містах наприклад.
А реалізація з прогнозуванням - хоть якось потрібно написати)))
Про компанію Торговельна компанія. Працюємо з товарною групою більш ніж 2000 позицій за різними категоріями.Поточна ситуація Зараз номенклатура ведеться в Google Sheets — дані консолідовані за вкладками (категоріями). Структура вкладок: Назва товару Групи цін: собівартість, опт, роздріб Характеристики: вага, кількість в упаковці тощо. Важливо: кількість колонок відрізняється для різних категорій товарів, оскільки у них різні характеристики.Чому поточне рішення не підходить Google Sheets не дозволяє налаштовувати права доступу на рівні окремих колонок. Нам потрібно: Надавати користувачам права на перегляд певних колонок (наприклад, тільки собівартості) Надавати права на редагування певних колонок (наприклад, роздрібних цін) При цьому обмежувати доступ до інших колонок в тій же вкладціЩо потрібно зробитиОсновні вимоги Гнучка система розмежування прав Доступ на рівні окремих колонок (читання / запис) Призначення прав за ролями або користувачами Управління правами без участі програмістів Підтримка різної структури даних Різні категорії товарів мають різний набір характеристик Додавання нових колонок/характеристик без програмування Незалежність від розробників Адміністрування силами внутрішніх співробітників Додавання категорій, колонок, користувачів — через інтерфейс Інтеграція з ERP Вивантаження актуальних цін в нашу ERP-систему Експорт або автоматична інтеграція через API Аналіз даних за допомогою ШІ (бажано) Можливість аналізу всього переліку номенклатури Збагачення, перевірка, рекомендації — якщо у вас є ідеї, опишітьОчікуваний результат Працююче рішення, в якому: Номенклатура структурована за категоріями з різними наборами характеристик Права на колонки гнучко налаштовуються (перегляд / редагування) Дані вивантажуються в ERP Команда може управляти системою самостійноЩо потрібно від вас при відгуку Опишіть в загальних рисах, як ви бачите рішення: Який інструмент / платформу пропонуєте
Потрібно розробити просту програму або Telegram-бота для парсингу учасників чатів і обговорень каналів у Telegram. Функціонал: Користувач вводить посилання на канал або чат. Якщо вказано посилання на канал, програма повинна автоматично переходити в розділ «Обговорення» і виконувати парсинг саме учасників обговорення. В результаті необхідно вивантажувати тільки унікальні посилання на профілі користувачів без повторень. Додаткові вимоги до відбору: В вибірку повинні потрапляти тільки користувачі, у яких у профілі вказано власний публічний канал. Канал користувача повинен мати не менше 200 підписників. Користувачі з каналами меншого розміру не підходять. Потрібен максимально простий і зручний інструмент: достатньо вставити посилання і запустити збір даних за вказаними критеріями. Я не є програмістом, тому буду вдячний за оцінку реалізованості такого рішення і ваші пропозиції щодо оптимального способу розробки. Стандартні парсери нас не цікавлять — потрібна реалізація саме описаної вище логіки відбору. Відповідь на ваші пропозиції може бути протягом дня.
Добрий вечір, є задача: треба 1-2 раза на день перевіряти наявність і актуальність цін товарів які додані на сайт (сайт на платформі prom.ua) з сайту постачальника. Можете прорахувати ціну і як це буде виглядати.
Налаштувати автоматичне оновлення раз в день наявність товарів на нашому сайті на пром.юа. Маємо постачальника, він відправляє прайс лист товарів в ексель форматі на нашу електронну пошту кожен день. Артикули на нашому сайті та в прайсі постачальника однакові. Значення в стовпці "залишки" або немає в наявності, або число, або більше ящика - треба оновлювати на сайті в стан Готово до відправки або Немає в наявності. Артикули, що не немає в прайсі постачальника - залишати без змін. Запропонуйте будь ласка рішення, термін і бюджет. Дякую за відгук завчасно, чекаю фахівця для співпраці.
Потрібно реалізувати проєкт зі збору та структурування великого масиву зображень із відкритих вебджерел (на першому етапі 2000 зображень). Задача включає: - автоматизований збір зображень; - завантаження файлів у максимально доступній якості; - класифікацію зображень за категоріями. Очікуваний результат: - структурована база зображень; - зрозуміла система каталогізації; - передача результату через Google Drive або інший погоджений спосіб;