• Проєкти 5
  • Оцінка 4.9
  • Рейтинг 756

Бюджет: 2000 UAH Термін: 7 днів

Вітаю, я робив схожий парсер під збір компаній з реєстру за КВЕДами: вибірка за кодом виду діяльності, витягування назви, ЄДРПОУ і телефону, запис прямо у Google Таблицю на потрібний лист. Обов'язкове поле телефон я обробляв окремо, бо не в кожному записі воно віддається чисто, і чистив дублі.

Якщо телефонів у OpenDataBot бракує по частині записів, варто одразу додати дозбір з відкритих джерел за назвою чи ЄДРПОУ, це піднімає заповненість колонки телефону приблизно на 20-30%.

Скільки КВЕДів у списку і скільки орієнтовно компаній очікуєте на виході, і це разовий парсинг чи потрібен регулярний прогін з оновленням таблиці?

Пропоную зв'язатись, заразом накидаю схему парсера під ваші листи квед і Клієнти, покажу як лягатимуть дані.

  • Проєкти 18
  • Оцінка 4.4
  • Рейтинг 2 113

Бюджет: 2000 UAH Термін: 2 дні

Доброго дня. Займаюсь автоматизацією та парсингом на Python. Вже є налаштовані інструменти під Ваші цілі, що забезпечать точність та якість данних. Готовий обговорити деталі та почати роботу, пишіть.

  • Проєкти -
  • Оцінка -
  • Рейтинг 351

Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні

Олександре, у листі Клієнти крім назви, ЄДРПОУ й телефону є ще директор, дата заснування, статутний капітал, активи, дохід, податковий борг і стан. Активи, дохід і податковий борг опендатабот бере не з основної картки компанії, а з окремих розділів (фінзвітність і перевірка боргу), і фінзвітність подають не всі компанії, тож ці колонки заповняться не по кожному контрагенту, це особливість джерела, а не збій скрипта. Список компаній за кведом можна взяти з публічного класифікатора опендатабот, без заявки на платний API. З телефоном та сама історія, що й у інших бачив у стрічці: буде не в кожній картці, додам дозбір за назвою чи ЄДРПОУ з відкритих джерел, щоб підняти заповненість.

Схожий пайплайн парсер плюс запис у Google-таблицю в мене вже працює: 12 932 товари з реального магазину зібрані й лежать у публічному листі з вивантаженням у XLSX, приклад: https://freelancehunt.com/showcase/work/cataloglens-932-tovara-magazina-sobrannyie/2061489.html

Пройду спочатку один-два кведи, покажу перші рядки прямо у листі Клієнти, решту довантажу після вашого підтвердження, що поля лягають так, як треба. 3000 грн і 3 дні це під типовий обсяг, кілька кведів і приблизно до пари тисяч компаній; якщо їх суттєво більше, скажу нову цифру, як тільки відкрию лист Кведи. Лист зараз відкривається тільки на перегляд, для запису результатів потрібен доступ на редагування.

  • Проєкти 155
  • Оцінка 5.0
  • Рейтинг 5 690

Бюджет: 2000 UAH Термін: 2 дні

Добрий день, Олександре! Подивився вашу задачу і готовий її виконати. Маю хороший досвід збору інформації з цього ресурсу, звертайтеся.

  • Проєкти 86
  • Оцінка 5.0
  • Рейтинг 3 642

Бюджет: 2000 UAH Термін: 4 дні

Готовий взятися.
Треба уточнити деталі замовлення, пишіть!
Використовую python, uv, github, docker.

  • Проєкти 45
  • Оцінка 4.9
  • Рейтинг 18 136

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Завдання — зібрати дані за списком запитів із таблиці та вивантажити в іншу з обов'язковим телефоном. Потрібно зрозуміти джерело, щоб обрати метод парсингу. Мій підхід:
1. Проаналізую структуру джерела (який сайт) та визначу,. чи потрібен Selenium для динамічного контенту. 2. Напишу скрипт на Python (BeautifulSoup або Selenium) для збору даних, включно з телефонами. 3. Інтегрую вивантаження результатів у Google Sheets через API. 4. Протестую на вибірці та передам готовий скрипт або заповнену таблицю. Маю досвід аналогічного парсингу з Selenium (посилання). Чи можна отримати доступ до таблиці? Який сайт-джерело даних? Приклад роботи: https://freelancehunt.com/showcase/work/selenium-veb-skraper-dlya-izvlecheniya-dannyih/1874474.html

Ціна: 1000 UAH
Термін: 1 днів

  • Проєкти -
  • Оцінка -
  • Рейтинг 363

Бюджет: 5000 UAH Термін: 5 днів

Александр, добрий день. Подивився вашу таблицю: на листі "Кведи" список кодів, а результат треба звести на лист "Клієнти" з обов'язковим номером телефону для кожного контрагента. Реалізую це як скрипт на Node.js, який іде по кожному КВЕД, парсить картки компаній з opendatabot (назва, ЄДРПОУ, телефон, інші поля, які потрібні), і пише результат напряму в Google Sheets через Google Sheets API, орієнтуючись на структуру листа "Клієнти". Додам обробку дублікатів за ЄДРПОУ та логування помилок, якщо у картки немає телефону, щоб ви бачили, які записи варто перевірити вручну. Скрипт можна буде запускати повторно для оновлення бази. Строк виконання 5 днів. Уточніть, будь ласка, скільки кведів у списку і чи потрібно оновлювати таблицю одноразово, чи має бути можливість перезапуску парсингу в майбутньому?

  • Проєкти -
  • Оцінка -
  • Рейтинг 472

Бюджет: 3000 UAH Термін: 2 дні

Вітаю! Готові виконати це завдання швидко та якісно. Напишу надійний скрипт на Python (використаю requests/BeautifulSoup або Selenium за потребою), який спарсить дані по вказаних КВЕДах та заповнить вашу Google Таблицю, включаючи обов'язкові номери телефонів. Готовий обговорити деталі, звертайтесь!

  • Проєкти 20
  • Оцінка 5.0
  • Рейтинг 2 430

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня, готовий виконати ваше завдання швидко та якісно. маю великий досвід у створенні різноманітних парсерів. Напишіть у особисті повідомлення обговоримо деталі. Залюбки допоможу)

У списку не показані ставки, приховані замовником чи фрилансером з Plus, а також ставки, що порушують правила