Бюджет: 200 UAH Термін: 1 день
Есть два года опыта программирования на Python и в разработке ПО! Год опыта работы в области машинного обучения и нейронных сетей.
Помощь студенту в решении задач в Python - веб парсинг, чат бот, голосовой помощник, взлом архива методом «брутфорс» и т.д. Несложные задачи, необходим просто совет, минимальная помощь для дальнейшего освоения.
Бюджет: 200 UAH Термін: 1 день
Есть два года опыта программирования на Python и в разработке ПО! Год опыта работы в области машинного обучения и нейронных сетей.
Бюджет: 200 UAH Термін: 1 день
Здравствуйте, опыт разработки на питоне 3 года, занимался всем перечисленным. С радостью помогу.
Бюджет: 200 UAH Термін: 1 день
Доброго дня!
По завданнях бачу що ви навчаєтеся в Шагу!
Можу допомогти із завданнями.
Бюджет: 400 UAH Термін: 10 днів
Добрый день!
Готовпомочь с каждым таском, минимальная помощь за код/проект - 100 грн.
В Python 3+ лет!
Пигите в лс
Бюджет: 500 UAH Термін: 1 день
Здраствуйте, готов выполнить. Пишите - обсудим детали проекта.
Задание 1
Выполните парсинг сайта Marvel.
Соберите следующую информацию о героях Marvel:
name,
link,
universe,
other aliases,
education,
place of origin,
identity,
known relatives.
Создайте dataset и сохраните его в CSV-файл методами
Python.
Задание 2
В описании некоторых персонажей содержатся следующие
характеристики:
durability,
energy,
fighting skills,
intelligence,
speed,
strength.
Выполните парсинг страниц и создайте dataset, в котором
для каждого персонажа будут указаны его показатели
п.с. есть набранный код, но не работает...
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas
import glob
from collections import OrderedDict
pages_csv = 'characters_pages.csv'
characters_csv = 'characters_dataset.csv'
def get_all_links():
page = requests.get('https://www.marvel.com/characters')
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
pages = []
mvl_cards = soup.find('div', {'class': 'full-content'}).find_all('div', {'class': 'mvl-card mvl-card--explore'})
for i in range(len(mvl_cards)-1):
link = mvl_cards[i]
page = link.find('a')
print(i, page['href'], page.text)
pages.append(page['href'])
df = pandas.DataFrame({'Link': pages})
write_csv_file(df, pages_csv)
def create_characters_df():
base_url = 'https://www.marvel.com'
pages = pandas.read_csv(pages_csv)
links = pages['Link']
marvel_list = []
columns = []
for link in links:
marvel_characters = OrderedDict()
request = requests.get(base_url + str(link))
content = request.content
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
marvel_characters['Name'] = soup.find("h1").text.replace("\n", "").strip()
marvel_characters['Link'] = link
print(soup.find('h1').text.replace("\n", "").strip(), base_url + str(link))
label = soup.findAll('p', {'class': 'bioheader__label'})
stat = soup.findAll('p', {'class': 'bioheader__stat'})
for i in range(len(label)):
column = label[i].text.title()
if column not in columns:
columns.append(column)
try:
marvel_characters[column] = stat[i].text.replace('\n', '').strip()
except:
marvel_characters[column] = ''
marvel_list.append(marvel_characters)
df = pandas.DataFrame(marvel_list)
write_csv_file(df, characters_csv)
def write_csv_file(df, name):
df.to_csv(name, index=False)
print('Success \n')
def read_csv_file(name):
df = pandas.read_csv(name)
return df
def main():
files = glob.glob('*.csv')
if characters_csv not in files:
if pages_csv not in files:
print('Create characters_pages.csv')
get_all_links()
print('Create characters_dataset.csv')
create_characters_df()
df = read_csv_file(characters_csv)
df = df.fillna('')
print('Columns: ', df.columns.values)
print(df[['Link', 'Eyes']])
if __name__ == '__main__':
main()
при запросе через requests блок с карточками героев просто отсутствует, он потом подгружается скриптом, это другие инструменты надо использовать
Потрібен спеціаліст для написання парсерів, який зможе обходити CLOUDFRAME. Парсинг товарів відбувається з сайтів з авторизацією. Є 10+ донорів різної складності, з різним ступенем захисту. Парсинг товарів відбувається з сайтів з авторизацією. Парсить дані в готову базу даних Mysql + фотографії на сервер. Потрібно написати парсер відповідно до завдань описаних у технічному завданні та адаптувати дані до існуючої бази даних для повноцінної роботи на сайті. ТЗ та приклад донора по запиту. Десктопні парсери та C# не розглядаємо.
Потрібно розробити легковажний і швидкий мікросервіс на Python для генерації PDF-документів (інвойси, акти, звіти) на основі HTML/CSS шаблонів (Jinja2) та вхідних JSON-даних. Сервіс має приймати дані через API, рендерити документ і повертати готовий файл або зберігати його в S3-сумісне сховище.Технологічний стек Мова: Python 3.11+ Фреймворк: FastAPI Генерація PDF: Weasyprint або Playwright / Jinja2 (для шаблонізації) Інструменти: Celery (для фонової генерації важких звітів), DockerФункціональні вимоги POST /api/v1/templates (Реєстрація шаблону): Завантаження HTML-шаблону та стилів, збереження їх у системі під унікальним ім'ям (slug). POST /api/v1/reports/generate (Синхронна генерація): Приймає template_slug та JSON-об'єкт з даними. Повертає готовий PDF-файл у тілі відповіді (підходить для дрібних інвойсів). POST /api/v1/reports/generate-async (Асинхронна генерація): Для важких звітів. Ставить задачу в чергу (Celery). Повертає task_id. По закінченні генерації завантажує файл в S3 і надсилає Webhook на вказаний URL з посиланням на скачування.Критерії приймання Код структурований (розбитий на модулі: api, core, tasks, services). Наявність Docker Compose (FastAPI + Redis + Celery). Покриття тестами (pytest) ендпоінтів генерації.
Бот для дзеркалювання позицій на Binance Futures (Python) Потрібен бот, що читає мої позиції на Hyperliquid (публічний API) та Bitget Futures (мій ключ read-only) і пропорційно повторює їх на моєму Binance USDT-M Futures через API. Логіка: відкриття, збільшення, часткове закриття, повне закриття — все дзеркалиться з налаштовуваним коефіцієнтом розміру. Полінг 5–10 сек. Обов’язкова коректна обробка часткових закриттів та усереднень. Вимоги: сповіщення в Telegram про угоди й помилки; конфіг (пари, коефіцієнт, ліміти); деплой на мій VPS + інструкція; вихідний код передається мені. Ключі вводжу сам. Етапи: 1) Hyperliquid→Binance, тест на малих сумах; 2) Bitget→Binance. Оплата через safe поетапно. У відгуку вкажіть досвід з API бірж і як обробите часткове закриття 30% позиції лідером
Необхідно провести глибоку технічну перевірку трьох PDF-файлів на достовірність та можливі ознаки редагування або підробки. Потрібна не лише візуальна оцінка документів. Виконавець повинен добре розуміти внутрішню структуру PDF-файлів та вміти аналізувати: метадані файлів; структуру PDF та окремих об’єктів; історію створення і можливого редагування; використане програмне забезпечення; вбудовані шрифти, зображення, шари та інші елементи; можливі ознаки повторного збереження, конвертації, внесення змін або формування документа заднім числом; будь-які технічні невідповідності, які можуть свідчити про маніпуляції з файлами. За результатом перевірки необхідно надати зрозумілий письмовий висновок щодо кожного файлу із зазначенням виявлених ознак, ризиків та обмежень перевірки. Розглядаємо фахівців, які мають практичний досвід у цифровій криміналістиці, аналізі PDF-документів, метаданих або перевірці електронних файлів на автентичність. У відгуку, будь ласка, коротко опишіть ваш досвід, методи та інструменти, які ви використовуєте для такої перевірки.
Індикатор для користування у торгівлі повинен визначати певні діапазони з історію і аналізувати їх з поточним