Бюджет: 3000 UAH Термін: 1 день
Вітаю! Потрібно побачити сайти, які ви хочете параити. Готовий обговорити всі деталі в особистих, буду радий з вами поспілкуватися!
Бюджет: 3000 UAH Термін: 1 день
Доброго дня. Для оцінки замовлення потрібно більше інформації. Буду радий співпраці
Буду радий співпраці!Бюджет: 3000 UAH Термін: 1 день
Доброго дня
Маю дуже великий досвід написання таких програм (парсерів)
Виконаю все максимально якісно та надам техпідтримку
Для оцінки термінів виконання потрібно побачити сайт та більш детальне ТЗ
Звертайтесь
Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня, виконаю ваше замовлення.
Пишу парсери більше двох років на Zennoposter.
Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні
Привіт, Влад! Я готовий розробити програму для парсингу сайтів з можливістю оновлення наявності та цін на Windows 10. Використовуючи Python, створю ефективний парсер, який буде збирати дані та зберігати їх у форматі xlsx. Забезпечу високу якість і швидку реалізацію проекту. Впевнений, що мій досвід у парсингу та автоматизації процесів допоможе вам досягти бажаних результатів. Буду радий співпраці!
Бюджет: 3000 UAH Термін: 2 дні
Готовий зробити.
_______________________________________________________
Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні
Готовий виконати ваш проект. Ціна залежить від кількості та складності донорів.
Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні
Вітаю. Зможу зробити за допомогою Zennoposter. В подальшому гарантую постійну підтримку... Досвід більше чотирьох років. Ціна в середньому 1000-1500 грн - для уточнення потрібно бачити сайт.
Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня. Можу створити для Вас парсер на BAS. (Це буде не велика програмка для windows)
Після запуску він пройдеться по сайтах, запише/обновить дані в файликах.
Але для початку хотілось б глянути самі сайти і уточнити які дані хочете з них получити
- Проєкти 9
- Оцінка -
- Рейтинг 410
Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні
Доброго вечора. Оголосіть джерело для парсингу. Від цього залежить кінцева ціна. Можу зробити на python з графічним інтерфейсом з використанням бібліотек pyqt/selenium/requests
Бюджет: 3000 UAH Термін: 1 день
Добрий вечір, Влад!
Зможу написати парсера на Python + selenium/requests!
Принципі зрозумів як програма повинна працювати!
Маж великий досвід в розробці парсерів різної складності!
Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні
Вітаю. Зацікавлений вашим проектом. Готовий обговорити та виконати!
Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня, можу зробити на Python, через BS4 з Selenium
Але потрібно ознайомитись з сайтом, як що цікавить то пишіть :)
Бюджет: 3000 UAH Термін: 5 днів
Добрий день, готовий виконати вашу задачу.Більше 5 років опита написання програм для парсингу сайтів
Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні
З якого сайта треба парсити? І що саме.
Як часто треба парсити?
Бюджет: 3000 UAH Термін: 5 днів
Вітаю! Потрібно більше інформації, джерела парсингу, де саме оновлення будуть відбуватися, пишіть з радістю вам допоможу.
Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня, Влад.
Для якої кількості сайтів і яких Вам потрібна ця програма?
Можу зробити Вам таку програму на Python.
Будет працювати на Windows 10, а також на інших операційних системах
Бюджет: 6000 UAH Термін: 12 днів
Доброго дня. Пишу програми для автоматизації різних процесів, в тому числі й парсери. Цікавлять деталі
Ставки приховані
Ставки поки відсутні
-
Михайло Зубченко 15 вересня 2024Завжди при необходимости замовленні парсера вказуйте сайт-джерело. Сайти сильно відрізняються по розмітці, і від цього залежить оцінка часу і вартості .
Посилання?
Актуальні фриланс-проєкти в категорії Парсинг даних
Доброго дня! Необхідно виконати дві задачі: 1. Розробити парсер товарів з стороннього сайту (10–40 тис. позицій, маркетплейс) з збереженням структурованих даних у MySQL для подальшого виводу в WordPress. 2. Встановити та налаштувати n8n на VPS, а також організувати AI-обробку контенту: налаштування промптів, рерайт текстів, обробка зображень, SEO-оптимізацію та перевірку текстів на AI-детекцію. Можна оцінити вартість виконання як всього проекту, так і кожної задачі окремо. .
Потрібно виконати парсинг з каналів Вайбер (Загальна кількість - 49 каналів, близько 80 тис. підписників).
Для існуючої мікросервісної системи потрібно розробити незалежний сервіс-обробник Excel-файлів. Завдання полягає у створенні надійного конвеєра для прийому, валідації та трансформації даних з таблиць у структурований формат бази даних. Функціональні завдання: Розробка API на базі gRPC для отримання команд на обробку та повернення статусів виконання. Реалізація логіки парсингу файлів: читання великих обсягів даних (XLSX), очищення, перевірка типів та приведення до бізнес-моделей. Реалізація шару доступу до даних (Repository/Unit of Work) для збереження результатів у PostgreSQL через Entity Framework Core. Забезпечення потокобезпеки та ефективного використання ресурсів (особливо при обробці файлів великого розміру). Технічні вимоги: Платформа: .NET 10. Архітектурні патерни: Dependency Injection, CQRS, модульна архітектура проекту. Комунікація: Строго gRPC. Робота з Excel: Використання продуктивних бібліотек (наприклад, EPPlus, OpenXML або аналоги на вибір). Модульність: Код має бути організований так, щоб сервіс легко масштабувався і був придатний для тестування. Очікуваний результат: Повністю робочий мікросервіс, готовий до розгортання в контейнеризованому середовищі. Чиста кодова база з дотриманням принципів SOLID. Документовані .proto файли. Базові unit-тести для критичних вузлів обробки даних. Вимоги до кандидата:В відповіді, будь ласка, вкажіть: Ваш досвід роботи з .NET у мікросервісній архітектурі. Приклади того, як ви організовуєте DI та модульність у своїх проектах. Досвід роботи з Excel-бібліотеками в .NET. Готовність працювати за gRPC контрактами.
Доброго дня. Потрібен парсер за ключовими словами з виводом результатів через телеграм бота. Як це має працювати: Автоматичний пошук на 4 сайтах за ключовими словами, які час від часу змінюються. Пошукові запити надсилаються кожні кілька хвилин. Слова завантажуються у вигляді .txt файлу. ТГ має містити кнопки: запустити бота, зупинити бота, завантажити файл (завантажується файл з діючими ключовими словами), завантажити файл (завантажує відредагований файл з новими словами). Бот має ігнорувати раніше знайдені результати, тобто не вказує одне й те саме оголошення двічі. Результат приходить у бота у вигляді посилання з фото, але достатньо і просто посилання. P.S. пошук по сайтах без API, VPS на 6Тб і 50 IPs вже є. За детальною інформацією, будь ласка, звертайтеся в ЛС.
Завдання: один дашборд з усіма показниками бізнесу — реклама, воронка, оплати, робота менеджерів, планування виручки. Дані підтягуються по API автоматично. Периметр: лише напрям YCL (працевлаштування в Європі). У Kommo є й інші напрями — до сховища потрапляють лише угоди воронок YCL (фільтр за воронкою/тегом узгодимо).1. Джерела даних (інтеграції) Kommo CRM — ліди, угоди, етапи воронки, відповідальні, джерела, дати переходів між етапами (обов'язково зберігати історію), причини відмов, кастомні поля угоди (див. п. 2). Stripe — платежі, суми, статуси (успіх/відмова/повернення), прив'язка до угоди. Meta Ads — витрати, покази, кліки, CPL, ліди за кампаніями (працює зараз). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — плануються; архітектура — розширювані конектори без переробки ядра. SEO/органіка— Google Search Console + GA4. Наскрізний зв'язок: джерело трафіку → лід у Kommo → оплата в Stripe (UTM, ID угоди в metadata Stripe — механіку запропонувати). 2. Обов'язкові розрізи (поля угоди в Kommo) Кожна метрика має фільтруватися/групуватися за: Громадянство клієнта (Кенія, Нігерія, Індія тощо). Статус проживання: живе у своїй країні / експат (уже перебуває в Європі). Це два різні сегменти з різним циклом, конверсією та чеком. Країна розміщення / послуга: Польща, Сербія, Словаччина, Німеччина (ZAV). Менеджер, команда, канал трафіку, період. Якщо якихось полів у Kommo немає — виконавець вказує, які поля потрібно завести, замовник додає.3. Воронка та випереджальні показники Дані в розрізі воронки, по кожному етапу — підсумкові та випереджальні (leading) метрики: Трафік → лід: ліди, CPL за каналами + динаміка витрат/кліків день-до-дня. Лід → кваліфікація: конверсія + швидкість першої відповіді, торкання/дзвінки на менеджера в день, ліди без відповіді. Кваліфікація → договір/рахунок: конверсія + відправлені офери, завислі угоди (днів на етапі понад норму). Рахунок → оплата: оплати, середній чек + неоплачені рахунки, невдалі платежі. Підсумок: виручка, ROMI за каналами, run rate до плану місяця. 4. Цикл угоди Середній і медіанний цикл лід → оплата (орієнтир бізнесу ~4 тижні), тренд циклу в часі. Розкладання циклу за етапами (скільки днів угода сидить на кожному етапі) — щоб бачити, який саме етап розтягується. Список угод, що зависли на етапі довше за норму. Розріз циклу за сегментами: громадянство, статус проживання, країна розміщення, менеджер. 5. Раннє попередження просадки (ключовий блок) Оскільки цикл ~4 тижні, сьогоднішні ліди = оплати через місяць. Система повинна: Порівнювати ліди/кваліфікації поточного тижня з ковзним середнім (4 тижні) і при відхиленні вниз видавати алерт: «лідів −X%, при циклі 4 тижні очікуйте просадку оплат у тижні [дати]». Будувати прогноз оплат на 4 тижні вперед із поточного пайплайну: угоди на кожному етапі × історична конверсія етапу × залишок циклу. Підсвічувати червоним тижні, де прогноз нижчий за план, — із запасом часу на реакцію. 6. Доплати та планування продажів У картці угоди Kommo зберігаються дата та сума запланованої доплати. Система повинна: Збирати календар майбутніх доплат: тотал очікуваних, за тижнями/місяцями. Підсвічувати прострочені доплати (дата минула, оплати в Stripe немає) — окремий список для дотискання. Рахувати план місяця як: план − уже оплачено − доплати за графіком = скільки потрібно нових продажів (у грошах і в штуках угод за середнім чеком). Графік за тижнями: доплати + прогноз нових оплат проти тижневого плану. 7. Робота менеджерів Денний зріз по кожному менеджеру: торкання/дзвінки, розмови, відправлені офери, оплати — по кожному дню окремо, з графіком за період. Прогрес виконання особистого плану з порівнянням із темпом місяця (попереду / в темпі / відстає). Бенчмаркінг із колегами. 8. Візуалізація та ролі «Світлофори» (зелений/жовтий/червоний) у ключових метрик відносно норм/плану; шкали прогресу; графіки трендів; адаптив під мобільний. Ролі: CEO — усе; РОП — уся воронка та менеджери; тімлід — своя команда; менеджер — свої показники та позиція відносно колег. 9. Звіти та AI Автоматичні звіти за розкладом (щоденне зведення, тижневий звіт) у дашборд і/або месенджер. Запити у вільній формі («як змінився CPL із Meta за 2 тижні?») — LLM поверх сховища. Алерти по червоній зоні та за правилами з п. 5–6. 10. Технічні очікування та етапність Сховище (PostgreSQL/BigQuery або аналог) + ETL: webhooks Kommo + періодична синхронізація (15–60 хв). Фронтенд: кастомний або BI-інструмент — запропонувати з обґрунтуванням; вимоги до ролей, світлофорів, прогнозу та AI-запитів мають бути реалізовними. Етапи: (1) аудит і карта метрик → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, воронка, світлофори, ролі → (3) цикл угоди, раннє попередження, доплати та план → (4) SEO, AI-звіти, алерти → (5) нові рекламні канали. Оплата поетапна, по кожному етапу — демо. У відгуку вказати: схожі проєкти (наскрізна аналітика), стек з обґрунтуванням, оцінку строків і вартості за етапами, щомісячну вартість володіння (хостинг, токени, ліцензії).