Python-розробник для парсингу неструктурованих даних (Word, Excel, PDF) та синхронізації з БД В exel

Бюджет: 27000 UAH Термін: 7 днів

Вітаю! Я — проєктний менеджер Business Atlas. Ми не пишемо код на Python, а створюємо автономні системи на n8n/Make, що в рази вигідніше для вашого завдання.
Чому автоматизація краща за скрипт:
• Гнучкість: Будь-які зміни у форматі файлів (.pdf/.docx) ви зможете виправити самі за 2 хвилини без переписування коду.
• AI-парсинг: Для неструктурованого тексту ми підключимо API. ШІ ідеально структурує дані, де звичайний скрипт видасть помилку.
• Надійність: Використовуємо досвід побудови систем для Ajax та Genesis. Ви отримуєте візуальний контроль над кожним етапом звірки.
Як ми це реалізуємо:
1. Авто-збір: Система сама забирає файли, парсить текст через ШІ та структурує в JSON.
2. Розумна звірка: Автоматичне порівняння з базою (SQL/Sheets) та миттєве сповіщення в Telegram про розбіжності.
3. Логування: Повна історія обробки в зручній таблиці (як у наших кейсах з кваліфікації даних).
Умови:
• Ціна: від $600 (під ключ).
• Термін: 5–7 днів.
• Гарантія: 14 днів техпідтримки та навчання.
Це рішення, яке легко масштабувати без залучення програміста. Готові обговорити деталі? Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Добрий день.

Можу розробити Python-скрипт для парсингу даних із Word, Excel та PDF, їх структурування та звірки з базою даних. Працюю з pandas, openpyxl, python-docx, pdfplumber / PyMuPDF.

Реалізую:

витяг даних із неструктурованого тексту (regex / ключові слова)

структурування у таблицю Excel

звірку з базою даних за ID

визначення відсутніх або змінених даних

інструкцію та допомогу з запуском скрипта

Для початку потрібно подивитися приклади файлів. Розгорнути

Прикріплена робота:

Telegram_Comments_2025-10-23_11-46-09 (1).xlsx

Бюджет: 1000 UAH Термін: 3 дні

Доброго дня.

Ознайомився з вашим завданням. Можу реалізувати Python-скрипт для автоматизації обробки даних із .docx, .xlsx та .pdf, з подальшим структуруванням, валідацією та звіркою з базою даних.
Підходжу до таких задач не як до “разового парсера під один шаблон”, а як до побудови розширюваного рішення, яке можна підтримувати й адаптувати при зміні форматів документів. Для цього зазвичай закладаю окремі модулі для:
читання файлів різних типів витягу полів із неструктурованого тексту через ключові слова та regex нормалізації та валідації значень звірки з БД по унікальному ідентифікатору формування підсумкового результату по відсутніх або відмінних записах.
Працюю з:
pandas, openpyxl, python-docx, PyMuPDF/pdfplumber, а також можу підключити pydantic для валідації моделей даних і SQL-рішення для інтеграції з базою.
У межах поточного бюджету 1000 грн можу запропонувати базову MVP-реалізацію, яка покриє основний сценарій:
парсинг вхідних файлів
витяг ключових полів
базову звірку з БД по унікальному полю
коротку інструкцію по запуску на вашому ПК
Якщо буде потрібне більш універсальне рішення з підвищеною гнучкістю до змін форматів, розширеною валідацією, конфігурованими правилами пошуку та більш зручною архітектурою для подальшого розвитку — це також можу реалізувати окремим етапом.
Що отримаєте на виході:
структурований вихідний код
requirements.txt
інструкцію із запуску
зрозумілу логіку роботи без “магії” в коді

Строк реалізації MVP: 2–4 дні
Вартість: 1000 грн
Готовий почати після узгодження прикладів вхідних файлів і структури звірки з БД. Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня
Для оцінки потрібно оглядати кожне джерело даних та писати під нього скрипт
Моя попередня оцінка: 1000 грн за формування структури бази + 500 грн за кожне джерело даних. Якщо джерела мають повністю аналогічну структуру (наприклад багато файлів в Excel з однаковою таблицею в середині ) це рахується як 1 джерело.

Звертайтесь

Бюджет: 1100 UAH Термін: 1 день

Вітаю! Готовий взятися за розробку Python-скрипта для автоматизації вашої бази. Маю досвід написання парсерів для неструктурованого тексту, тому зможу налаштувати гнучку логіку збору даних із .docx, .xlsx та .pdf через комбінацію регулярних виразів та бібліотек pdfplumber і python-docx.

Для стабільної роботи системи пропоную використовувати pydantic — це дозволить скрипту автоматично перевіряти дані на помилки ще до їх порівняння з базою. Саму звірку реалізую через pandas, що забезпечить швидку обробку навіть великих обсягів інформації. Щоб вам не доводилося постійно змінювати код, я винесу ключові налаштування пошуку в окремий конфігураційний файл.

На виході надам чистий код із коментарями, файл залежностей requirements.txt та коротку інструкцію для швидкого запуску на вашому ПК. Буду радий обговорити формат вашої бази даних та приступити до виконання.

Бюджет: 3500 UAH Термін: 3 дні

Вітаю.
У цьому проєкті ключове не просто прочитати Word / Excel / PDF, а стабільно виділити потрібні дані з різних структур, привести їх до єдиного формату і коректно синхронізувати з поточною базою в Excel.
Працюю з Python-automation, обробкою документів, табличним мапінгом, нормалізацією і валідацією даних. Для таких задач важливо не тільки витягнути поля, а й зробити керований pipeline: extraction -> normalization -> validation -> comparison -> sync.
Я пропоную зробити це через окремі правила/мапінги для типів документів, нормалізовану проміжну схему і валідацію через pydantic, щоб нові або змінені формати було легше підключати без ламання всього процесу.
З git працюю, тому можу передати результат у зручному форматі: код у GitHub / GitLab або архівом, плюс інструкцію із запуску, requirements.txt і базове налаштування оточення.
Якщо потрібно, можу почати з невеликого proof of concept перед затвердженням, або на ваших зразках: взяти по 1 файлу Word / Excel / PDF, витягнути ключові поля, показати нормалізований результат і як саме буде виглядати звірка з Excel-базою або можу показати свою аналогічну систему в роботі з моїми документами.
Якщо потрібно, відповім на всі питання в особистих.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Пропоную рішення на AI (треба платити за використання) для структурування даних.

Бюджет: 5000 UAH Термін: 5 днів

Вітаю! Маю досвід у створенні гнучких інструментів для автоматизації обробки даних та їх валідації.

Як я пропоную реалізувати ваш проєкт:

Парсинг: Використаю pdfplumber для PDF та python-docx/openpyxl для документів. Для неструктурованого тексту розроблю логіку на основі регулярних виразів (Regex) та гнучких пошукових паттернів.

Валідація через Pydantic: Це найкраще рішення для вашого запиту. Я створю схеми даних, які автоматично перевірятимуть вхідну інформацію на відповідність типів та наявність помилок ще до моменту запису в базу.

Робота з БД: Реалізую звірку за унікальним ідентифікатором (ID/Email/SKU), скрипт буде видавати чіткий звіт: що додано, що відрізняється, а чого не вистачає.

Гнучкість: Щоб не переписувати код при зміні формату, я винесу логіку парсингу в окремі конфігураційні файли або словники паттернів.

Результат: Чистий код на Python, requirements.txt та детальна інструкція (README.md) із запуску в ізольованому оточенні (venv).

Готовий обговорити деталі та продемонструвати логіку обробки на прикладі одного з ваших файлів. Чекаю на фідбек! Розгорнути

Бюджет: 950 UAH Термін: 7 днів

Добрий день! 👋

Маю досвід роботи з Python та обробкою даних з різних форматів файлів. Можу реалізувати скрипт, який буде автоматично парсити дані з **.docx, .xlsx та .pdf**, структурувати їх та виконувати **звірку з базою даних за унікальним ідентифікатором*

Що я зроблю в рамках цього завдання:
Реалізую гнучкий парсер з використанням **pandas, openpyxl, python-docx та PyMuPDF/pdfplumber**.
Додам логіку пошуку по **ключових словах та регулярних виразах**, щоб коректно обробляти навіть неструктурований текст.
Зроблю систему **валідації та порівняння з базою даних** (SQL або іншу — узгодимо).
Реалізую перевірку: чи існує запис, які поля відрізняються або відсутні.
При потребі використаю **pydantic для валідації даних**, щоб підвищити надійність обробки.

Результат ви отримаєте у вигляді:
чистого та зрозумілого коду (GitHub або архів),
файлу **requirements.txt**,
короткої **інструкції з запуску та налаштування**,
пояснення логіки роботи скрипта.

Також можу запропонувати архітектуру, яка дозволить **легко адаптувати скрипт до змін у форматі файлів без переписування коду**.

Готовий обговорити деталі, приклади файлів та формат бази даних.
Зможу приступити до роботи одразу після узгодження. Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня!
Можу реалізувати такий скрипт. Є великий досвід роботи з pandas, openpyxl, python-docx, з обробкою неструктурованого тексту, також і з роботою з SQL/NoSQL базами. Надішліть, будь ласка, приклад вхідних файлів та структуру бази даних в особисті повідомлення.
Буду чекати!

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Вітаю! Зможу реалізувати. Відпишіть в приват щоб обговорити всі деталі. Буду рад співпраці!

Бюджет: 2500 UAH Термін: 4 дні

Gemini said
Твій варіант правильний по суті, але давай додамо йому трохи більше «ваги» та експертності. Замовнику важливо розуміти, що бот — це не просто «забавка», а повноцінний професійний інструмент.

Ось як це можна сформулювати, щоб звучало переконливо:

Добрий день! Завдання цілком зрозуміле, маю досвід у розробці подібних парсерів та систем автоматизації.

Як найбільш зручний варіант реалізації, пропоную зробити це у форматі Telegram-бота. Це дасть вам кілька суттєвих переваг:

Зручність: Вам не потрібно встановлювати Python, бібліотеки чи налаштовувати середовище на своєму ПК. Ви просто завантажуєте файл у чат і миттєво отримуєте результат.

Доступність: Скрипт працюватиме з будь-якого пристрою (телефон, робочий ПК, ноутбук) 24/7.

Гнучкість: Я налаштую базу даних та валідацію через Pydantic, щоб система чітко бачила відмінності між вашими файлами та БД.

Автономність: Я допоможу розгорнути бота на сервері, тому вам не доведеться нічого запускати вручну.

Пропоную обговорити деталі в особистих повідомленнях. Був би вдячний, якби ви надіслали приклади файлів — мені важливо подивитися на їхню структуру, щоб точно оцінити складність парсингу та налаштувати коректну логіку звірки з базою. На зв’язку! Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Вітаю! Робота з неструктурованими даними — це завжди виклик, який мені до вподоби. Головна проблема таких завдань не в самому читанні файлів, а в тому, щоб скрипт не «зламався» на наступному ж документі через зайвий пробіл або змінений шрифт.

Бюджет: 2500 UAH Термін: 5 днів

Привіт! Саме мій профіль — парсинг неструктурованих даних на Python, робив подібне.
По стеку все є:
— python-docx / openpyxl / pdfplumber — для витягування даних з .docx, .xlsx, .pdf
— Адаптивний парсер: regex + keyword-пошук для тексту без чіткої структури
— Структурування у DataFrame (pandas) → розподіл по стовпцях
— Звірка з БД по унікальному ідентифікатору: є запис / відсутній / відрізняється
— Чистий код на GitHub + requirements.txt + коротка документація із запуску
Плюс: можу додати pydantic для валідації та зробити конфіг-файл щоб не переписувати код при зміні формату вхідних файлів. Напишіть — уточню структуру ваших файлів і БД.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 4 дні

Привіт! Завдання зрозуміле і актуальне: робота з неструктурованими даними — це завжди виклик для логіки парсингу. Маю досвід роботи з вказаним стеком (pandas, PyMuPDF, python-docx) і готовий реалізувати гнучке рішення.

Як я пропоную вирішити вашу задачу:

Адаптивний парсинг: Замість жорстких прив'язок до координат, я використовую пошук за ключовими якорями і регулярні вирази (RegEx). Це дозволить скрипту «виживати» при незначних змінах у верстці документів.

Архітектура і Валідація: Для структури і перевірки даних обов'язково використовую Pydantic. Це гарантує, що в базу потраплять тільки валідні типи даних, а помилки будуть спіймані на етапі парсингу, а не запису.

Порівняння з БД: Реалізую логіку «diff-перевірки»: скрипт буде чітко підсвічувати, яких даних не вистачає, а які конфліктують з поточною базою (використовуючи унікальні ID).

Універсальність: Щоб не переписувати код при зміні формату, винесу налаштування парсингу (ключові слова, шаблони) в окремий конфігураційний файл (YAML або JSON).

Що ви отримаєте в результаті:

Чистий, документований код на Python.

requirements.txt для швидкої розгортки середовища.

Інструкцію/дзвінок: Проведу коротке навчання по запуску і налаштуванню скрипта на вашому ПК, щоб ви могли автономно з ним працювати.

Готовий обговорити структуру вашої бази даних і приклади файлів, щоб точніше зорієнтувати по термінам і вартості.
Твої козирі для цієї вакансії:

Pydantic: Замовник виділив це як «плюс». В відповіді я зробила на цьому акцент. Це показує, що ти пишеш сучасний, надійний код.

Конфігураційні файли: Відповідь на питання «як не переписувати код» — це винесення налаштувань в конфіги. Це зрілий підхід розробника.

Навчання: Акцент на тому, що ти не просто віддаси архів, а допоможеш запустити — це знімає страх замовника «я не розберуся в чужому коді». Розгорнути

Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні

Вітаю, хотів би взятись за ваш проєкт. Давайте обговоримо деталі в особистих.

Бюджет: 4000 UAH Термін: 1 день

1 день - 4000 UAH
Доброго дня!Готов виконати цей проект. Великий досвiд розробки рiзноманiтних додаткiв

Бюджет: 950 UAH Термін: 1 день

Добрий день, займаюсь парсингом більше 2 років (розробив проект Ispa Parser Generator). Знаю добре як C++, так і Python

Бюджет: 4000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня!Готов виконати цей проект. Великий досвiд розробки рiзноманiтних додаткiв

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Смисл болтать просто возьму і зделаю, без лишніх слов)))))))

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня!

Маю великий досвід розробки Python-скриптів для автоматизації обробки даних, парсингу документів та інтеграції з базами даних. Працював з pandas, openpyxl, python-docx, pdfplumber/PyMuPDF, а також реалізовував гнучкі парсери для неструктурованих файлів із використанням регулярних виразів та логіки пошуку по ключових полях. Можу реалізувати повний пайплайн: парсинг .docx/.xlsx/.pdf, структурування даних у таблиці, валідацію та звірку з базою даних по унікальному ідентифікатору з формуванням зрозумілого звіту про відсутні або змінені поля.
Пропоную перейти в особисті повідомлення, щоб обговорити формат ваших файлів, структуру бази даних та узгодити вартість і строки реалізації.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

я входжу до топ-10 розробників у категорії «Штучний інтелект і машинне навчання» серед ~2100 фахівців на платформі.
Гарантую:
- Швидке та якісне виконання завдання
- Чітке дотримання дедлайнів
- Регулярний зв'язок протягом усього процесу
Буду радий обговорити деталі вашого проекту у приватних повідомленнях.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Вітаю. Готовий розробити Python-скрипт для парсингу даних з .docx, .xlsx та .pdf, їх структурування, валідації та звірки з базою даних.
Маю досвід роботи з Python, pandas, openpyxl, обробкою документів, парсингом неструктурованих даних, регулярними виразами та побудовою зрозумілої логіки обробки. Також можу реалізувати гнучку архітектуру, щоб при зміні формату файлів не доводилося повністю переписувати код.
Що можу зробити в межах проєкту:
парсинг даних з різних форматів;
розкладання інформації по потрібних полях;
звірку з БД за унікальним ідентифікатором;
виявлення відсутніх або змінених даних;
підготовку інструкції по запуску та налаштуванню;
за потреби — короткий інструктаж по роботі зі скриптом.

Бюджет: 3000 UAH Термін: 30 днів

на Borland delphi можна написати.

з excel трохи складніше, оскільки там різна
кількість стовпців. значить окрема програма.

є знання python. але не факт, що буду застосовувати в цій задачі.

Бюджет: 2998 UAH Термін: 3 дні

Вітаю

Google Drive

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня!
Маю досвід роботи з парсингом даних у форматах .docx, .xlsx та .pdf, раніше реалізовував автоматизацію для бухгалтерських процесів. Хотів би уточнити деталі щодо самих документів — наскільки сильно вони можуть відрізнятися за структурою, щоб правильно закласти адаптивну логіку обробки.

Можу запропонувати не лише скрипт, а й GUI‑рішення для зручного керування процесом (завантаження файлів, запуск обробки, перегляд результатів). Звичайно, буде підготовлена повна документація проєкту з інструкціями по запуску та налаштуванню.

Ось мій GitHub для ознайомлення з прикладами робіт: [https://github.com/NazarShubeliak].

Бюджет: 1000 UAH Термін: 10 днів

Доброго дня, розробляю скрипти для парсингу даних для витягування різних форматів документів, за допомогою Python (pandas, pdfplumber, python-docx). Можу зберегти дані у форматі parquet або створити базу даних у postgresql. Якщо вам потрібен сервер, готовий зробити його на Docker. Після успішної реалізації залити на github з інструкцією по установці.

Бюджет: 10000 UAH Термін: 10 днів

привіт
маю досвід з подібними проектами
1. можна побачити приклад даних? треба зрозуміти чи можливо з цих файлів витягти інформаці.
2. також треба зрозуміти чи структурвати дані можна звичайними способами чи треба буде використання ші
3. краще всього запакувати проект в докер, зможете зручно користуватись

пишіть, обговоримо деталі

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Вітаю! Можу реалізувати такий парсер. Працюю з Python (pandas, pdfplumber, pydantic).

Мій підхід: замість крихких регулярних виразів для неструктурованого тексту пропоную використати AI-інтеграцію. Це гарантує, що скрипт знайде потрібні поля, навіть якщо їхній порядок у файлі зміниться. Для Excel та структурованих даних залишаємо класичну обробку для швидкості.

Зроблю чітку документацію, щоб Ви могли запускати скрипт без моєї допомоги. Чекаю на приклади файлів для обговорення фінальної ціни.

Бюджет: 5000 UAH Термін: 5 днів

Доброго дня, можу написати такий парсер. У мене тільки залишилось питання по ТЗ, ви пишете: Скрипт повинен визначати:
• Чи є запис у базі?
• Яка інформація відсутня або відрізняється?
Але не зрозуміло, що робити в цих випадках: перезаписувати дані, ігнорувати або ще щось? Після уточнення ТЗ можу приступити до роботи. Приклади робіт у профілі. Терміни з правками та тестами роботи 3-5 днів. Ціна до уточнення ТЗ.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня, Ростислав!
Загалом завдання зрозуміле, для точної відповіді за термінами та ціною, хотілося б уточнити деякі питання, які у мене виникли після аналізу вашого завдання.
Пишіть у приватні повідомлення – обговоримо деталі та ваші побажання.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 3 дні

Доброго дня!

Професійно розробляю Python-рішення для парсингу неструктурованих даних (Word, Excel, PDF) та синхронізації з БД. Маю досвід з pandas, openpyxl, python-docx, PyMuPDF та адаптивними парсерами.

Напишіть мені в лс, обговоримо деталі проекту.

Бюджет: 3200 UAH Термін: 3 дні

Вітаю! Маю досвід розробки адаптивних парсерів саме для неструктурованого тексту (Regex + логіка ключів).

Мій підхід до вашого завдання:

Стек: pdfplumber та python-docx для чистого витягу даних; pydantic для валідації перед записом у БД.

Гнучкість: Винесу налаштування (поля, ключові слова) у файл конфігурації, щоб ви могли адаптувати скрипт під нові файли без правки коду.

Синхронізація: Налаштую чітку логіку порівняння з БД за ID (UPSERT-логіка), щоб ви бачили розбіжності та відсутні записи.

Результат: Чистий код з коментарями + requirements.txt + відеоінструкція із запуску на вашому ПК.

Готова обговорити деталі та переглянути приклади файлів у приватних повідомленнях! Розгорнути

Бюджет: 1111 UAH Термін: 1 день

Вітаю, готовий зробити. Є весь необхідний досвід роботи з бібліотеками та файлами. Присилайте в особисті повідомлення файли, наочно подивлюсь.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Вітаю!
В цілому я спеціалізуюсь на скрейперах і парсерах, тож Вашу задачу можу виконати. Правда, хотілося б попередньо поглянути на приклади вхідних файлів, щоб розуміти ступінь "заплутаності" вхідних даних. Власне, це і вплине на ціну та термін (зараз вказані довільні).
Надам скрипти в зручному вигляді, поясню роботу, за потреби допоможу з налаштуванням середовища

Бюджет: 950 UAH Термін: 1 день

Вітаю! Зацікавив Ваш проєкт. Маю великий досвід у:

📊 Обробка даних: робота з базами, структуризація та аналіз інформації, автоматизація обробки великих обсягів даних, імпорт/експорт та валідація;
🤖 Автоматизація та емуляція дій користувача; розробка ботів різної складності;
⚡️ Асинхронний і багатопотоковий парсинг: збір та обробка даних з оптимізацією продуктивності;
🔍 OCR та пошук тексту: розпізнавання та структуризація інформації;
🖼 Обробка медіа: робота із зображеннями та мультимедіа;
🖥 Розробка ПЗ, десктопних застосунків, системних сервісів та служб;
📱 Мобільна розробка: нативні та кросплатформні додатки;
🌐 Робота з API та сторонніми сервісами: інтеграція, автоматизація та обмін даними;
🗣 Переклад та обробка тексту: автоматизація перекладу, робота з мовними моделями та текстовою аналітикою;
🤖 AI/LLM-рішення: інтеграція та використання штучного інтелекту, робота з мовними моделями та автоматизація інтелектуальних процесів.

Виконаю роботу швидко та якісно. Зв'яжіться зі мною для обговорення деталей та строків виконання проєкту! Розгорнути

Бюджет: 1500 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)