Скрапер для генерації B2B лідів (Корпоративні бази даних)
Парсинг даних
Мета: Розробити автоматизований веб-скрапер на Python для збору структурованих контактних та фінансових даних потенційних B2B клієнтів з публічних бізнес-каталогів.
Моє рішення та технічна реалізація:
Парсинг HTML-таблиць: Скрипт ефективно обходить сторінки каталогів та витягує необхідну інформацію зі складної табличної структури сайтів за допомогою бібліотеки BeautifulSoup.
Стабільність роботи: Для запобігання блокуванням з боку цільових серверів були налаштовані кастомні HTTP-заголовки (headers), що імітують запити від реального браузера. Це забезпечило безперебійний збір даних під час тривалих сесій.
Глибоке очищення даних: Зібрана "сира" інформація часто містила зайві символи та артефакти форматування. За допомогою бібліотеки Pandas я реалізував логіку автоматичного очищення ключових метрик. Наприклад, поля "Дохід компанії" (Revenue) та "Кількість співробітників" були програмно очищені від тексту і перетворені на строгі числові значення.
Підготовка для CRM: Фінальний датасет автоматично експортується у валідному форматі CSV із правильною структурою колонок.
Використані технології:
Python, BeautifulSoup, Pandas, HTTP Headers Configuration.
Результат:
Замовник отримав повністю автоматизований інструмент для лідогенерації. На виході формується ідеально чистий CSV-файл, який можна миттєво імпортувати в будь-яку CRM-систему без потреби у додатковій ручній обробці чи виправленні помилок форматування.
Моє рішення та технічна реалізація:
Парсинг HTML-таблиць: Скрипт ефективно обходить сторінки каталогів та витягує необхідну інформацію зі складної табличної структури сайтів за допомогою бібліотеки BeautifulSoup.
Стабільність роботи: Для запобігання блокуванням з боку цільових серверів були налаштовані кастомні HTTP-заголовки (headers), що імітують запити від реального браузера. Це забезпечило безперебійний збір даних під час тривалих сесій.
Глибоке очищення даних: Зібрана "сира" інформація часто містила зайві символи та артефакти форматування. За допомогою бібліотеки Pandas я реалізував логіку автоматичного очищення ключових метрик. Наприклад, поля "Дохід компанії" (Revenue) та "Кількість співробітників" були програмно очищені від тексту і перетворені на строгі числові значення.
Підготовка для CRM: Фінальний датасет автоматично експортується у валідному форматі CSV із правильною структурою колонок.
Використані технології:
Python, BeautifulSoup, Pandas, HTTP Headers Configuration.
Результат:
Замовник отримав повністю автоматизований інструмент для лідогенерації. На виході формується ідеально чистий CSV-файл, який можна миттєво імпортувати в будь-яку CRM-систему без потреби у додатковій ручній обробці чи виправленні помилок форматування.