направление

Разработка парсеров сайтов на Python

Разработка парсеров сайтов на Python для мониторинга цен и объявлений, обработки таблиц и регулярной подготовки отчётов.

Обсудить задачу

Достаточно описать цель, основной сценарий и интеграции. Готовое ТЗ не обязательно.

оценка

Оценка после брифа

Уточню источник данных, объём и частоту запуска

Что входит

01 Парсеры сайтов и маркетплейсов для разрешённых источников данных
02 Мониторинг цен, наличия товаров и новых объявлений
03 Очистка, нормализация и удаление дублей в собранных данных
04 Выгрузки в CSV, Excel, Google Sheets или API
05 Расписание запуска, логирование и уведомления об ошибках
06 Обработка пагинации и изменений структуры страниц

stack

PythonPlaywrightBeautifulSoupScrapyPandasDocker

Когда это подходит

Типичная задача

Подходит для регулярной рутины с понятными источниками и правилами: мониторинга объявлений или цен, обработки таблиц, сверки данных и подготовки отчётов.

Что получите

До оценки определяем источники и формат данных, частоту запуска и поведение при ошибках. Результат может включать скрипт, проверку входных данных, логирование и расписание.

Как работаем

01Проверяем источник, доступ, формат и правила использования данных
02Фиксируем поля, формат результата и частоту обновления
03Разрабатываем сбор и проверку данных, тестируем на примерах
04Настраиваем расписание, логи и реакцию на сбои

Частые вопросы

Можно ли собрать данные с любого сайта?

Не всегда. До разработки проверяем доступность источника, условия использования, частоту запросов и наличие официального API. Не обходим авторизацию, CAPTCHA и технические ограничения.

Как часто можно обновлять данные?

Частоту определяем после проверки источника, его правил, объёма данных и допустимой нагрузки. Если источник предоставляет подходящий API, сначала рассматриваем его.

Что будет, если сайт изменит разметку?

Парсер проверяет обязательные поля и записывает ошибки, а не выдаёт неполный результат как успешный. Мониторинг и дальнейшее сопровождение согласуются отдельно.

Полезные материалы

Как объединить CSV-файлы на Python и убрать дублиПошаговый пример на Python: собрать CSV-файлы с одинаковыми колонками, нормализовать email, удалить дубли и сохранить отдельный отчёт без изменения исходников.6 мин Как написать парсер на Python: пример Beautiful SoupПрактика Beautiful Soup на тестовой HTML-разметке: извлечение полей, проверка значений, дубли и безопасная работа с источником.8 мин Как запускать Python-скрипт по расписанию в Linux через systemdНастройте запуск Python по расписанию через systemd timer: сервисный пользователь, виртуальное окружение, права на файлы, проверка времени и просмотр логов.7 мин

Обсудим вашу задачу

Опишите задачу — разберу сценарий и подскажу, что нужно для оценки.

Telegram Форма заявки