Парсинг сайтов срочно в Нижнем Новгороде

Спарсить: товары.

Пожелания и особенности: ТЗ по ссылке: [Ссылка скрыта]

Спарсить: контакты.

Нужно каждый день собирать ИНН организаций (ООО) на сайте Федресурс, в разделе: "Обременения" , "Лизинг"

Спарсить: контакты.

Парсинг данных, оставленных клиентами сайта

Спарсить: контакты, товары, цены, отзывы, новости, объявления

Спарсить: контакты.

База контактов с сайтов

Спарсить: Задачи и их условия и решения.

На странице представлено условие задачи, ответ и решение, ответ и решение скрыты спойлером, с помощью GPT мне удалось добиться парсера, которые корректно добывает все условия и ответы, но решения вытащить не может

Спарсить: товары

Спарсить: цены, товары, объявления, контакты.

Нужно спарсить товары сайта и вывести в эксель формате. Есть АПИ, документация, сайт для отладки. За подробностями пишите в лс

Спарсить: контакты.

Спарсить контакты с linkedin по одному городу

Спарсить: контакты.

Пожелания и особенности: Техническое задание: Парсер контактных данных заявителей из сертификатов

Цель:

Разработать парсер, который будет автоматически извлекать контактные данные заявителей из сертификатов на сайте реестра:

[Ссылка скрыта]

Описание задачи:

Формат номеров сертификатов:

Все номера имеют шаблон:

ЕАЭС KG 417/043.CN.02.00001

до

ЕАЭС KG 417/043.CN.02.99999

Логика работы:

Поочерёдно подставлять в поисковое поле номера сертификатов, начиная с .00001 и далее по порядку.

Если сертификат найден — открыть его, извлечь раздел "Контакты заявителя", сохранить номер и контакты во внешний CSV-файл.

Если 3 сертификата подряд не найдены — парсинг прерывается (считается, что новые не выданы).

Парсер должен работать автоматически без ручного вмешательства.

Выходные данные:

CSV-файл следующего формата:

Номер сертификата;Контактные данные

ЕАЭС KG 417/043.CN.02.00017;ООО "Пример", г. Москва, ул. Пушкина, д. 10, тел. [Телефон скрыт]

...

Требования:

Можно использовать Selenium или другие инструменты автоматизации браузера.

Скрипт должен быть написан на Python.

Работа должна быть протестирована и предоставлена с инструкцией по запуску.

Скрипт должен работать стабильно на Windows (желательно без установки Docker и сложных зависимостей).

Дополнительно:

Оплата за весь проект (не почасовая).

Желательно предоставить пример результата работы до финальной сдачи (по 10–20 найденным сертификатам).

Возможность доработки в будущем по другим органам сертификации — в приоритете.

Бюджет и сроки:

Бюджет: обсуждается (предлагайте)

Срок: 1–3 дня

Спарсить: контакты.

Нужны контакты тех, кто на сайте интересовался услугой. Речь идет о сайте событий, например, мегакампус в Дубаи. Нужны контакты тех, кто интересовался билетами на мероприятие

Спарсить: контакты

Спарсить: контакты.

С сайта docdoc спарсить данные в эксель по терапевтам по всем городам России.

Пожелания и особенности: С сайта docdoc спарсить данные в эксель по терапевтам по всем городам России

Спарсить: товары, цены, в карточке товаров спарсить заголовки, тех. характеристики, описания, фото, цены (если есть).

Сайты для парсинга:

[Ссылка скрыта]

[Ссылка скрыта]/

[Ссылка скрыта]/

[Ссылка скрыта]/

Нужно спарсить весь ассортимент запчастей и привести все в единую гугл или excel таблицу.

Столбцы в таблицах:

1. Заголовок

2. Категория (например гидрораспределитель)

3. Описание

4. Цена (если есть)

5. Ссылка на фото (прямо с сайта)

Если какие-то данные из этого списка спарсить не получится - сообщить заранее

Спарсить: товары.

Пожелания и особенности: Магнит косметик — необходимо спарсить сайт по наличию товаров в конкретном магазине

Спарсить: контакты, Все бизнес-центры Москвы.

Нужно спарсить все бизнес-центры Москвы с разбивкой по классам - А, Б, С

Чтобы было отдельно вынесено в отдельные столбцы: Название БЦ, сайт БЦ, телефон.

Пожелания и особенности: Нужно спарсить все бизнес-центры Москвы с разбивкой по классам - А, Б, С

Чтобы было отдельно вынесено в отдельные столбцы: Название БЦ, сайт БЦ, телефон

Спарсить: Данные с сайта [Ссылка скрыта].

Хотели бы получить датасет в формате excel с сайта: [Ссылка скрыта]

Мы делаем курсовую работу о принятии управленческого решения об открытии филиала пао Сбербанк в разных районах СПб, идея работы заключается в создании визуализаций-дашбордов о привлекательности локаций в Power BI. Для осуществления нам необходим датасет с данными, которые содержит указанный сайт.

Во вкладке " Оценка привлекательности локаций" при нажатии на точки на карте доступны данные: о количестве взрослого населения, среднем уровне дохода жителей и тд

Нам необходим датасет со всеми этими данными

Подскажите пожалуйста, возможно ли их получить?

Содержательно вот столбцы которые мы бы хотели получить с данными в эксель:

Количество взрослого населения (18+), чел.

Средний уровень дохода жителей, руб./чел. в месяц

Плотность потребителей, чел./кв. км

Средневзвешенная стоимость жилой недвижимости, тыс. руб./кв. м

Количество квартир, ед.

Количество многоквартирных жилых домов, ед.

Количество частных жилых домов, ед.

Количество квартир в новостройках, ед.

Количество работающих, чел.

Средний уровень дохода работающих, руб./чел. в месяц

Количество офисных зданий, ед.

Суммарная протяженность автомобильных дорог на территории, км

Суммарная площадь ТЦ и ТРЦ, кв. м

Количество ТЦ/ТРЦ, ед

Спарсить: цены.

Мне нужен парсер сайта [Ссылка скрыта]/, с которого я хочу получать конкурентную цену на товар с последующей отправкой этой цены на мой email. На входе у парсера изменяемые параметры:

- данные для входа на email отправителя

- email получателя

- уникальный ID нашего склада (например, 13139)

- минимальная наценка, если есть конкурент (например, 100%)

- наценка, если конкурентов нет (например, 300%)

- таблицы current_price.xlsx и buying_price.xlsx, более 10000 строк с артикулами , производителями этих артикулов, закупочными ценами, текущей ценой продажи. Названия столбцов: "Артикул", "Производитель", "Цена закупки", "Текущая цена продажи в japarts". В таблице buying_price.xlsx может быть больше артикулов, чем в таблице current_price.xlsx, т.к. некоторые артикулы не выставлены на продажу и нужно выставить для них цены.

На выходе парсер отправляет заполненную таблицу со столбцами "Артикул", "Производитель", "Цена закупки", "Текущая цена продажи в japarts", "Наша цена на сайте", "Цена конкурента на сайте", "Срок доставки конкурента", "Новая цена продажи в japarts", "Наценка".

Чтобы было проще, введу названия для обозначения переменных:

min_markup_competitor - минимальная наценка если есть конкурент

max_markup_no_competitor - наценка если конкурентов нет

buy_price - цена закупки артикула

current_price - текущая цена продажи в japarts

new_margin - новая наценка

own_price - собственная цена на сайте

competitor_price - цена конкурента на первом месте (либо если мы на первом месте, то цена конкурента на втором месте) на сайте

competitor_delivery - срок доставки конкурента на сайте

new_price - новая цена продажи в japarts

Как происходит процесс парсинга:

1. Переход на сайт

2. Поиск артикула и производителя

3. Сбор данных из таблицы "Искомый номер", в которой отображаются цены и срок доставки конкурентов и наша цена. Наша цель - чтобы на первом месте стоял товар с нашего склада и без демпинга.

4. Проверка условий:

4.1. Если нет конкурентов или если артикул есть в таблице buying_price, но его нет в таблице current_price, то в выходной таблице в ячейку "Новая цена продажи в japarts" поставить значение new_price = buy_price * (max_markup_no_competitor + 100) / 100, в ячейку "Наценка" подставить значение new_margin = max_markup_no_competitor, в ячейку "Наша цена на сайте" поставить значение own_price, ячейки "Цена конкурента на сайте" и "Срок доставки конкурента" оставить пустыми и перейти к поиску следующего артикула

4.2. Если competitor_price > own_price, то

new_price = current_price + 0.97 * (current_price * (competitor_price - own_price) / own_price) - 3

4.3. Если competitor_price <= own_price, то

new_price = current_price - 1.03 * (current_price * (own_price - competitor_price) / own_price) - 3

4.4. Если уникального ID нашего склада не найдено, оставить пустыми ячейки "Новая цена продажи в japarts", "Наценка", "Наша цена на сайте", "Цена конкурента на сайте" и "Срок доставки конкурента" и приступить к поиску следующего артикула

5. Проверка условий:

5.1. Если new_price >= buy_price * ((100 + min_markup_competitor) / 100), то в ячейку "Новая цена продажи в japarts" поставить значение new_price, в ячейку "Наша цена на сайте" поставить значение own_price, в ячейку "Наценка" поставить значение new_margin = (new_price - buy_price) / buy_price * 100, в ячейку "Цена конкурента на сайте" поставить значение competitor_price, в ячейку "Срок доставки конкурента" поставить значение competitor_delivery и перейти к поиску следующего артикула

5.2. Если new_price < buy_price * ((100 + min_markup_competitor) / 100), то new_price = buy_price * ((100 + min_markup_competitor) / 100) и поставить значение new_price в ячейку "Новая цена продажи в japarts", в ячейку "Наша цена на сайте" поставить значение own_price, в ячейку "Наценка" поставить значение new_margin = min_markup_competitor, в ячейку "Цена конкурента на сайте" поставить значение competitor_price, в ячейку "Срок доставки конкурента" поставить значение competitor_delivery и перейти к поиску следующего артикула

6. Повторять шаги 2-6, пока не закончится таблица buying_price,xlsx.

Прикрепляю пример исходной таблицы с артикулами, производителями, ценой закупки и текущей ценой продажи.

Важный момент: в исходной таблице могут быть немного изменены названия производителей артикулов, например в исходной таблице "1-56 (MARUICHI)", а на сайте это "156 Maruichi". Могу сделать таблицу соответствий названий в таблице и на сайте и отправить дополнительно, если нужно.

Срок: 3 дня

Бюджет: 10000 рублей

Условия по сроку, бюджету и ТЗ можем дополнительно обговорить