Парсинг сайтов в Санкт-Петербурге

Спарсить: товары, контакты.

Собрать номера

Спарсить: контакты.

Требуется спарсить Яндекс карты

.Важно получить отзывы, фото (хотя бы ссылки), цены и услуги, условия размещения и прочее описание (также часто указывают наличие кондиционеров, тв и прочего)

Спарсить: цены, товары, объявления, отзывы.

Три японских аукциона.

Наобходим парсер (один или несколько), который будет забирать информацию и размещать ко мне на сайт.

Форма выведения информации - обсуждаемо.

Частота обновлений аукционов - каждый день.

Плюс необходимо оптимизировать сам сайт под поисковые системы, под современные тенденции и пр, им очень давно толком не занимались

Спарсить: товары, цены.

Требуется создать программу парсинга нескольких сайтов на регулярной основе, с целью получения данных о товарах, сроках поставки и цены

Спарсить: контакты.

П

Спарсить: товары, цены.

Есть сайт интернет-магазина на платформе parts-soft.ru. Надо спарсить данные о товарах в наличии с ценами

Спарсить: товары, цены.

Пожелания и особенности: Для работы отдела B2B, нужен человек ( аналитик/программист), который создаст парсер сайта ЛеманаПро.

Какой конечный продукт нам нужен:

- нужен парсер, который будет парсить сайт ЛеманаПро

- нам нужно, на ежедневной основе получать информацию по остаткам нашей продукции по магазинам ЛеманаПро

- данные нужно получить в гуглтаблице

Спарсить: цены.

Пожелания и особенности: Здравствуйте, подскажите, пожалуйста, есть ли техническая возможность для парсинга цен на автодетали по маркам авто на конкретных сайтах? И сколько бы это стоило? В данном случае речь идет о 25 деталях по ~280 маркам авто. Сайты: Exist,  Major, ZZAP, Emex

Спарсить: контакты, объявления

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.

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: собственников.

У каждой компании есть ИНН индивидуальный налоговый номер

например КЛУБ 500 - Дмитрий Портнягин

парсер заходит на сайт [Ссылка скрыта]

переходит в учредители [Ссылка скрыта]

собирает инн собственников

[ФИО скрыто]

ИНН 280880901194

[ФИО скрыто]

ИНН 540190009103

[ФИО скрыто]

ИНН

780536141701

Заносит в таблицу

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: контакты

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: товары.

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

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: 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