Написание парсера – работа для фрилансеров в Москве

Добрый день. Сайт на HTML без CMS. Необходимо подключить внешнюю ссылку XML. Возможно через создание базы данных и парсер, скрипт.

Необходимо взять талончик на процедуру на сайте.

.

Создать парсер изменения цены мем токена FPI, основываясь на курс биржи BB и нынешнего валютного курса ($ к рублю).

Пожелания и особенности: В лс направлю нужен парсер сбора смс + мини приложение телеграмм + тг бот с уведомлениями в группу.

Пожелания и особенности: Найти все статьи негативные в интернете(гугл,яндекс ,майл,vk,tg,wats и др) по фио.

Рассылку целевой аудитории в тг.

Https://www.finam.ru/quote/forex/usdrub/ нужно отсюда вытащить цены, значения индикатора в реально времени и желательно объем.

Пожелания и особенности: Есть набор XML файлов с различной структурой, суммарно на 2гб. Нужно написать парсер который достаёт из них данные и формирует эксель файлы по названию директории. Структура может различаться от файла к файла, поэтому важно вытащить все заголовки.

Нужно спарсить с 6 тг каналов номера.

Имеется АИ для расчета оптимальных решений в покере. Задача заключается в сборе информации с экрана, её передача в нужном для АИ формате. Получение ответа, его визуализация с возможностью автоматической и полуавтоматической работы. При автоматической работе – обеспечить случайность точек нажатия и также тайминги. Обучение модели виртуального зрения, тестирование. С интеграцией имеющегося АИ будет помощь от разработчика. Ведение проекта после окончания интеграции со стороны разработчика – оплачивается ежемесячным окладом. Пишите свои предложения.

Пожелания и особенности: Здравствуйте. Есть задача для парсинга сайта bricklink.com. Это сайт продажи Лего, он содержит информацию о каждом наборе, текущих предложениях о продаже, и статистику за последние 6 мес о продажах. Нужно каждые 3 мес собирать данную информацию. ТЗ в виде конкретного файла нет, т.к. какую информацию туда надо внести.

Пожелания и особенности: Приветствую, специалисты. Нужен парсер для сбора данных с открытого источника. Чтобы можно было использовать его каждый день. Информация предоставлена на сайтах, нужно просто ее перенести в эксель. Подробности расскажу в переписке. Цена обсуждаема.

Пожелания и особенности: Необходимо сделать парсер.

Контекст Изначально для проекта планировался веб-парсер, но в связи с изменениями обстоятельств было принято решение перейти на локальный парсер. Из-за этого пока нет полноценного ТЗ, но есть понимание требований (описание ниже). Исходные данные 1. Есть сторонняя программа, которая работает локально. 2. Она состоит из оболочки и локальных баз данных, которые регулярно обновляются. 3. Основное назначение программы — поиск документов в базе данных через оболочку. Задача для парсера Нужно разработать локальный парсер, который будет: 1. Через оболочку вставлять запрос в специальное окно поиска (текст запроса будет передаваться парсеру из цепочки n8n). 2. Обрабатывать результаты поиска: 2.1. открывать найденные документы, 2.2. либо копировать текст документа, либо (альтернативно) сохранять документ целиком — на выбор, в зависимости от того, что проще реализовать. 3. Из скопированных документов формировать единый документ - в файл. 4. Обеспечить доступ к этому файлу для дальнейших шагов в n8n (парсер будет интегрирован в цепочку n8n). Технические условия 1. Парсер и сторонняя программа запускаются на одном локальном сервере. 2. Интеграция с n8n: парсер должен уметь принимать входные параметры (запрос) и отдавать выходные данные (файлы с текстами отфильтрованных документов).

Когда человек в Хабаровске печатает запрос на услугу в поисуовике. Его контакты прилетают нам на андроид для связи и для последующей беседы с клиентом.

Пожелания и особенности: Парсер для cars.com: Вход: · Пул ссылок на поисковые выдачи с GET-параметрами Требования: · Обход ограничения 10к машин через multiple queries · Прокси (не РФ) + ротация User-Agent · При повторном запуске обновлять только цены из выдачи · Внутренние страницы парсятся только один раз Данные с внутренней страницы: · Все фото в отдельную директорию · JSON с полями: марка, модель, год, пробег, цена · Дополнительные блоки (4-5 шт) очищенным HTML (без атрибутов тегов, только структура) Логика: · Первичный парсинг: полный сбор всех данных · Повторный запуск: только обновление цен из выдачи, новые автомобили.

Разработать парсер для сбора данных из открытых источников о юридических лицах, имеющих автопарк, с последующим формированием структурированной базы данных. Основные задачи: Сбор информации о компаниях: Название юридического лица, ИНН, ОГРН, регион деятельности. Контактные данные (адрес, телефон, email, сайт — при наличии в открытых источниках). Сфера деятельности компании (логистика, строительство, перевозки и т.д.). Парсинг данных об автопарке: Список транспортных средств (ТС), принадлежащих компании: Тип ТС (грузовой, легковой, спецтехника). Марка, модель, год выпуска. Госномер, VIN-код (при наличии в открытых данных). Технические характеристики (грузоподъемность, объем двигателя и т.д.). Информация о количестве ТС в автопарке. Технические требования: Реализация обхода антипарсинговых защит (CAPTCHA, блокировка IP, динамическая загрузка данных через JS). Настройка прокси-серверов для избежания блокировок. Регулярное обновление данных. Валидация и очистка собранных данных (устранение дубликатов, проверка актуальности). Экспорт данных в удобном формате (CSV, XLSX, SQL/NoSQL база). Документация к коду и инструкция по запуску.

Нужно ускорить парсер, чтобы грузил информацию сразу.

Написать парсер для обработки объявлений о продаже бизнеса со всех возможных площадок в интернете.

Написание парсера на 1 сат букмерской конторы. С этого сайта брать одно значение и коэффициент и сравнивать эти данные с Навальным заданием.

Написать парсер на букмекерскую контору.

Написать парсер для букмекерской конторы по конкретному алгоритму.

Спарсить закрытый чат по писавшим: https://t.me/+-DH2Mv71Ycw3MzE6 Вытянуть как можно больше людей с био.

Пожелания и особенности: Доделать готовый парсер сайта мебели написанный на pyton. Доделать функции.

Пожелания и особенности: Работа с базой данных сайта, написанный на битриксе. Закачивать и выкачать хмл файлы на другие сайты партнёров.

Пожелания и особенности: 🛠 Техническое задание: написать парсер вакансий с сайта Цель: Собрать контактные данные работодателей, размещающих вакансии линейного персонала на сайте joblab.ru, и регулярно обновлять базу новыми объявлениями без дублей. ⸻ 📌 Функциональные задачи: 1. Поиск вакансий по следующим ключевым словам (в должности): • комплектовщик • сборщик • фасовщик • упаковщик • грузчик • водитель штабелера • водитель погрузчика • водитель высотного штабелера • водитель электроштабелера • водитель высотной техники • сборщик заказов • сборщик интернет-заказов • комплектовщик-сборщик (все слова — в одной сессии, без ручного повтора) 2. Фильтрация на сайте: • Регион: Москва и Московская область • Отметить фильтры «Не показывать»: • Кадровые агентства • Аутсорсинговые компании • Центры занятости • Включить галочку «объединить по работодателю» • Сортировка: по дате публикации 3. Обход вакансий: • Обходить все страницы с результатами (или минимум первые 10, если их слишком много) • Переходить по ссылке каждой вакансии и извлекать информацию с детальной карточки 4. Парсить с каждой вакансии следующие поля: • Название компании • Контактное лицо (если указано) • Телефон (если указан) • Email (если указан) • Адрес, указанный в вакансии (в т.ч. геометка на карте) • Название вакансии • Ссылка на саму вакансию ⸻ 🔁 Повторные запуски: инкрементальная логика • Парсер должен уметь отличать уже собранные вакансии от новых. • Дубликаты исключаются по: • ссылке на вакансию • телефону • email • названию компании • Все данные сохраняются в основной файл (например, joblab_contacts_all.xlsx). • При повторном запуске: • новые записи добавляются в основной файл • можно сохранять отдельный файл только с новыми контактами (например, новые_контакты_240724.xlsx). ⸻ 🧩 Дополнительные пожелания: • Возможность указать фильтр по дате публикации: например, собрать только те, что опубликованы после 2024-07-01 • Выгрузка в Excel (.xlsx) или CSV — на выбор • Скрипт должен быть написан на Python и запускаться вручную по требованию • Желательно использовать Selenium или Playwright, но не принципиально ⸻ 💸 Бюджет: 5 000 Срок исполнения: 1-5 дней. Формат: Python-скрипт с инструкцией запуска и примером вывода. ⸻ 💬 Что будет плюсом: • Опыт парсинга с нестандартных сайтов • Реализация логирования и отчёта об ошибках • Возможность доработки парсера в будущем за доплату.

Пожелания и особенности: Спарсить: объявления, контакты, новости. Настройка парсера. Парсинг информации в интернете по теме "бесплатные танцы". Любое мероприятие связанное с танцами бесплатно. Каждый день до 5 таких мероприятий в Москве. Каждое оплачиваем. Пожелания и особенности: Задание выполняется неделю. По результатам смотрим и корректируем для продолжение на неограниченное время. Данные нужны для наполнения группы в контакте/ телеграмме. Строго актуальные и ссылками.

Парсер - Работает с таблицей Excel, берет из неё данные - Артикул Бренд и Наименование. Авторизируется на сайте. Вводит артикул. Выбирает нужный бренд из списка. Берёт 2 моих цены и цену конкурента по точной логике. Вносит 3 цены в свою строку столбцов.

Добрый день! Нужно написать парсер инстаграм на Python. На вход принимается ссылка на аккаунт и количество крайних видео в reels. На выход выдается экселька с результатом: название ролика, количество лайков, просмотров, дата публикации. Тут вся сложность в том, чтобы достучаться и получить ответ. Возможно, вы уже ранее парсили эту площадку и вам будет легче. Пример скрипта прикрепил.

Разработать удобный парсер, который позволит парсить отзывы с яндекс карт, причем все, а не только первые 50.

Необходимо создать парсер на базе ЕИС, Ростендер для выгрузки аналитической информации + подбор товара для участия из готового каталога с ТХ.

Необходимо написать парсер с разных сайтов который будет просить данные которые может определять конечный пользователем.

Пожелания и особенности: Задача:необходимо получать данные о поиске потенциальных работодателях,а именно почта и номер телефона по ключевому слову поисковой строки. Т.е если мы ищем грузчика на hh то результат парсинга в выгрузке будет показывать все компании и вакансии которые есть на данном сайте по ключевому слову грузчик в поисковой строке Сайты для парсинга Работа.ру joblab hh.ru superjob В дальнейшем после теста закажем доработку с включением ещё 20-ти сайтов. Выгрузка должна быть в формате excel excel Столбцы Название компании Название вакансии Город Ссылка на вакансию Вилка зп График Адрес Почта Номер телефона Должность рекрутера(при наличии).

Дописать парсер. через пирограм пишу, авооризация прошла, но парсинг не происходит. с телетона парсинг был, но выбивал сессию...

Парсинг телеграм. Парсинг телеграм

Мне нужно автоматизировать обработку большой базы номеров телефонов (около 100 000 записей), написать программу желательно. Задача: получить по каждому номеру краткую информацию (например, имя или метку, если она доступна) с использованием открытых или массово доступных сервисов (например, GetContact, Truecaller и т.п.) и сохранить результат в Excel-файл Или просто я вам отправлю свой файл а вы мне его автоматизируете.

Нужно настроить парсер который бы скачал с сайта БД товаров.

Куплю Российские Аккаунты Telegram для Инвайтинга, отлежка 7дней+. Так же премиум аккаунты с отлежкой.

У нас есть парсер постов ВКонтакте по хэштегу, написан на С#, он сломался. Нужно починить его или написать новый. Скрин ошибки прикладываю. Буду рад, если есть идеи по тому, как превратить парсер в удобное окошечное приложение, которое запаковано в установщик (чтобы могли пользоваться сотрудники без особых знаний в ПК).

–массовые приглашения пользователей в чат/группу/канал. - сбор целевую аудиторию из чужих чатов/каналов. - массово отмечает пользователей в ваших историях, при отметке пользователь получает уведомление и сообщение в личные сообщения. - автоматические комментарии в каналах с пользовательским текстом - умные комментарии (с помощью GPT) в каналах на основе текста поста. - массовое и быстрое вступление в чаты/каналы для работы с аккаунтами - отправка сообщения в разные чаты, при этом пользователям чата приходит упоминание и уведомление, затем сообщение редактируется на рекламный текст.

Доработать парсер по тз.

Написать парсер для заполнения полей на сайте https://qr-online.ru/#vcard по данным из таблицы, генерации QR-кода и сохранения в формате svg. Пример таблицы и скрин заполненной формы во вложении.

Добрый день! Требуется написать парсер, который сможет сделать запрос по нескольким десяткам тысяч кадастровых номеров на сайте https://kadbase.ru.

Есть база данных патентов, зарегистрированных в Бразилии. https://busca.inpi.gov.br/pePI/jsp/patentes/PatenteSearchAvancado.jsp Мне необходимо выгрузить все эти патенты в таблицу Excel, чтобы по каждому патенту была отображена вся информация из их карточек по столбцам. Есть база данных патентов, зарегистрированных в Бразилии. https://busca.inpi.gov.br/pePI/jsp/patentes/PatenteSearchAvancado.jsp Мне необходимо выгрузить все эти патенты в таблицу Excel, чтобы по каждому патенту была отображена вся информация из их карточек по столбцам.

Пожелания и особенности: Нужно спарсить сайт dewu а именно категорию обувь.

Из программы выгружается csv файл. Необходимо получить данные по моим требованиям.Описать тут сложно что я хочу.

Пожелания и особенности: Нужен парсер, который будет по названию города собирать все вк сообщества. Нужны метрики просмотров, гео. Примерно так выглядит у конкурентов.

Техническое задание: Telegram-парсинг + инвайтинг Цель: Собрать целевую аудиторию инвесторов и предпринимателей в Telegram и запустить автоприглашение в бота. Задача 1: Парсинг целевых Telegram-групп Что нужно: Найти активные Telegram-группы (открытые и условно закрытые), где присутствует нужная ЦА: инвестиции (в т.ч. зарубежные, недвижимость, IPO, крипта) предприниматели (SMB, стартапы, бизнес-клубы) бизнес-мероприятия, форумы, акселераторы lifestyle-группы с платёжеспособной аудиторией: яхты, гольф, теннис дайвинг, премиум-отели, travel-клубы luxury-товары, часы, автомобили закрытые клубы, релокационные сообщества (Дубай, Кипр, Таиланд) Что отдать на выходе: Список групп (название, ссылка, описание, ЦА) Спарсенные контакты: username, user_id, активность (если возможно) Задача 2: Инвайтинг в Telegram-бота Что нужно: Запустить автоматическую рассылку/инвайт пользователям в выбранного Telegram-бота Обойти антиспам Telegram (важно: без блокировок, с плавной подачей) При необходимости — использовать прокси/ротацию аккаунтов На выходе: Кол-во отправленных приглашений Конверсия (кто открыл/перешёл) — если можно трекать Отчёт по ограничениям Telegram (если какие-то аккаунты “сгорели”) Дополнительно: Опиши, пожалуйста, как ты обычно работаешь: вручную или с софтом? Какие лимиты ты соблюдаешь? Сколько контактов реально собрать и инвайтить в неделю без риска? Есть ли возможность предоставить тест? Важно: Нам важна точность сегмента — не просто “все подряд”, а действительно инвесторы/бизнес-аудитория Работаем только по открытым источникам Укажи, пожалуйста, стоимость за 1000 парс / 1000 инвайт, либо за прое.

Автоматическая рассылка сообщений по чатам на которые я подписан.