В общем, нужно ДОПИСАТЬ скрипт который автоматически пересылает почту с mail.ru в ТГ. Я нашел на просторах интернета подобный код, одна его часть выполняется и работает, вторая - выдает ошибки. С Python я никогда ранее не сталкивался, но думаю там все очень просто. Скину статью, с описанием кода, скину код.Во вложении скидываю скрин ошибок.Цену ставлю рандомно - договоримся точно! Надо бы срочно, срок полторы недели.
Бот-кликер в телеграмм. Аналог Hamster Kombat и т.д. Продается полностью готовый проект, с активными подписчиками, имеется канал сообщества. У кликера два языка Eng/ru, язык выбирает бот автоматически по языку, который установлен у пользователя в настройках telegram. Бэкэнд написан на python Django, фронтенд react js, код чистый, проект легко поддерживать. Если вы можете помочь в поиске покупателя, готов предложить комиссию 20 процентов. Ссылка на проект: https://t.me/bblcoinbot
Есть картинка (шаблон с фоном). Можно заготовить её в разных форматах (png, jpg, psd, pptx, ...).Нужно с помощью Python автоматизировать вставку данных на эту картинку (пример смотрите в прикреплённых файлах).Каждый раз должны подставляться разные данные:1) номер дня2) месяц3) картинка4) пример5) суффикс st/nd/rd/thТакже выделенные слова в примере должны закрашиваться красным цветом.Реализовать в виде класса или функции. Сделать так, чтобы могло работать на сервере.Мне нужно решение, которое позволит удобно редактировать созданные картинки. Под словом "удобно" подразумевается Photoshop / Powerpoint или любой другой редактор картинок. То есть, программа создаст шаблон c заданными данными, а человек, если что, сможет всегда что-то удобно исправить в каком-либо редакторе.Важно, чтобы картинки создавались в хорошем качестве, без артефактов (или с минимальными). В тексте используется выравнивание по центру, переносы на новую строку, разные шрифты. Это нужно учитывать.По предоплате не работаю!В отлике пишите примерные сроки выполнения работы!
Нужен скрипт (желательно на Python, но не принципиально), который сможет снимать шифрование с файла. Нужный файл прикрепил, на выходе должен получиться .cbz файл, который можно открыть любым архиватором. В качестве результата работы ожидаю увидеть исходный код программы.
Требуется разработать парсер, который будет выполнять следующие задачи: Сбор данных: Парсер должен регулярно анализировать статьи с указанного сайта на наличие определённых ключевых слов. Обработка данных: При обнаружении совпадения ключевых слов, парсер должен сохранять информацию о статье (название, ссылка, ключевое слово) в Google Sheets. Уведомления: В случае нахождения совпадений парсер должен отправлять уведомление в Telegram с информацией о статье (название, ссылка и найденное ключевое слово). Непрерывная работа: Парсер должен работать в фоновом режиме, постоянно мониторить новые статьи и обновлять результаты. Редактирование ключевых слов: Должна быть возможность гибко добавлять и изменять ключевые слова для анализа. Технические требования: Язык программирования: Python (предпочтительно). Использование Google Sheets API для работы с таблицами. Интеграция с Telegram API для отправки уведомлений. Возможность запуска парсера на сервере (Linux). Срок выполнения: 1-2 дня. Примерное вознаграждение: 1000 руб. ТЗ скину исполнителю
Имеется работающий бот такси установленный на сервер написаный на python, который необходимо переделать под грузовое такси. Добавить вносимой информации в базу данных при создании заказа и регистрации водителей. С перспективой дальнейшей мелкой настройки бота, и периодическим его обслуживанием и доработкой.
Необходима написать скрипт либо на python или google Apps Script. Конечный продукт должен быть в виде не большого дашборда вgoogle sheets. Необходимо сделать подключение через api запросы. Вся документация есть в основном работа идет через get. Что необходимо сделать и как структурно это предполагается. Настройка автоматической выгрузки данных по артикулам и остаткам. Подключение к базе данных остатков на собственном складе к программе «мой склад» Написание определенных алгоритмов для вычисления тех или иных метрик. Формирования данных визуализацией в дашборд. Что должно учитываться: Количество заказов и продаж за последние 7/14/31 день (данные выгружаются через api) Подключение к апи вб и подтягивание данных по остаткам в общем и на каждом складе Подключение к апи моего склада и подтягивание остатков оттуда Возможность проставить дату изготовления и ее сроки со сроками доставки по каждому артикулу Дашборд: Лист 1: Просчет остатков с количеством дней (кнопочка парсинга, чтоб если не проведена поставка в мс) Лист 2: Выбираем артикул, количество дней на сколько делается заказ, подтягиваются данные с вб по заказам и показывается заказ по каждому размеру Лист 3: Почти так же как 1, но еще делает разбивку по складам на каждого размера. Должен как-то учитывать именно наличие заказов в момент когда был размер на этом складе, чтоб было более корректно. Лист 4. Прописываем дату и количество в заказе с момента заказа он отсчитывает с каким темпом можно продавать остатки
Создать Python-скрипт/приложение, которое автоматически находит релевантные изображения для заданных новостных статей, используя языковые модели (LLM) и фреймворк LangChain. Функциональные требования: Ввод данных: Приложение должно принимать текст новостной статьи в качестве входных данных. Анализ текста: Использовать LLM (например, GPT-3 или GPT-4) через LangChain для анализа содержания новости и выделения ключевых слов или фраз для поиска изображений. Поиск изображений: Интегрировать API поиска изображений (Google Images API или DuckDuckGo Images API) для выполнения запросов на основе выделенных ключевых слов. Реализовать возможность выбора между Google и DuckDuckGo в качестве поисковой системы. Оценка релевантности: Использовать LLM для оценки релевантности найденных изображений по отношению к содержанию новости. Выбор изображения: Выбрать наиболее подходящее изображение на основе оценки релевантности. Вывод результатов: Предоставить URL выбранного изображения и его краткое описание. Технические требования: Язык программирования: Python 3.8+ Основные библиотеки: LangChain OpenAI API (или другая совместимая с LangChain LLM) Requests (для работы с API) API интеграции: Реализовать интеграцию с Google Custom Search API или DuckDuckGo Images API. Обработка ошибок: Предусмотреть обработку ошибок API и сетевых запросов. Конфигурация: Использовать файл конфигурации для хранения API ключей и других настроек.
Внимание, пользовательский аккаунт, НЕ БОТ Нужен скрипт на Python, который соберет юзернеймы со всей истории диалогов на аккаунте .Нужны только @юзернеймы Интерфейс консольный, ввод телефона, пароля, 2fa -> выгрузка в txt Формат: username1 username2 username3 username4
Нужна настройка и поддержка кубера, в котором ScyllaDB, PostgreSQL, Redis и приложения на Python/Go. Проект высоконагруженный. Сфера биржевая торговля).Требования:- существенный опыт настройки железа под проект с нуля вкл. стандартные технологии (вирт. машины, контейнеризация, CI/CD, установка мониторинга и пр.)- существенный опыт работы с кубером;- желателен опыт работы со Сциллой (ну или можешь быстро разобраться с её настройкой);
1. Основная задача Разработать функциональность чат-бота в Telegram, позволяющую пользователям быстро и удобно рассчитывать объем масла, необходимый для покрытия определенной площади. Доступ к калькулятору должен быть предоставлен только авторизованным пользователям. 2. Общие требования Чат-бот должен быть реализован на платформе Telegram. Использовать язык программирования Python (или другой, согласованный с заказчиком). Хранить данные пользователей и их расчеты в базе данных (например, SQLite, PostgreSQL). Соблюдать все принципы безопасности данных, включая защиту личных данных пользователей. 3. Авторизация пользователя Авторизация: Пользоваться калькулятором могут только авторизованные пользователи. Авторизация включает ввод имени и номера телефона, которые сохраняются в базу данных. Проверка авторизации: Перед запуском калькулятора бот проверяет, авторизован ли пользователь. Сообщение об авторизации: Если пользователь не авторизован, бот предлагает пройти авторизацию с возможностью ввода данных в чат. 4. Логика работы калькулятора - больше в файле.
Надо сделать парсер из апи поставщика Документация для разработчиков https://gifts.ru/txt/1898604 Что надо сделать. 0 Есть парсер для другого сайта на python (исходники передам вам) 1 Переделываем исходники: Берем исходники и подгоняем их под нужный нам API. 2 Выгружаем данные один раз: Запускаем выгрузку в XML и скидываешь мне полученный файл. 3 Отдаешь исходники: Когда все будет готово, передаешь мне новые исходники. подробности по полям сопоставления в документе https://docs.google.com/document/d/1mRN166ANV_0eUad6qssUpHusgiXGXRPRmXu-FUGcTpI/edit
Нужно использовать Python, aiogram, SQLlite (5 таблиц минимально) На выходе должен получиться Бот, который позволяет создать свои категории дохода и трат. Разумеется, код должен быть прокомментированным. С потенциальным исполнителем нужно будет обсудить особенности.
надо сделать парсер для yewel.de есть парсер для другого сайта на python 1 надо взять его исходники ( я передам) и переделать их под этот yewel сайт. 2 выгрузить данные из сайта в файл. (там уже все реализовано - выгрузка в xml есть) 3 передать мне исходники
Проект: Веб-приложение на Nuxt.js и Python База данных: PostgreSQL 1. Описание проблемы Периодическая выгрузка данных с Facebook в AmoCRM не запускается каждый час, не знаю в чем причина, а наш разраб занят, чтобы посмотреть. Неправильная работа выгрузки не дает работать аналитике. Необходимо разобраться, почему данные не выгружаются регулярно. 2. Требуемые действия Проверить интеграцию с Facebook и AmoCRM. Найти причину, по которой данные не выгружаются регулярно. Исправить проблему и настроить стабильную выгрузку данных с Facebook в AmoCRM. После исправления проблемы необходимо будет следить за стабильностью работы в течение нескольких дней. 3. Ожидаемый результат Постоянная и стабильная выгрузка данных с Facebook в AmoCRM. Отчёт с описанием найденной и исправленной проблемы. Мониторинг работы системы в течение 5-7 дней, чтобы убедиться, что проблема не возвращается. 4. Доступ к ресурсам Предоставим доступ к AmoCRM, базе данных PostgreSQL, а также к коду на Python и Nuxt.js. 5. Сроки выполнения Ожидаем завершение задачи в течение 2-3 дней после начала работы.
Текущая страница: 46
Всего страниц: 320
