Добрый день! Цель: Разработать скрипт, который: 1.Открывает браузер Google Chrome. 2.Листает ленту «Рекомендации». 3.Проверяет условия: •Количество просмотров > 5000. •ER ≥ 10%. (Формулу объясню) •Видео опубликовано менее 9 часов назад 4.Отправляет уведомление в Telegram-бот (однократно для каждого подходящего поста). Функциональные требования: 1.Парсинг ленты: •Использовать Selenium или Puppeteer для автоматизации браузера. •Реализовать листание ленты с интервалами (для имитации реальных действий). 2.Проверка условий: •Извлекать количество просмотров и значения ER из попавшегося в FYP видео •Если видео соответствует условиям (>5000 просмотров и ER ≥ 10%) 3.Уведомление в Telegram: •Настроить взаимодействие с Telegram API. •Отправлять сообщение с деталями видео (ссылка, количество просмотров, ER, сколько часов назад опубликовано). Нефункциональные требования: •Скрипт должен быть написан на Python. •Установить ограничение на количество запросов для избежания блокировки аккаунта. •Логировать результаты выполнения (обработанные посты, отправленные уведомления, ошибки). Дополнительно: 1.Использовать .env файл для хранения конфиденциальных данных (токен Telegram, URL и т.д.). 2.При необходимости предусмотреть возможность настройки параметров (например, минимального количества просмотров и ER). Результат: Рабочий Python-скрипт, отправляющий уведомления о постах, соответствующих заданным условиям. Более детально, подробно опишу в лс
Привет, требуется написать парсер на луковице и установить на сервер. Поддерживать какое то время. Требуется слать запросы к апи так чтобы не блочило, записывать все в sqllite , и на основе сопряжений параметров в бд слать ссылки в ТГ, похожий бот уже есть и я смогу все объяснить. Задача не сложная и я готов все объяснить и показать, есть похожий проект но он работает не совсем должным образом . Важно чтобы ты умел парить так чтобы не банило
В проекте на Python имеются: ASR (2 модели оффлайн, 1 онлайн), выбор языковых моделей через g4f при помощи провайдера (онлайн), TTS модели для озвучки ответа GPT (2 модели оффлайн, 1 онлайн). Голосовой помощник умеет выполнять запросы пользователя в браузере с помощью Selenium, управлять файлами компьютера при помощи GPT , открывать программы, искать по файлам, выполнять элементы навигации: вперед, назад, приближать, отдалять, напоминать, записывать в заметки. На данный момент запросы гпт выполняются в отдельных потоках при помощи библиотеки threading.Необходимо внедрить русскую языковую модель gpt (аналог), которая будет работать без интернета. Дообучить её на тематику параллельного программирования С++, С#, Python, если это возможно. Разбить все по потокам: 1 - основной поток с окошком 2 - голос захватывает и распознает3,4,5.... - работа с gpt (использовать popen, multiprocessing). Возможно засунуть в отдельные потоки управление компьютером и управление браузеромЕсли придумаете, что можно и нужно распараллелить в проекте - можно не дообучать языковую модельСобрать проект в exe и сделать простенький интерфейс заместо консольного.Ищу ответственного разработчика на Python, которому близка данная тематика.Срок 2-3 недели - не затягивать с проектом.
В проекте на Python имеются: ASR (2 модели оффлайн, 1 онлайн), выбор языковых моделей через g4f при помощи провайдера (онлайн), TTS модели для озвучки ответа GPT (2 модели оффлайн, 1 онлайн). Голосовой помощник умеет выполнять запросы пользователя в браузере с помощью Selenium, управлять файлами компьютера при помощи GPT , открывать программы, искать по файлам, выполнять элементы навигации: вперед, назад, приближать, отдалять, напоминать, записывать в заметки. На данный момент запросы гпт выполняются в отдельных потоках при помощи библиотеки threading. Необходимо внедрить русскую языковую модель gpt (аналог), которая будет работать без интернета. Дообучить её на тематику параллельного программирования С++, С#, Python, если это возможно. Разбить все по потокам: 1 - основной поток с окошком 2 - голос захватывает и распознает 3,4,5.... - работа с gpt (использовать popen, multiprocessing). Возможно засунуть в отдельные потоки управление компьютером и управление браузером Если придумаете, что можно и нужно распараллелить в проекте - можно не дообучать языковую модель Собрать проект в exe и сделать простенький интерфейс заместо консольного. Ищу ответственного разработчика на Python, которому близка данная тематика. Срок 2-3 недели - не затягивать с проектом.
Подключить в бот авторекламу Bap https://github.com/CODD-TECH/BAP-SDK-PYTHON. Бот написан на aiogram 3.15 а библиотека Bap для версии 2 из-за этого конфликт. Поддержка говорит что подключается и к 3 версии. Просьба откликаться только если есть реальный опыт подключения данной библиотеки к aiogram 3. Рассчитывать на поддержку не стоит. Человек так некомпетентен, отправляет только примеры которые для 2 версии говоря что для они для 3. Поэтому жду отклика от человека который это делал
Всем привет. Нужно сделать бота для Telegram, который будет удалять пользователей по ID из telegram чатов. 1. На сервере лежит файл delusers.txt, который содержит ID юзеров телеграм через запятую. 2. Каждые 5 минут (периодичность должать устанавливаться в переменной в main.py) бот смотрит этот файл и: а) Удаляет ВСЕ сообщения этих пользователей из ВСЕХ чатов, в которых боту даны права на удаление сообщений; б) Удаляет (добавляет в ЧС) этих пользователей из ВСЕХ чатов, в которых боту даны права на блокировку; в) После выполнения пунктов а) и б) очищает файл delusers.txt.
Всем привет. Нужно сделать бота для Telegram, который: 1. Будет удалять сообщения из чатов, содержащие любые кнопки (см. пример в прикреплённом файле). 2. В указанный файл (data.txt, например) на сервере (адрес должен указываться в переменной в main.py) будет записывать ID пользователя, который это сообщение разместил. Бот должен работать с aiogram до 3 версии, на ubuntu 22.04.
1. Цель проекта Создание парсера для LinkedIn, который будет работать через Telegram. Парсер должен собирать информацию о пользователях и компаниях с LinkedIn, включая: Имя пользователя Ссылка на профиль пользователя Название компании Ссылка на профиль компании Почтовые адреса (по возможности)(пункты могут добавляться в зависимости от возможностей api) Результаты поиска должны экспортироваться в Google Таблицы для дальнейшего использования и обработки. Парсинг будет осуществляться с использованием следующих библиотек: linkedin-api linkedin-scraper(или других при наличии) 2. Основные функциональные требования Интерфейс с Telegram: Создать бота в Telegram, который будет взаимодействовать с пользователями. Пользователь может отправлять запросы для поиска профилей на LinkedIn и получать результаты в виде сообщений в Telegram. Результаты поиска, помимо вывода в Telegram, должны быть экспортированы в Google Таблицы. Поиск на LinkedIn: Парсинг информации по ссылке на поиск с выставленными фильтрами Реализовать поиск через LinkedIn Search и Sales Navigator. Обработка ошибок: Обработка ошибок, возникающих при неудачном запросе, блокировке аккаунтов и других нештатных ситуациях. Экспорт в Google Таблицы: После получения результатов поиска, парсер должен автоматически экспортировать данные в Google Таблицы. Для каждого поиска создавать новый лист, с уникальным названием по имени пользователя Таблица должна содержать следующие колонки: Имя пользователя Ссылка на профиль Название компании Ссылка на компанию Почта (если доступно) Для работы с Google Таблицами необходимо использовать Google Sheets API для автоматического создания и редактирования таблиц. 3. Функциональные особенности Телеграмм-бот: Бот должен принимать команды от пользователя через Telegram: /start — запуск бота и приветственное сообщение. /search <поисковый запрос> — выполнение поиска по ключевому запросу на LinkedIn, вывод результатов в Telegram и экспорт их в Google Таблицы. /help — описание доступных команд. Каждому результату поиска должна быть дана краткая информация: Имя пользователя. Ссылка на профиль пользователя. Название компании. Ссылка на профиль компании. Почтовый адрес (если доступно). Парсинг LinkedIn: Использовать linkedin-scraper для получения информации с публичных страниц пользователей и компаний (если доступны). Использовать linkedin-api для получения информации о профиле пользователя, включая имя, компанию, позицию и почту (если доступна). Получение данных: Для пользователей, чьи страницы доступны: Имя и фамилия. Профильная ссылка на LinkedIn. Компания, где работает пользователь. Ссылка на страницу компании. Электронная почта (если публично доступна). Ограничения: Параллельное выполнение запросов для ускорения поиска, если возможно. Для избежания блокировок необходимо добавить случайные задержки между запросами. Отображение ошибки в случае блокировки пользователя или проблемы с запросом. Данные безопасности и конфиденциальности: Соблюдать политику конфиденциальности LinkedIn и избегать парсинга данных, которые противоречат их условиям использования. Защита данных пользователей (например, пароли) и соблюдение стандартов безопасности для Telegram-ботов. 4. Технические требования Среда разработки: Python 3.8 или выше. Использование библиотек python-telegram-bot для создания бота. Использование linkedin-scraper и linkedin-api для получения данных с LinkedIn. Использование Google Sheets API для автоматического экспорта данных в таблицы. Интеграция с Telegram: Использование Telegram Bot API для создания и работы с ботом. Получение сообщений от пользователей и отправка ответов. Архитектура: Парсер должен быть многозадачным, чтобы обрабатывать несколько запросов одновременно, без блокировки аккаунта. Реализовать использование баз данных или файлов для хранения временных данных (например, для отслеживания ограничений и очереди запросов). Интеграция с Google Sheets API: Для работы с Google Таблицами необходимо использовать OAuth 2.0 для авторизации и доступа к Google Sheets API. После получения результатов поиска парсер должен автоматически создать новый лист в Google Таблице, заполнить его соответствующими данными и предоставить ссылку на таблицу пользователю. 5. Этапы разработки Этап 1 — Создание Telegram-бота: Настройка Telegram-бота и его интеграция с Python. Разработка команд для бота (например, /start, /search, /help). Этап 2 — Реализация парсера LinkedIn: Настройка и тестирование библиотек linkedin-api и linkedin-scraper. Реализация логики поиска и извлечения данных из LinkedIn. Обработка информации о пользователях и компаниях. Этап 3 — Интеграция с Telegram-ботом: Интеграция парсера с Telegram-ботом для отправки результатов поиска. Обработка команд и вывод результатов пользователю. Интеграция с Google Sheets API для автоматического экспорта данных. Этап 4 — Тестирование: Проведение тестирования бота на различных данных и исправление ошибок. Проверка работы бота в условиях ограничений и капч. Этап 5 — Развертывание и поддержка: Развертывание бота на сервере или в облаке. Обеспечение стабильной работы и мониторинг. 6. Дополнительные требования Возможность доработки бота с добавлением новых функций. Оптимизация скорости работы бота и парсера для эффективного получения данных. Предоставление отчётов о работе бота в случае возникновения ошибок или блокировок. 7. Ожидаемые результаты Рабочий Telegram-бот, который позволяет искать информацию на LinkedIn и экспортировать данные в Google Таблицы. Результаты поиска, включающие имя пользователя, ссылку на профиль, компанию, ссылку на компанию и почту (если доступно), экспортируются в таблицу.
Необходимо интегрировать GTO- с внешним источником данных, чтобы программа автоматически передавала данные в GTO- для открытия нужных файлов и веток решений. Данные могут поступать в различных форматах (файлы, терминал и др.), и при их обновлении программа должна автоматически инициировать процесс открытия соответствующих файлов в GTO-. Ссылка на GTO-: https://github.com/bkushigian/gto- Дополнительно предоставлю 2 видео с примером реализации.
На гитхабе репозиторий в котором частично готовый бек Python 59.8% TypeScript 38.0% Other 2.2% и фронт на VITE + React + TC. Надо оперативно по фигме дописать фронт, добавить возможность выбора типа добычи, добавить возможность перерегистрации. Натянуть на сервер на существующий бек. Ручки к беку заданий и игры дам. Подробнее в переписке.
Нужен парсер на python для выгрузки таблицы в CSV формате для ссылки https://www.naturalstattrick.com/teamtable.php?fromseason=20242025&thruseason=20242025&stype=2&sit=enf&score=all&rate=n&team=all&loc=B&gpf=410&fd=&td= внизу таблицы есть кнопка CSV (all) можно ее нажимать через JS и сохранять в файл Код python должен представлять собой функцию в которую передаем ссылку и путь к файлу, куда сохранить
Нужно будет разработать бота в Телеграмме, который сможет выполнять несколько ключевых функций. Во-первых, бот должен уметь обрабатывать команды пользователей, предоставляя им информацию по запрос Защита данных пользователей: бот не должен хранить личную информацию. Аутентификация: доступ к определенным функциям может быть ограничен по желанию администратора Бот будет разрабатываться на Python с использованием библиотеки python-telegram-bot. Бот будет размещен на облачном сервере (например, Heroku или AWS). Примеры: t.me/nashvless Этап разработки: 4 недели. Этап тестирования: 1 неделя. Запуск бота: через 5 недель после начала разработки.
Требуется на постоянной основе разработчик. Есть 2 действующих расширения (17к юзеров, и 3к), нужно помимо их поддержки разрабатывать новые расширения, возможно ещё разработка сайта(авторизация/аутентификация, управление подписками, отправка писем и тд) Текущий стэк Backend: - fastapi, asyncio, sqlalchemy, pydantic, celery - docker, nginx, postgresql, redis Frontend: - WXT, React, MUI Из первых задач бэка: - Добавить графану, прометей для сбора логов, просмотра RPS, % ошибок и тд - Сделать аналитику сколько сейчас юзеров пользуется сервисом - Сделать админку со статистикой сервиса (включая фронт) + управление - Заменить из open source сервиса на JS сохранение в БД на кэширование в Redis (сделав форк) и добавить этот сервис как отдельного провайдера данных По фронту: - На основе json данных нужно отрисовать UI компонент, таблицу с сортировкой по столбцам этой таблицы, в нужном месте расположить данные, какие-то иконки и тд - Сделать чтобы на основе переданного в url get параметра (ключа) шел запрос на бэк на проверку наличия подписки и на основе этого давать доступ к определенным API или нет(включая показа нужных кнопок которые ведут на эти API) - Создать новое расширение на wxt с react Задачи могут быть лёгкие, так и сложные, профессиональный рост будет обеспечен.
Добрый день! Цель: Разработать скрипт, который: 1.Открывает браузер Google Chrome. 2.Листает ленту «Рекомендации». 3.Проверяет условия: •Количество просмотров > 5000. •ER ≥ 10%. (Формулу объясню) •Видео опубликовано менее 9 часов назад 4.Отправляет уведомление в Telegram-бот (однократно для каждого подходящего поста). Функциональные требования: 1.Парсинг ленты: •Использовать Selenium или Puppeteer для автоматизации браузера. •Реализовать листание ленты с интервалами (для имитации реальных действий). 2.Проверка условий: •Извлекать количество просмотров и значения ER из попавшегося в FYP видео •Если видео соответствует условиям (>5000 просмотров и ER ≥ 10%) 3.Уведомление в Telegram: •Настроить взаимодействие с Telegram API. •Отправлять сообщение с деталями видео (ссылка, количество просмотров, ER, сколько часов назад опубликовано). Нефункциональные требования: •Скрипт должен быть написан на Python. •Установить ограничение на количество запросов для избежания блокировки аккаунта. •Логировать результаты выполнения (обработанные посты, отправленные уведомления, ошибки). Дополнительно: 1.Использовать .env файл для хранения конфиденциальных данных (токен Telegram, URL и т.д.). 2.При необходимости предусмотреть возможность настройки параметров (например, минимального количества просмотров и ER). Результат: Рабочий Python-скрипт, отправляющий уведомления о постах, соответствующих заданным условиям. Более детально, подробно опишу в лс
Тема: проект "Ингегрировать готовый интерфейс на React в Python скрип"добрый деньу меня пока что есть недоработанный интерфейс https://v0.dev/chat/fork-of-steam-bot-interface-09...и готовый скрипт на питоне https://github.com/SmallTailTeam/BotLooterМне нужно весь функционал python скрипта интегрировать в интерфейс,под тестированием я подразумеваю проверка всех функций скрипта.Прямой отклик в TG: @kukuruzin20
Необходимо исправить код сервиса с использованием нескольких API (Rest). Загрузка данных (PUT). Выгрузка данных по запросу (Get), вызов обработчика. Подготовка базы к развертыванию (Postgre SQL), backend - Python. Проект должен быть развернут на amvera.ru и выполнять загрузку/выгрузку данных по API на тарифном плане "начальный"