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"
Всем привет! Ищу сильного питониста, который доработает мой небольшой скрипт (в приложении) для работы с купюроприемником Cashcode на протоколе ccnet. Текущий скрипт просто принимает купюру и отображает ее номинал. Необходимо программу довести до ума согласно инструкции работы с протоколом ccnet (в приложении). Надо чтобы программа по нажатию на кнопку "Начать" принимала купюры без остановки и отображала их сумму на экране. Когда нажата кнопка "Стоп", процесс останавливается и прекращается прием купюр. Если нажать "Начать" процесс сбрасывается и начинается сначала.
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) 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, цена условная Оставляйте отклики, оформление + отзыв в обязательном порядке
Язык программирования: Python Навыки: Selenium, Playwright, Python Пример кейса - хотим проверить наличие регистрации... руб
Нужно сделать несколько мега простых моментов в ботах на python. 1. Убрать в первом боте функционал(именно закоментировать, чтобы можно было вернуть) и затем сделать прием голосового сообщения, просто записыаем гс, а бот распознает текст и отправляет его дальше. 2. Добавить простенькую функцию в бота, там три кнопки, которые посылают простые rest api запросы.
Требуется реализовать метод (функцию), который проверяет регистрацию email на сторонней площадке. Язык PythonПример кейса - хотим проверить наличие регистрации какого-то имейла на сайте twitter.com. Метод принимает параметры:email - который требуется проверитьproxy - прокси, через который требуется осуществить проверку. ip:port with user/passwordМетод должен возвращать Optional[bool]:true - если email зарегистрированfalse - если email НЕ зарегистрирован None - в случае ошибки или любой другой ситуации вследствие которой проверка не удаласьИнтерфейс метода:def checker(email: str, proxy: str) -> Optional[bool]Важно:- Запрашивайте площадку, для которой нужно написать парсер у заказчика.- Используйте библиотеку Selenium или аналогиДополнительно:- Будет плюсом если сможете обработать различные corner-кейсы данного решения.Под - Будет плюсом если опишите corner-кейсы параллельного запуска большого кол-ва функций проверки регистраций.Такие решения будут оплачиваться дополнительно и обсуждаться.Площадок много!)
Разработайте скрипт (Python, PHP или Node.js) для преобразования CSV-файлов в XML на основе нашего руководства, которое будет предоставлено. Инструмент должен:1) Сопоставлять поля CSV со структурой XML.2) Проверять вывод на соответствие предоставленным требованиям.3) Обрабатывать обязательные/необязательные поля и ошибки.Поставляемые материалы включают скрипт, документацию по использованию и примеры.https://drive.google.com/file/d/1M9j9amshm9sAB4nk8...Отклик можно в tg: @kukuruzin20
Представлен датасет с данными о 5000 фильмов с рейтингом. Провести обзор и переработку данных, провести разведочный анализ данных, найти взаимосвязи признаков и сформулировать выводы. Все нужно оформить по план заданию
Текущая страница: 15
Всего страниц: 355