ИИ для парсинга

⚡ План автоматизации мониторинга цен:

Сейчас (2 дня = 16 часов):
• 8 сайтов × 500 товаров = 4 000 позиций вручную
• Поиск каждого товара + копирование цены + вставка в Excel

С автоматизацией (30 минут):
• 8 парсеров (напишу за 1-2 вечера)
• Запуск скриптом одной кнопкой
• Результат — готовый Excel со сравнением

Что мне нужно:
1. Список 8 сайтов конкурентов
2. Пример 5-10 SKU для тестирования
3. Как искать товар — по названию, артикулу, EAN?
4. Что собирать кроме цены — наличие, скидки, рейтинг?

Начнём с одного сайта — напишу парсер, протестируем, потом масштабируем на все 8.

🛡️ Антиблокировка — 5 уровней:

1. Базовый (уже сделано):
• Случайные задержки 3-7 сек между запросами ✅
• User-Agent браузера ✅

2. Ротация User-Agent (добавлю сейчас):
• Пул из 20+ реальных User-Agent
• Случайный выбор для каждого запроса

3. Ротация прокси:
• Бесплатные прокси — ненадёжно
• Платные (Bright Data, SmartProxy) — от $10/мес за 1 ГБ
• Для 500 страниц в неделю хватит минимального тарифа

4. Имитация браузера:
• Случайное разрешение экрана
• Прокрутка страницы
• Случайное движение мыши (если Selenium)

5. Снижение частоты:
• Парсить не все 500 за раз, а по 100 в день
• Разное время запуска каждый день

Какой сайт блокирует? Скиньте URL — подберу оптимальную стратегию.

🏗️ Архитектура ETL-пайплайна:

Слои:
1. Extract — коннекторы к каждому источнику (12 шт)
2. Stage — сырые данные в staging-таблицы (as-is)
3. Transform — очистка, нормализация, связи
4. Load — итоговые таблицы в DWH

Технологии:
• Python + библиотеки по источнику
• Apache Airflow для оркестрации (или простой cron + скрипты)
• PostgreSQL как DWH

План работы:
1. Неделя 1: staging-схема + 4 API-коннектора
2. Неделя 2: CSV-загрузчики + БД-коннекторы
3. Неделя 3: 3 парсера для веб-сайтов
4. Неделя 4: трансформации + итоговые таблицы + Airflow

Давайте начнём с первого API — скиньте документацию, напишу коннектор.

🔄 Отказоустойчивость ETL — 4 механизма:

1. Ретраи с экспоненциальной задержкой:

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, max=60))
def fetch_api(url):
    resp = requests.get(url, timeout=30)
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()

2. Независимые источники:
Каждый источник — отдельная задача. Ошибка в одном не останавливает остальные. Результат: частичная загрузка лучше, чем никакой.

3. Idempotent загрузка:
`INSERT ... ON CONFLICT DO UPDATE` — безопасный повторный запуск без дубликатов.

4. Статус и алерты:
• Таблица `etl_runs` с логами каждого запуска
• Алерт в Telegram при ошибке
• Дашборд: когда последний успешный запуск по каждому источнику

Скиньте текущий код пайплайна — добавлю все 4 механизма.

📊 План сбора данных для обзора рынка:

Источник 1: hh.ru (API — легальный доступ):
• hh.ru предоставляет открытый API: `api.hh.ru`
• Не нужен парсинг HTML — данные в JSON
• До 2000 вакансий по запросу с фильтрами
• Поля: название, зарплата (от/до), требования, навыки, компания

Источник 2: отзывы о компаниях:
• Парсинг с обработкой пагинации
• Поля: компания, рейтинг, текст отзыва, дата, позиция

Источник 3: рейтинги работодателей:
• Агрегированные данные: компания, общий рейтинг, количество отзывов

Результат:
• `vacancies.xlsx` — 2000 вакансий с зарплатами и стеком
• `reviews.xlsx` — отзывы о топ-50 компаниях
• `summary.xlsx` — сводка: медианные зарплаты по стеку, топ работодателей

Начнём с hh.ru API — напишу скрипт за 10 минут. Какие специализации и уровень (junior/middle/senior)?

🧹 Нормализация данных по вакансиям:

1. Валюты → рубли:
Курсы ЦБ на дату парсинга. USD × 89.5, EUR × 97.2. Все зарплаты в рублях, столбец `salary_rub`.

2. Пропущенные зарплаты:
• Не заполняем фейковыми данными
• Добавляем столбец `has_salary` (true/false)
• В аналитике считаем медиану только по вакансиям с зарплатой
• Отдельная метрика: % вакансий без зарплаты по стеку

3. Нормализация навыков:

skill_map = {
    "reactjs": "React", "react.js": "React", "react js": "React",
    "vue.js": "Vue", "vuejs": "Vue",
    "node.js": "Node.js", "nodejs": "Node.js",
    "postgresql": "PostgreSQL", "postgres": "PostgreSQL",
    "javascript": "JavaScript", "js": "JavaScript",
    "typescript": "TypeScript", "ts": "TypeScript",
    # ... 50+ маппингов
}

Скиньте CSV — я выведу список уникальных навыков, построю маппинг и нормализую. Плюс сделаю сводную таблицу: топ-20 навыков × медианная зарплата.