В ожидании нового проекта тренируюсь на Python:

Разрабатываю комплексную систему автоматизированного парсинга и анализа данных, ориентированную на получение актуальной информации о товарах, продавцах и их метриках с крупных e-commerce платформ. Система состоит из нескольких взаимосвязанных модулей, каждый из которых отвечает за определённый этап обработки данных.

Цели проекта: • Автоматизация сбора данных о товарах и продавцах, включая их рейтинги, отзывы, количество продаж и сроки работы. • Создание базы данных для дальнейшей аналитики, построения визуализаций и поддержки принятия бизнес-решений. • Оптимизация процессов парсинга с использованием многопоточности для повышения производительности.

Технологический стек: • Интерфейс Flask • Python для написания парсинга и обработки данных. • Selenium и BeautifulSoup для взаимодействия с веб-страницами и извлечения информации из HTML-структур. • ThreadPoolExecutor для реализации многопоточного подхода, что позволяет обрабатывать большое количество запросов параллельно. • CSV для хранения промежуточных и итоговых данных. • Subprocess для последовательного вызова модулей системы.

Структура системы: 1. Модуль 1: Сбор ссылок на товары и продавцов с категорийных страниц платформы. Использует Selenium для скроллинга и извлечения данных, а также поддерживает параллельную обработку нескольких страниц. 2. Модуль 2: Парсинг карточек товаров. Извлекает подробные данные, включая название товара, цены, рейтинг, ссылку на продавца, характеристики товара и отзывы. 3. Модуль 3: Анализ информации о продавцах, включая их рейтинги, уровни (например, “золотой” или “серебряный”), количество продаж и выкупленных заказов, а также срок работы на платформе.

Результаты: • Полученные данные сохраняются в формате CSV для дальнейшей обработки и анализа. • Реализована защита от дублирования данных, добавлены механизмы повторных попыток при сбоях. • Система обеспечивает масштабируемость, позволяя легко адаптировать её для других платформ или категорий товаров.

Перспективы использования: • Аналитика для отдела маркетинга: определение наиболее популярных товаров и продавцов. • Мониторинг конкурентов: оценка их позиций на рынке, динамики продаж и репутации. • Принятие решений о стратегическом партнерстве с продавцами или запуске новых продуктов.

Данный проект демонстрирует использование современных подходов к веб-скрапингу, обработке данных и оптимизации процессов, что позволяет снизить трудозатраты и повысить качество аналитики.

Потрачено 5 дней, остался модуль визуализации аналитики.