Нужно создать асинхронный парсинг на Python? Поможем быстро!

Поручите это дело специалистам Workzilla: быстрый поиск, надежный результат!

Найти исполнителяБесплатно и быстро
  • 16 лет

    помогаем решать
    ваши задачи

  • 854 тыс.

    исполнителей готовы
    помочь вам

  • 4.5 млн.

    заданий уже успешно
    выполнены

  • 35 секунд

    до первого отклика на
    ваше задание

  • 16 лет

    помогаем решать ваши задачи

  • 854 000

    исполнителей готовы помочь

  • 4 500 000

    заданий уже выполнены

  • 35 секунд

    до первого отклика

Как это работает?

  • 1
    Создайте задание
    Создайте задание
    Опишите, что нужно сделать, укажите сроки и стоимость
  • 2
    Находим за 2 минуты
    Находим за 2 минуты
    Подбираем лучших исполнителей для вашего задания, вы выбираете одного
  • 3
    Платите за готовое
    Платите за готовое
    Оплачиваете, только если вы довольны результатом

Чем мы лучше остальных?

  • Искусственный интеллект

    Умный подбор исполнителей: нейросеть подберёт лучших для вашего проекта!

    ИИ подбирает лучших исполнителей

  • Защищенные платежи

    Ваш платеж будет переведен исполнителю только после подтверждения работы

    Платёж только после подтверждения

  • Гарантия возврата

    Вы всегда сможете вернуть свои деньги, если результат работы вас не устроит

    Гарантия возврата, если результат не устроит

Наши преимущества

  • Проверенные специалисты
    Все активные исполнители проходят идентификацию по паспорту
  • Готовы к работе 24/7
    Тысячи профессионалов онлайн и готовы взяться за вашу задачу немедленно
  • Решение для всех задач
    Любые запросы и бюджеты — у нас есть специалисты для каждой цели

Примеры заданий

Установить и запустить готовый Pyth

6000

Задача: Нужно установить и запустить готовый Python-проект (GPT-агент для планирования путешествий), показать его работу на моём компьютере или через демонстрацию экрана. Что есть: Исходный код проекта (ZIP-архив с README). Инструкции по установке зависимостей и запуску (README.md). Пример .env.example. Что нужно сделать исполнителю: Настроить виртуальное окружение Python. Установить зависимости (openai, python-dotenv, requests). Помочь создать файл .env (ключ OpenAI + режим MOCK=true). Запустить main.py и показать, как агент отвечает на запросы. Например: «Спланируй 5 дней в Португалии в ноябре из Варшавы, бюджет 1200 евро на двоих». Объяснить логику работы проекта (system prompt, tools, MOCK-данные). Ответить на базовые вопросы, как включить LIVE-режим (API авиабилетов, отелей и погоды). Формат работы: Демонстрация через Zoom/Skype/Google Meet (с экраном). В конце короткая инструкция по шагам в текстовом виде (чтобы я мог сам повторить). Что НЕ требуется: Не нужно дописывать код или подключать реальные API. Не нужно разворачивать проект на сервере. Требования к исполнителю: Базовое знание Python. Опыт работы с виртуальными окружениями и pip. Умение объяснять простым языком. Срок: 1 день. Как запустить (MOCK) Установи зависимости: python -m venv .venv && source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate pip install openai python-dotenv requests Создай .env (есть пример .env.example), укажи OPENAI_API_KEY и оставь MOCK=true. Запусти: python main.py

Михаил Петров

Скрипт для переноса данных в MySQL

600

Необходимо создать скрипт в visual studio , который на языке программирования python , переносит данные из прикреплённого файла(excel) в базу данных mySQL

Vitali Nikulenka

Создать задание
  • Почему важен асинхронный парсинг на Python и как избежать типичных ошибок

    При обработке большого количества данных традиционный синхронный парсинг часто становится узким местом. Клиенты, которым нужна высокая скорость и стабильность, сталкиваются с тем, что скрипты просто тормозят, не могут вовремя обработать все запросы, или «ложатся» при сбоях. Зачастую самые популярные ошибки включают: 1) Использование блокирующих функций, заставляющих программу ждать отклика сервера вместо обработки следующего запроса; 2) Отсутствие контроля за количеством одновременных соединений, что приводит к банам и блокировкам IP; 3) Игнорирование тайм-аутов и исключений, из-за чего парсер падает при малейшей сетевой проблеме.

    Решение этих проблем — переход к асинхронной модели обработки запросов, которую предлагает Python с библиотеками, такими как asyncio и aiohttp. Заказав услугу создания асинхронного парсинга через Workzilla, вы получаете проверенных специалистов с опытом более 15 лет на рынке (с 2009 года), которые не просто напишут код, а сделают его надёжным, быстро работающим и легко масштабируемым. Ваша выгода — не тратить время на доли секунды ожидания, увеличить пропускную способность парсинга в несколько раз и сохранять комфорт даже при сотнях одновременных запросов.

    Поручите задачу профессионалам Workzilla — это гарантия качественного результата без долгой траты времени на поиск исполнителя. Уже сегодня вы можете получить эффективный парсер, который не подведёт в самый ответственный момент.

  • Технический разбор: как организовать быстрый и стабильный асинхронный парсинг на Python

    Асинхронный парсинг на Python — это не просто модное словосочетание, а реальная технология, позволяющая обрабатывать запросы параллельно, без блокировок. Рассмотрим основные технические моменты, на которые нужно обращать внимание:

    1. Выбор библиотеки. asyncio и aiohttp — классика для асинхронной работы с сетью, но есть варианты с Trio или HTTPX, которые подойдут для специфических задач.
    2. Ограничение количества одновременных соединений. Без лимитов сервер может забанить вас, поэтому на практике используется семафор или пул соединений.
    3. Обработка ошибок и тайм-аутов. В сетевых операциях важно грамотно ловить исключения и повторять запросы после неуспеха, чтобы парсер не остановился на первом сбое.
    4. Парсинг и преобразование данных. Важно не только получить HTML или JSON, но и быстро и корректно вытянуть нужные данные, часто используют парсеры вроде BeautifulSoup, lxml или регулярные выражения.
    5. Логирование и мониторинг. Без системного учёта, сколько и каких запросов прошло не так, сложно улучшать качества.

    Сравнивая традиционный синхронный парсинг, асинхронный увеличивает скорость в среднем в 5–10 раз при работе с сотнями одновременных запросов. Например, кейс с проектом из сферы электронной коммерции: после внедрения асинхронного парсинга скорость сбора данных выросла с 20 страниц в минуту до 180, а количество упавших запросов сократилось с 15% до менее 1%.

    Работая с Workzilla, вы получаете доступ к рейтингу исполнителей, отзывам и портфолио, что минимизирует риски. Также безопасные сделки и поддержка платформы позволяют уверенно контролировать качество на всех этапах. Для удобства заказчика предусмотрена возможность выбрать исполнителя по бюджету и срочности, что особенно ценно, если нужно быстро запустить проект.

  • Как оформить заказ асинхронного парсинга на Python через Workzilla и не прогадать

    Процесс заказа услуги асинхронного парсинга на Python через Workzilla прост и прозрачный. Вот как это обычно происходит:

    1. Опишите задачу максимально подробно. Укажите, что планируете парсить, какие источники и объёмы, какие проблемы уже сталкивались.
    2. Просмотрите профили исполнителей с отзывами и рейтингами, ориентируясь на опыт и стоимость. Можно сразу задать вопросы, чтобы уточнить детали.
    3. Согласуйте сроки и бюджет. Многие специалисты предлагают разные пакеты – от базового функционала до складных и масштабируемых решений с поддержкой и обновлениями.
    4. Заключите безопасную сделку через платформу: деньги блокируются на счёте Workzilla и переводятся исполнителю после успешной сдачи задачи.

    Клиенты часто беспокоятся о сложностях внедрения или поддержке кода после сдачи. Здесь опытные фрилансеры предлагают документацию и краткие инструкции, а Workzilla обеспечивает оперативное решение спорных моментов, если они возникнут.

    Некоторые лайфхаки от профи: 1) не экономьте на тестировании — качественный парсер с условием полного покрытия всех сценариев работы стоит дороже, но экономит нервы в будущем; 2) обсуждайте с исполнителем возможность масштабирования; 3) берите специалистов с актуальным портфолио.

    Рынок развивается: всё чаще используется не просто парсинг, а парсинг с элементами машинного обучения или автоматической адаптацией к изменениям сайтов. Важно успеть адаптироваться и не откладывать решение, ведь данные – крупный ресурс сегодня. Закажите асинхронный парсинг на Python на Workzilla — быстрый, удобный и надёжный способ добиться результата без лишних рисков.

  • Как избежать блокировок при асинхронном парсинге?

  • Чем асинхронный парсинг на Python лучше обычного и стоит ли переплачивать?

  • Почему стоит заказать создание асинхронного парсинга на Python именно на Workzilla?

Создать задание

Зарабатывай на любимых задачах!

Стать исполнителем

Категории заданий

Разработка и ITЛичный помощникРеклама и соцсетиДизайнАудио и видеоТексты и перевод