Ich werde E-Commerce-Produkt-, Preis- und Lagerdaten nach Excel extrahieren

Einige Informationen wurden automatisch übersetzt.

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Backend-Engineer für Zahlungen, Ledger und verifizierte Daten

Ich entwickle den Teil der Software, bei dem kein Fehler bei Geld passieren darf. Seit 2019 bin ich der Backend-Entwickler hinter einer grenzüberschreitenden Zahlungsplattform: Überweisungen, Wallets,...
Über diesen Service

Die meisten Produktdatenaufträge scheitern nicht lautstark. Der Scraper läuft, die Datei kommt an, und 200 Zeilen sagen still "nicht auf Lager", weil ein Selector sich verschoben hat. Man merkt es erst, wenn jemand darauf reagiert.


Ich baue die Kontrolle in die Lieferung ein.


WAS DU BEKOMMST

Produktdaten in Excel oder CSV: Name, Preis, Währung, Lagerstatus, SKU, Marke, Bild, Produkt-URL.

Ein QA-Bericht daneben: extrahierte Zeilen, fehlende Felder in den Zeilen, genaue Zählungen.

Preise als echte Zahlen mit benannter Währung, nicht "1.234", was 1234 oder 1,23 sein könnte.


WARUM DER QA-BERICHT

Er zeigt dir, was die Ausführung NICHT bestätigen konnte. Wenn 40 von 300 Produkten keinen Preis hatten, liest du es in einer Zeile, anstatt es nächsten Monat in einer Pivot-Tabelle zu finden.


WIE ES FUNKTIONIERT

Du schickst mir die Seite und die Felder, die du brauchst. Ich mache eine Probe und zeige sie dir vor der vollständigen Ausführung. Dann die vollständige Extraktion, inklusive QA-Bericht.


WAS ICH BRAUCHE

Die URL der Seite, die Listen- oder Kategorieseiten und die relevanten Felder.


WAS ICH NICHT MACHE

Seiten hinter Login, persönliche Daten oder alles, was die Nutzungsbedingungen der Seite verbieten. Nur öffentliche Produktlisten.


Unsicher, ob es passt? Schreib mir zuerst mit der Seite.

Technologie:

Python

Excel

scrapy

Dramatiker

Pandas

Informationstyp:

Wettbewerbsanalyse

Notierungen

Preisvergleich

Technik:

Automatisiert