TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #350 · 20.05
Если верить открытым источникам, рынок электросамокатов в России главным образом держат Whoosh и Urent (хотя сейчас ещё Яндекс вклинивается, и с его ресурсами это вполне возможно). При этом у Urent больше городов и больше самокатов, чем у Whoosh, но ниже доходы. Я подумал: наверняка бизнес-аналитики Urent днями и ночами сидят и ломают голову, что бы им поменять и улучшить, чтобы начать выигрывать эту конкуренцию. Строят теории, проводят тесты. Сложная работа, в общем, бизнес и рынок не такие предсказуемые вещи. А потом я воспользовался Urent и за 5 минут нашел столько косяков UI/UX в приложении, что мне стало всё понятно. Кроме того, почему Urent ничего с этими косяками не делает. 1. Сканирование кода в Whoosh приводит к появлению полноэкранной модалки с большими кнопками и основной информацией о самокате и стоимости. Сканирование кода в Urent выдает в самом низу экрана блок кнопок, в которые не только очень сложно попасть, но его ещё и надо скроллить (см. левый скриншот). При этом весь экран занят уже не нужной к этому моменту камерой. Такой интерфейс заточен под перебор самокатов, но на деле человеку на улице на ходу нужно просто максимально быстро взять первый самокат, к которому он подошёл. 2. О том, что страховка включена и будет стоить дополнительных денег, можно догадаться только за счёт знания об этой функции из других сервисов. Да, Whoosh, конечно, поступает очень по-мудачески, постоянно автоматически включая платную страховку, из-за чего её надо выключать вручную каждый раз при каждом заказе. Но в Urent необходимость этого действия ещё и довольно неочевидна (а страховка тоже, конечно же, по-умолчанию всегда включена). 3. Я отсканировал самокат, затем нажал подтверждение заказа. Система после этого написала мне, что данный самокат недоступен. Неужели, нельзя об этом писать ещё на этапе сканирования? Зачем выводить кнопку заказа для недоступного самоката? 4. Кнопка перехода к текущей геопозиции перекрыта неубирающейся шторкой снизу (см. правый скриншот). И это только вещи, которые прям за первые 5 минут выявляются и очень на поверхности. А исправить их может один программист и один дизайнер за пару недель. Удивительно, как некоторые бизнесы не хотят зарабатывать. #dev
Hashtags
Търсене: #webscraping
@repo_science · Post #4071 · 19.03.2024 г., 15:19
#webScraping#Python 🕷 Web Scraping with Python: Data Extraction from the Modern Web, 3rd Edition ✏️Ryan Mitchell ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3543 · 29.08.2023 г., 02:03
#Python#webscraping 😎 Automate the Boring Stuff with Python Programming Automate the Boring Stuff with Python was written for people who want to get up to speed writing small programs that do practical tasks as soon as possible. You don’t need to know sorting algorithms or object-oriented programming, so this course skips all the computer science and concentrates on writing code that gets stuff done. - Web scraping - Parsing PDFs and Excel spreadsheets - Automating the keyboard and mouse - Sending emails and texts - And several other practical topics ⚖️10.5 GB 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3215 · 22.05.2023 г., 15:31
#python#webScraping 🐍 Scrapy masterclass: Python web scraping and data pipelines Work on 7 real-world web-scraping projects using Scrapy, Splash, and Selenium. Build data pipelines locally and on AWS 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3207 · 21.05.2023 г., 02:35
#python#webScraping 🐍 Curso de Python desde ceroorientado a web Scraping 📢#youtube ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3217 · 23.05.2023 г., 15:49
#webScraping El #UserAgent, o Agente de Usuario en español, es una cadena de texto que identifica el navegador web o la aplicación que se utiliza para acceder a un sitio web. Esta cadena se envía al servidor web en cada solicitud y puede contener información sobre el sistema operativo, el navegador web, la versión del navegador y los complementos utilizados. La información obtenida también puede utilizarse para optimizar la experiencia del usuario, por ejemplo, sirviendo contenido diseñado para funcionar mejor en un dispositivo móvil en lugar de una computadora portátil. Por otro lado, los webmasters pueden usar la información del user agent para verificar el reconocimiento de bots, para bloquear bots no deseados, o para algo como un análisis cruzado de usuarios o un análisis de la audiencia del sitio web. A continuación les dejamos una listado extenso de users-agents👇 🔗Lista de users-agents ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3180 · 12.05.2023 г., 19:53
#webScraping#Python#Scrapy 🐍 Scrapy course - Python web scraping for beginners The Scrapy #Beginners Course will teach you everything you need to learn to start scraping websites at scale using #Python Scrapy. Topics - Creating your first #Scrapy spider - #Crawling through websites & scraping data from each page - Cleaning data with Items & Item Pipelines - Saving data to CSV files, #MySQL & #Postgres#databases - Using fake #user-agents & headers to avoid getting blocked - Using #proxies to scale up your web scraping without getting banned - Deploying your #scraper to the cloud & scheduling it to run periodically 🗣️ Joe Kearney. 🔗Link 📢#youtube ⭐️ Resources ⭐️ Course Resources - Scrapy Docs - Course Guide - Course Github - The Python Scrapy Playbook ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@githubtrending · Post #15520 · 24.02.2026 г., 14:30
#python#ai#ai_scraping#automation#crawler#crawling#crawling_python#data#data_extraction#mcp#mcp_server#playwright#python#scraping#selectors#stealth#web_scraper#web_scraping#web_scraping_python#webscraping#xpath Scrapling is a fast Python web scraping tool that fetches pages, bypasses anti-bot blocks like Cloudflare, and adapts to site changes by auto-finding elements. Use simple CSS/XPath selectors, spiders for big crawls with pause/resume, proxy rotation, and CLI—no code needed sometimes. Install via pip; it's memory-light and beats others in speed. You save time fixing broken scrapers, scrape reliably at scale, cut costs with AI tools, and focus on using data for leads, prices, or research. https://github.com/D4Vinci/Scrapling