2025-07-03 19:56:10 +03:00
2025-07-03 19:56:10 +03:00
2025-07-03 19:56:10 +03:00
2025-07-03 19:56:10 +03:00
2025-07-03 19:56:10 +03:00

ANCHOR: Project_README

Семантика: Документация, описывающая проект, его структуру и способ использования.

Парсер цен для ElixirPeptide

Это структурированное Python-приложение для парсинга каталога товаров с сайта elixirpeptide.ru, сбора информации о вариантах товаров и их ценах.

Структура Проекта

Проект организован по принципу семантического разделения ответственности для удобства поддержки и дальнейшей разработки.

  • src/: Основная директория с исходным кодом.
    • config.py: Все настройки (URL, селекторы, флаги сохранения).
    • main.py: Точка входа в приложение, оркестратор процесса.
    • core/: Пакет с ядром приложения.
      • database.py: Логика работы с базой данных SQLite.
      • logging_config.py: Настройка системы логирования.
    • scraper/: Пакет с логикой парсинга.
      • engine.py: Функции для скачивания и анализа HTML-страниц.
    • utils/: Пакет со вспомогательными утилитами.
      • exporters.py: Функции для сохранения данных в разные форматы (CSV).
  • requirements.txt: Список зависимостей проекта.
  • price_data_final/: Директория для хранения результатов (создается автоматически).

Установка и Запуск

  1. Клонируйте репозиторий:

    git clone <your-repo-url>
    cd peptide_parser_project
    
  2. Создайте и активируйте виртуальное окружение:

    python -m venv venv
    source venv/bin/activate  # Для Windows: venv\Scripts\activate
    
  3. Установите зависимости:

    pip install -r requirements.txt
    
  4. Запустите парсер: Все настройки находятся в файле src/config.py. Вы можете изменить их перед запуском.

    python src/main.py
    

Результаты

  • Если SAVE_TO_CSV = True, в директории price_data_final/ будет создан CSV-файл с ценами.
  • Если SAVE_TO_DB = True, в той же директории будет создан или обновлен файл parser_data.db.
  • Если LOG_TO_DB = True, все логи сессии будут также записаны в таблицу logs в базе данных.
Description
No description provided
Readme 210 KiB
Languages
Python 100%