init: Parser v1 — Lead Generation Engine

Парсер лидов МБ РФ: Яндекс.Карты + HH.ru + обогащение DaData/ЕГРЮЛ/Rusprofile + Streamlit CRM.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Aks
2026-06-09 12:56:06 +03:00
commit f78f35fb3f
33 changed files with 9198 additions and 0 deletions
+232
View File
@@ -0,0 +1,232 @@
"""HH employer-page parser — добирает website компании со страницы работодателя.
Контекст:
Сама выдача HH (`hh.ru/search/vacancy`) не показывает сайт работодателя —
только название и employer_id. Но на странице компании
(`hh.ru/employer/{id}`) работодатель часто указывает свой сайт.
Эффект:
После основного HH-парсинга → запуск этого enricher → у HH-лидов
появляется поле `website` → обычный Tier 2 (`--enrich`) проходит по
этим сайтам и собирает email/доп.телефоны.
Workflow:
HH parse → ЕГРЮЛ enrich → HH website enrich → Tier 2 enrich → email/phones
Покрытие:
На HH сайт компании указан у ~50-70% работодателей малого бизнеса.
Селекторы:
На странице employer'а сайт может быть в нескольких местах. Перебираем
в порядке приоритета + fallback на body-text scan через regex.
Дополнительно:
Также извлекаем email со страницы employer'а (некоторые компании указывают
HR-почту в описании) и доп.телефоны.
"""
import logging
import random
import re
import time
from typing import Optional
from botasaurus.browser import browser, Driver
from normalization import extract_emails_from_text, extract_phones_from_text
logger = logging.getLogger(__name__)
# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
# Селекторы сайта компании на странице employer'а
# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
SITE_SELECTORS = [
'[data-qa="sidebar-company-site"] a',
'[data-qa="sidebar-company-site"]',
'[data-qa="employer-page__website"]',
'[data-qa="employer-site-url"]',
'[data-qa="company-site-url"]',
'a[data-qa*="company-site"]',
'a[data-qa*="employer-site"]',
]
# Домены которые НЕ считаются сайтом компании (HH-инфраструктура, соцсети,
# и обычные ссылки на партнёров/новости которые часто встречаются в описании).
SKIP_DOMAINS = (
"hh.ru", "hhcdn.ru", "headhunter", "yastatic.net", "yandex.",
"vk.com", "vk.ru", "t.me", "telegram.", "instagram.com",
"facebook.com", "linkedin.com", "youtube.com", "youtu.be",
"twitter.com", "x.com", "ok.ru", "rutube.ru",
"google.com", "googleusercontent.com",
"wikipedia.org",
# Сервисы вакансий
"superjob.ru", "rabota.ru", "avito.ru",
)
def _is_company_site(url: str) -> bool:
"""True если URL похож на собственный сайт компании, а не на соцсеть/HH."""
if not url:
return False
u = url.lower().strip()
# Должен быть http(s) и не пустой
if not (u.startswith("http://") or u.startswith("https://")):
return False
for skip in SKIP_DOMAINS:
if skip in u:
return False
return True
def _extract_website_from_employer_page(driver: Driver) -> Optional[str]:
"""Перебор data-qa селекторов + fallback на body-text scan на http-ссылки.
Возвращает первый найденный сайт компании, либо None.
"""
# 1. Структурные селекторы (приоритет — наиболее надёжные)
for sel in SITE_SELECTORS:
try:
el = driver.select(sel, wait=None)
if not el:
continue
# У <a> ссылка в href; у других элементов — в тексте
href = el.get_attribute("href")
candidate = (href or el.text or "").strip()
# Если в тексте — может быть без https:// в начале
if candidate and not (candidate.startswith("http://") or candidate.startswith("https://")):
if "." in candidate and " " not in candidate:
candidate = "https://" + candidate
if _is_company_site(candidate):
return candidate
except Exception as e:
logger.debug(f" selector {sel} failed: {e}")
continue
# 2. Fallback: сканируем весь видимый текст страницы regex'ом на http-ссылки.
# У employer'ов сайт часто упомянут в описании компании.
try:
text = driver.run_js("return document.body.innerText") or ""
except Exception:
text = ""
if text:
urls = re.findall(r"https?://[^\s)\"'>\]]+", text)
for url in urls:
url_clean = url.rstrip(".,;:")
if _is_company_site(url_clean):
return url_clean
return None
def _extract_extra_contacts(driver: Driver) -> tuple[list[str], list[str]]:
"""Извлечь email и доп.телефоны со страницы employer'а.
Returns: (emails, phones)
"""
try:
text = driver.run_js("return document.body.innerText") or ""
except Exception:
return [], []
if not text:
return [], []
emails: list[str] = []
for e in extract_emails_from_text(text):
el = e.lower()
# Фильтр служебных HH адресов и явно технических
if any(bad in el for bad in (
"@hh.ru", "@headhunter", "no-reply", "noreply", "postmaster",
"support@hh", "feedback@hh",
)):
continue
if el not in emails:
emails.append(el)
phones: list[str] = []
for p in extract_phones_from_text(text):
if p and p not in phones:
phones.append(p)
return emails, phones
# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
# Browser-парсер
# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
@browser(
headless=False,
block_images=True,
reuse_driver=True,
)
def parse_hh_employer_pages(driver: Driver, data: dict) -> list[dict]:
"""Browser-функция: пройти по employer-page'ам, забрать website/emails/phones.
data: {
"leads": [{"lead_id": int, "employer_id": str, "name": str}, ...],
"delay_min": float, # пауза между запросами
"delay_max": float,
}
Возвращает список dict'ов:
[{"lead_id": int, "website": str|None, "emails": [...], "phones": [...]}]
"""
leads = data.get("leads", [])
delay_min = data.get("delay_min", 1.5)
delay_max = data.get("delay_max", 4.0)
results: list[dict] = []
for idx, lead in enumerate(leads, start=1):
employer_id = lead.get("employer_id")
lead_id = lead.get("lead_id")
name = lead.get("name", "?")
if not employer_id:
continue
url = f"https://hh.ru/employer/{employer_id}"
logger.info(f"[{idx}/{len(leads)}] employer {employer_id} ({name[:40]})")
try:
driver.get(url)
driver.sleep(1.5) # 2026-05-18: 2 → 1.5 (employer-страницы лёгкие)
# Anti-bot check
detected = driver.get_bot_detected_by()
if detected:
logger.error(f"⚠️ Бот-детектор: {detected}. Останавливаемся.")
break
# Сайт компании
website = _extract_website_from_employer_page(driver)
# Дополнительные email/телефоны со страницы employer'а
emails, phones = _extract_extra_contacts(driver)
res = {
"lead_id": lead_id,
"website": website,
"emails": emails,
"phones": phones,
}
results.append(res)
# Краткий лог что нашли
site_short = website[:50] if website else ""
extras = []
if emails:
extras.append(f"+{len(emails)}email")
if phones:
extras.append(f"+{len(phones)}тел")
extras_str = (" | " + " ".join(extras)) if extras else ""
logger.info(f" site: {site_short}{extras_str}")
except Exception as e:
logger.warning(f" ⚠ ошибка: {e}")
continue
# Anti-rate-limit пауза
if idx < len(leads):
time.sleep(random.uniform(delay_min, delay_max))
logger.info(f"\n✅ HH employer-pages обработано: {len(results)} из {len(leads)}")
return results