Парсинг — удалённая работа в Москве

Спарсить: данные в таблицу. Цель: Создать микросервис на Python, который через Steam API и HTML-парсинг собирает данные в таблицу shop_categories (SQL) для последующей интеграции в основную программу. --- 1. API источники: * https://store.steampowered.com/api/featuredcategories?cc=SE * https://store.steampowered.com/api/featured?cc=SE 2. Таблица назначения: shop_categories Поля: * id (автоинкремент) * Category (название категории, например “Top Sellers“) * Name (название тайтла) * URL (ссылка на страницу тайтла) * header_image * large_capsule_image * small_capsule_image * type (app, bundle, sub, sale) * special_id (appid, bundleid, subid или saleid — текст после /sale/) --- 3. Что нужно сделать: * Спарсить все данные из вышеуказанных API. * Отдельно получить список saleid из блока spotlights (в featuredcategories), извлекая URL формата: https://store.steampowered.com/sale/dyinglightfranchisesale2025 * Для каждой страницы /sale/{saleid}?cc=SE: * Получить все ссылки на app/, bundle/, sub/ — даже если они подгружаются через JS. * Извлечь type, special_id, Name, URL, изображения и пр. * Назначить Category как saleid (текст после /sale/ в URL). --- 4. Важное: * Steam страницы /sale/ используют JS-подгрузку. Обычный Selenium часто не видит все элементы. Нужно использовать устойчивый метод (например, анализ сетевых запросов или рендер через headless браузер), чтобы гарантированно получить все appid, bundleid, subid на странице. --- Итог: Сделать отдельный Python-скрипт/микросервис, который собирает все эти данные и записывает их в SQL-таблицу shop_categories. Обязательно обеспечить корректную работу с динамически подгружаемыми элементами.