Не могу прямо сейчас открыть сайт и выполнить поиск на живой странице, но могу дать детальные инструкции и готовый скрипт, который вы сможете запустить локально и получить все вакансии по CAD, опубликованные за прошлую неделю на kadrout.ru. Что значит задача - Под прошлой неделей считаем период за последние 7 дней. - CAD-вакансии — вакансии, связанные с компьютерным проектированием/проектированием CAD (например, AutoCAD, SOLIDWORKS и т.п.). Если сайт имеет другой набор ключевых слов, просто подставьте нужные. 1) Ручной поиск (если сайт удобно фильтруется) - Откройте сайт: https://kadrout.ru - Перейдите в раздел вакансий (обычно это “Вакансии” или “Работа”). - Найдите фильтр по дате публикации и выберите "за последнюю неделю" или аналогичный диапазон (7 дней). - Введите в поиск ключевые слова: CAD, CAD/CAM, AutoCAD, SolidWorks и т.д., при необходимости. - Пролистайте результаты и открывайте вакансии, чтобы подтвердить дату публикации и собрать ссылку на каждую вакансию. - Соберите итоговый список: заголовок вакансии, компания, дата публикации и ссылка на вакансию. 2) Автоматический сбор с помощью Python (рекомендовано для точности и полноты) Примечание: сайт может подгружать контент динамически или требовать конкретные селекторы. Ниже — универсальная заготовка. Вам нужно будет указать правильные CSS-селекторы для карточки вакансии и поля даты, базовый URL и возможно обработку пагинации. Что понадобится: - Python 3.x - Библиотеки: requests, beautifulsoup4, python-dateutil Установка: - pip install requests beautifulsoup4 python-dateutil Пример кода (инструкция ниже код): - Замените base_url на страницу со списком вакансий на kadrout.ru. - Вместо css_selectors указаны примеры; нужно посмотреть HTML-структуру страницы и подставить реальные селекторы. Код (как пример, адаптируйте под реальную структуру страницы): from datetime import datetime, timedelta import requests from bs4 import BeautifulSoup from dateutil import parser # Шаг 1: укажите URL страницы со списком вакансий base_url = "https://kadrout.ru/vacancies" # пример; замените на реальный # Шаг 2: функции для загрузки и парсинга def fetch_page(url): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36" } r = requests.get(url, headers=headers, timeout=15) r.raise_for_status() return r.text def extract_jobs(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') jobs = [] # Пример: карточки вакансий имеют класс "vacancy-card" # вам нужно заменить селектор на реальный cards = soup.select(".vacancy-card") # заменить на реальный селектор for c in cards: # Примерные селекторы; замените под структуру страницы title_tag = c.select_one(".vacancy-title") # заменить date_tag = c.select_one(".vacancy-date") # заменить link_tag = c.select_one("a.vacancy-link") # заменить title = title_tag.get_text(strip=True) if title_tag else None date_str = date_tag.get_text(strip=True) if date_tag else None link = link_tag['href'] if link_tag and link_tag.has_attr('href') else None if title and link: # Приводим ссылку к абсолютному виду, если нужна if link and not link.startswith("http"): from urllib.parse import urljoin link = urljoin(base_url, link) jobs.append({ "title": title, "link": link, "date_str": date_str }) return jobs def parse_date(date_str): if not date_str: return None try: # Попробовать распознать даты различными способами dt = parser.parse(date_str, dayfirst=True, fuzzy=True) return dt except Exception: return None def main(): html = fetch_page(base_url) jobs = extract_jobs(html) cutoff = datetime.now() - timedelta(days=7) recent = [] for j in jobs: dt = parse_date(j["date_str"]) if dt and dt >= cutoff: j["date"] = dt recent.append(j) # Вывод результата for r in recent: print(f"{r['date'].strftime('%Y-%m-%d')} - {r['title']} - {r['link']}") if __name__ == "__main__": main() Как адаптировать под конкретный сайт - Откройте страницу со списком вакансий в браузере. - Клик правой кнопкой → "Просмотреть код" (или F12) и найдите элемент, в котором расположены карточки вакансий. - Найдите селектор, который обобщает все карточки вакансий (например, класс на контейнере карточек). - Найдите элеменT с датой публикации внутри каждой карточки и элементы с заголовком и ссылкой. - Подставьте полученные селекторы в код: замените ".vacancy-card", ".vacancy-title", ".vacancy-date", "a.vacancy-link" на реальные селекторы вашего сайта. - Если страница одна и пагинация есть, добавьте цикл по страницам (пример: генерируйте URL с параметром page=N и повторяйте до конца страниц, пока есть кнопка "Далее"). Дополнительные варианты - RSS/ATOM: если сайт предоставляет RSS-фид вакансий, можно подписаться на него и фильтровать по дате публикации в вашем коде. - Поиск через фильтры сайта: иногда можно добавить параметры в URL (например, ?keywords=cad&datefrom=YYYY-MM-DD). Если сайт поддерживает такие параметры, можно использовать их напрямую. Чего ожидать в итоге - Вручную: список вакансий за неделю с датами и ссылками. - Автоматически: скрипт выведет все вакансии за последние 7 дней с названиями и ссылками; можно легко сохранить в CSV/Excel, добавив модуль csv. Если вы можете прислать HTML-структуру страницы вакансий (скриншот или копию кода одной карточки вакансии), я помогу подобрать точные CSS-селекторы и адаптировать скрипт под конкретную версию сайта kadrout.ru, чтобы вы получили корректный список за прошлую неделю. Также скажите, какой у вас вариант — ручной поиск или автоматизация — и какой язык/инструменты вам удобнее использовать.