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: 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 = "kadrout.ru" # 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.