Workspace Digital Awards — приём заявок открыт! Успейте номинироваться по самой низкой цене. Повышение цен с 1 октября.
Дмитрий Гапонов
База 1500 заведений США и Европы с проверенными почтами для B2B-рассылки
Дмитрий Гапонов
#Разработка программного обеспечения

База 1500 заведений США и Европы с проверенными почтами для B2B-рассылки

Дмитрий Гапонов Россия, Новосибирск
Поделиться: 0 0 0
Сфера

HoReCa и еда

Сдано

Сентябрь 2026

Задача

Заказчице нужна была база заведений под рассылку - полторы тысячи уникальных строк по Нью-Йорку, Майами, Лос-Анджелесу, Лондону и Парижу, по пяти нишам от ночных клубов до траторий. Колонки простые - название, сайт, почта, город и страна.

Неудобное в условиях то, что строк без почты быть не должно вовсе, дублей тоже, и мусор недопустим. Полторы тысячи живых адресов по такому узкому списку ниш и городов взять неоткуда, кроме как обойти сайты самих заведений. У большинства почта либо не указана, либо спрятана на странице контактов, и в справочниках её нет.

Заранее договорились о запасном ходе - если по заданным городам база не наберётся, география расширяется, и список дополнительных городов заказчица согласовала до начала работы.

Решение

Заведения собирал из открытой картографической базы. Массовый интерфейс запросов с моей сети не открывается ни на одном зеркале, поэтому пошёл через поисковый, а он отдаёт максимум пятьдесят объектов за запрос. Отсюда сетка - город режется на сто клеток, по каждой идёт запрос на каждую нишу с паузой в секунду с небольшим. Набралось 7 813 заведений с сайтом или почтой, прямо в картах почта была у 1 317.

Дальше обход сайтов - главная плюс страницы контактов, двадцать четыре потока. Обошёл все 7 434 сайта, почта нашлась у 2 827.

Живость доменов проверял по MX-записям через публичный резолвер по http, потому что обычный DNS из моей песочницы не ходит. Из 2 199 доменов живых оказалось 2 126, остальные выброшены.

Самая дорогая находка - подмена ниши. Поиск по слову ristorante отдаёт тайскую кухню и стейк-хаус, то есть метка из картографической базы ничего не гарантирует. Переделал так, что нишу подтверждает только сайт или название, итальянскую кухню детектор узнаёт по меню, а неподтверждённые строки честно остаются с общей меткой.

Отсеял почты разработчиков сайтов и платформ бронирования, поставил предел в три адреса на почтовый домен - одна сеть пабов иначе занимала пятьдесят строк - и выбросил строки без сайта и рыбные адреса вида you собака email точка com с шаблонных страниц. Города выровнял по кругу, чтобы ни один не перевесил, общие ящики заведения поставил вперёд личных.

Результат

Полторы тысячи строк, повторов почты ноль, строк без сайта ноль, уникальных доменов почты 1 221. Города разложены ровно - по 338-340 строк на каждый из четырёх, Майами дал 144, потому что упёрся в потолок сбора, в исходных данных всего 506 заведений этого города с сайтом. Ниша подтверждена у 592 строк, у остальных стоит общая метка, выдумывать не стал. Книга отдана с закреплённой шапкой и фильтром, перед сдачей прошёл по ТЗ построчно.


Стек технологий

  • Python Python Язык программирования

Оцените кейс
Спасибо за оценку
Выскажите мнение
Авторизуйтесь, чтобы добавить свой комментарий.
оставить заявку

Хотите заказать похожий проект?

Оставить заявку