DSpace

Кваліфікаційна робота магістра складається зі вступу, трьох розділів, висновків, пропозицій, списку використаних джерел та додатків. У роботі досліджено актуальну проблему автоматизації збору логістичних даних у сучасних умовах цифровізації транспортних процесів. Проаналізовано особливості логістичних порталів, їхню архітектуру, динамічні механізми формування контенту, рівні захисту та специфіку доступу до API. Розкрито сучасні підходи й алгоритми web-скрапінгу, включаючи статичний, динамічний і API-орієнтований парсинг, а також інструменти для обходу антибот-захисту та методи нормалізації неструктурованих даних. Запропоновано архітектуру застосунку для автоматизованого збору даних із використанням технологій Node.js, Playwright і MongoDB, аргументовано вибір технологічного стеку та моделювання ключових компонентів системи. Проведено комплексне тестування застосунку, включаючи функціональне, навантажувальне, модульне та інтеграційне тестування. Виконано оцінювання продуктивності модулів, аналіз стабільності роботи при різних режимах навантаження та визначено точність отриманих даних. У результаті дослідження створено застосунок, що автоматично збирає та обробляє логістичні дані майже в реальному часі. Результати підтвердили його ефективність і готовність до впровадження для прискорення пошуку перевезень та підвищення точності аналітики.

У роботі обґрунтовано розробку інструменту автоматизації тестування e-commerce платформ із використанням Playwright та патернів ООП. Проаналізовано сучасні підходи до автоматизації тестування, обґрунтовано вибір технологій та архітектурних рішень, реалізовано набір автоматизованих тестових сценаріїв для ключових компонентів платформи. Проведено експериментальне дослідження ефективності й стабільності роботи розробленого інструменту, що підтвердило його відповідність вимогам і практичну цінність.

Факультет комп’ютерних та інформаційних технологій

Переглянути

Фільтри

Налаштування

Сортувати за

Результатів на сторінку

Результати пошуку