Адрес магазина https://shop.nordstrom.com/ (блокирует IP адреса не из США)

Категории товаров:

• Women - Clothing (~30 000 позиций)
• Women - Shoes (~13 000)
• Men - Clothing (~10 000)
• Men - Shoes (~3500)

Подробнее о полях написано во вложении.

Как парсить:

• Предпочтительно использовать Python + Scrapy (можно обсудить другие варианты)
• Использовать кэш запросов и сохранять его, предпочтительно LevelDB (не кэшировать ответы с ошибками)
• Сайт может блокировать доступ для IP адресов за пределами США, возможно придется использовать прокси
• Следовать robots.txt и terms of use, не перенагружать сервер
• На kaggle есть датасет, возможно он будет полезен https://www.kaggle.com/PromptCloudHQ/innerwear-data-from-victorias-secret-and-others#shop_nordstrom_com.csv

Результат представить в виде:

• json файл с результатами парсинга (~56000 записей), каждый товар - 1 строка файла (пример:
  [
  {"id": 234324, "name": "abc..."},
  {"id": 234325, "name": "abc..."}
  ])
• исходный код парсера и паука
• инструкции по запуску (парсер должен заработать и скачать хотя бы несколько товаров без кэша, тестироваться будет на macOS)
• кэш html страниц (повторный запуск в идеале должен получить все результаты используя только кэш)

В отклике, пожалуйста, укажите:

• Вкратце ваш опыт работы с парсерами
• Какой стек технологий планируете использовать
• Какие трудности вы видите в парсинге shop.nordstrom.com
• Оценка по сроку и стоимости
• Возможные способы оплаты (предпочтительно Яндекс.Деньги или PayPal)
• Условия оплаты и работы (предоплата, этапы)