Есть ли на авито рубрика куплю: Есть ли на Авито рубрика Куплю?

Содержание

Аналоги Авито и Юла — обзор похожих досок объявлений ✅

Содержание статьи

Сайты похожие на авито и юлу

Авито и Юла долгие годы были самыми популярными площадками объявлений. Но сегодня у этих платформ много конкурентов. Пользователи ищут лучшее предложение, ведь есть сайты похожие на Авито и Юлу, но при этом имеющие преимущества. Популярные поднимают и поднимают стоимость подачи объявлений, а конкуренция внутри сайтов становится настолько высока, что пора искать другие пути предложения своих товаров или услуг. В статье речь пойдёт про майты похожие на Авито и Юлу, рейтинг аналогичных досок объявлений. Лучшие по популярности и посещаемости доски бесплатных объявлений в России и странах СНГ.

Продажа и покупка товаров онлайн – прибыльное и выгодное дело. Сайты похожие на Авито и Юлу предлагают множество вариантов сотрудничества. В статье расскажем, какие аналоги Авито привлекут внимание пользователей в России, Белоруссии, Казахстане, Украине.

Сайт Авито понемногу сдает свои лидирующие позиции. Тарификация просмотров сделала его неудобным для частных лиц, желающим продать несколько вещей или сдать в аренду недвижимость. Также пользователи площадки жалуются на политику конфиденциальности и на то, что сайт запрашивает много личной информации. Немного в лучшем положении находится площадка объявлений Юла. Но здесь также подача объявлений во многих категориях стала платной.

Поэтому советуем присмотреться к 7 популярным сервисам, на которых можно подать объявления бесплатно.

Топ-7 лучших аналогов Авито и Юлы в 2023 году

Названия	Плюсы	Минусы	Рейтинг
EDC.SALE	Сервис бесплатный, качественные объявления, нет навязчивой рекламы	Лимит 12 фото на 1 объявление. Срок действия объявления 100 дней	★★★★★
«ИЗ РУК В РУКИ»	Платные и бесплатные услуги, удобная сортировка объявлений по категориям	Много неактуальных объявлений, навязчивые уведомления	★★★★
UBU	Объявления подать можно бесплатно, но есть и платные услуги, есть привязка к профилю ВК	Нет версии для мобильных телефонов	★★★★
FARPOST	Оставить объявление можно бесплатно, большая посещаемость	Платное продвижение объявлений	★★★★★
BARAHLA. NET	Не нужно регистрироваться, бесплатные объявления, много рубрик	Навязчивые капчи	★★★
KUPIPRODAI	Удобная навигация по разделам, есть VIP-сервис	Много устаревших сообщений, платное продвижение объявлений	★★★★
«Шанс.ру»	Простой интерфейс, бесплатные объявления	Привязан к Санкт-Петербургу, с другими регионами не работает	★★★

Эрик Финнас – руководитель направления E-commerce, Avito

«Несмотря на то, что крупнейшие классифайды ориентированы именно на частных лиц, все более активная работа ведется и в b2c-сегменте. Площадка масштаба Avito открывает бизнесу выход на аудиторию, составляющую около четверти населения России. Для небольших компаний сотрудничество с классифайдами может стать успешным и недорогим дебютом на рынке электронной торговли, для крупных ритейлеров – одним из эффективных альтернативных каналов продаж. Наибольшего успеха добиваются игроки, которые инвестируют в интеграцию, продвижение и управление ассортиментом».

Сайт EDC.SALE

Входит в топ самых популярных электронных досок объявлений и сайтов типа Авито и Юла в России. Целью создания этой платформы было обращение обычных граждан, которым необходимо быстро и просто что-то продать. Поэтому на сайте упрощена система подачи объявлений. Можно не регистрироваться и не вводить личные данные. Но в таком случае нельзя будет мониторить объявления, общаться во встроенном чате с потенциальными клиентами. Регистрация полностью бесплатная. Можно подключить премиум-аккаунт и воспользоваться дополнительными услугами продвижения своего предложения.

Преимущества	Недостатки
Легкая система подачи объявления	Недостаточный уровень безопасности
Бесплатный доступ к основным услугам	Большое количество пользователей, высокая конкуренция
Отсутствие дополнительной рекламы на платформе

Платформа доступна в России, Беларуси, Украине, Казахстане и Молдове.

YOULA

Популярное приложение, которое появилось среди конкурентов в 2015 году и быстро завоевало доверие пользователей. Подавать объявление на платформе достаточно просто, а количество пользователей постоянно растет. При этом отзывы говорят о том, что приложение до сих остается «сырым». Доставка товаров между пользователями осуществляется при помощи сети Boxberry.

Преимущества	Недостатки
Удобство пользования	Разработчики убрали бесплатные услуги продвижения
Высокий уровень безопасности	Нет возможности оставлять комментарии к товару
Геолокация (можно найти товары в непосредственной близости)	Частые сбои в работе приложения
	Неудобная система поиска

Сайт — аналог Авито и Юла предназначен для подачи объявлений внутри России.

Из Рук в Руки

Это была одна из самых популярных и доступных площадок для размещения объявлений до появления Авито. Реклама размещалась на двух носителях: электронном (сайт) и бумажном (печатная газета). Подать объявление здесь можно абсолютно бесплатно. Пользователям доступен весь сервис онлайн возможностей.

Преимущества	Недостатки
Продуманная система поиска	На сайте нет проверки подлинности объявления, много случаев мошенничества
Большинство услуг предоставляется бесплатно	Модераторы не решают конфликтные вопросы
Хорошая система защиты данных пользователя	Не налажена система уведомлений

Сайт доступен в России и в Белоруссии.

UBU

Сайт работает с 2013 года и уже успел получить награду «Золотой сайт». Проект содействует движению благотворительности. Подать объявление на сайте достаточно просто, но есть нюансы. Все объявления проходят длительную модерацию. Пользователи отмечают удобство в возможности создавать длинные названия объявлений и включать туда много нужной информации. Пока сайт не настолько раскручен, но сюда уже приходят пользователи с более популярных площадок, сайтов объявлений типа Авито.

Преимущества	Недостатки
Все просто, доступно и легко	На данный момент не так много пользователей
Полная проверка пользователей и объявлений, минимум мошенничества	Объявления проверяются долго
Приятный интерфейс

Сайт предназначен для размещения объявлений по территории России.

FARPOST

Достаточно новый сайт, который набрал популярность у пользователей по всей стране. Несмотря на отсутствие рекламы (например, как у Юлы или Авито), здесь большое количество ежедневных пользователей. Размещаются объявлений различной направленности, в том числе и о поиске сотрудников. Интерфейс простой и удобный. Есть платные услуги.

Преимущества	Недостатки
Удобный поиск	Отсутствует проверка пользователей
Достаточно большой охват аудитории	Высокие цены на услуги
Возможность быстро выложить объявление	Нет поддержки модераторов

Сайт работает на территории России.

BARAHLA.NET

Площадка объявлений с удобным поиском. Здесь можно найти все необходимое по категориям, а также быстро подать объявление без сложной регистрации. Интересный, яркий интерфейс привлекает пользователей.

Преимущества	Недостатки
Простота и легкость поиска по категориям	Небольшая посещаемость сайта
Максимум бесплатных возможностей	Нет проверки объявлений
Хорошая техподдержка	Дорогая стоимость поднятия объявления в «Топ»

Сайт доступен только в России

NadoInfo доска объявлений

Новая интересная площадка для подачи объявления, аналог Авито и Юля. Сайт имеет удобную систему поиска. Предложить товары и услуги здесь можно абсолютно бесплатно. Разработчики дают возможность поднять объявления в топ. Кроме этого на всех этапах даются советы по эффективности и правильно заполнению объявления. Проект доски объявлений создан с помощью инвесторов, которые несколько месяцев тратят огромное количество бюджетов в рекламу. Имеются приложения для Android и iOS.

Преимущества	Недостатки
Удобство сотрудничества	Пока сайт недостаточно раскручен.
Большинство услуг бесплатные
Достаточное количество пользователей, широкий охват.

Площадка работает в нескольких странах: Россия, Казахстан, Украина, Узбекистан.

KUPIPRODAI

Интересное приложение для подачи объявлений с удобной системой поднятия предложений в топ. Здесь отсутствует лимит на подачу объявлений от 1 лица (как, например, на Авито). Не блокируются и абсолютно одинаковые предложения. Сайт дает возможность быстрее найти клиентов. Моментальная регистрация без ввода большого количества личных данных.

Преимущества	Недостатки
Просто, удобно	Никакой модерации объявлений, много мошенников
Раз в день дается возможность бесплатно поставить объявления в топ	Подозрения в накрутке пользователей
Нет ограничений по количеству предложений	Товары продаются долго и тяжело из-за отсутствия большого количества пользователей

Сайт работает исключительно на территории России

ITEBE

Развивающийся проект с интересными предложениями. Создатели постарались учесть все ошибки конкурентов, создать уникальную площадку. Интерфейс разделен на категории «Покупатель» и «Продавец». Можно удобно подать объявление или выгодно купить товар, услугу. Отдельно есть категория «Подарки», где можно попросить что-то в дар или предложить. В этом же разделе можно бесплатно поменяться чем-то. Категории имеют точное разделение. Позиция создателей основана на конкретике. Объявления в стиле «Продаю милые пушистые комочки» не публикуются. Необходимо писать ясно, например, «Щенки французского бульдога».

Преимущества	Недостатки
Все логично и понятно разбито на категории	Сайт не достаточно раскручен
Практически все услуги бесплатны	Мало активных пользователей
Хорошая зашита данных пользователя

Работает только на территории России.

AYU

Бесплатная площадка для объявлений, аналог Авито и юлы. Даже интерфейс и предлагаемые возможности похожи на привычные многим с Avito, но с небольшими недоработками. Предлагают систему безопасных сделок, которая на данный момент времени не доказала свою актуальность. Товары людям не доходят с периодичностью. Необходимо самостоятельно думать о возможных рисках.

Преимущества	Недостатки
Простой и удобный	Долгий отклик
Низкие цены на премиум-услуги	Отсутствует система безопасности пользователей
	Сайт не индексируется поисковыми системами

Платформа работает на территории России.

Мешок

Современная платформа для интернет-аукциона. Здесь можно выставить определенный товар, а пользователи будут делать ставки и предлагать собственную цену. Можно назвать «потолок» стоимости. Здесь предлагается много антиквариата и коллекционных вещей. Но администрация никак не проверяет подлинность товаров, все риски ложатся на п лечи пользователей.

Преимущества	Недостатки
Возможность выгодно продать или купить редкие вещи	Долгая регистрация с необходимостью указывать паспортные данные
Интересная система сотрудничества между пользователями	На сайте нет системы безопасности. После обнаружения мошеннических действий, администрация никак на реагирует на обращения
	Много платных услуг

Сайт работает на территории России.

APORTEX

Онлайн доска бесплатных объявлений с понятным интерфейсом. Достаточно похоже на платформу Авито, что привлекает к ней пользователей. Ничего сложного для пользователей нет, все просто и понятно, пошаговый алгоритм. Но платформа не доработана до конца, небольшое количество пользователей. Можно подавать объявления различной направленности.

Преимущества	Недостатки
Удобно и просто	Мало пользователей
Много бесплатных услуг	«Копировка» Авито
Лёгкая регистрация	Сложно продать товар

Сайт работает только на территории России

Топ популярных досок объявлений в России с большой посещаемостью

На данный момент можно составить рейтинг наиболее распространённых и пользующихся авторитетом у пользователей площадок для подачи электронных объявлений. У всех есть свои сильные и слабые стороны.

Место	Доска объявлений	Посещаемость (человек в сутки)	Доверие пользователей (от 0 до 10)	Рейтинг
1	avito.ru	112 000	9,7	4,8
2	youla.ru	33 100	9,6	4,9
3	irr.ru	6 750	9,4	4,7
4	kupiprodai.ru	4 530	8,5	4,5
5	gde.ru	3 140	9,4	4,7
6	unibo.ru	2 340	7,9	4,2
7	farpost.ru	1 470	7,8	4,4
8	Barahla.net	3 580	8,5	4,5
9	rudos.ru	870	9,3	4,6
10	бесплатныеобъявления. рф	1650	7,7	4,1

Эффективнее выбирать площадки и сайты типа Авито и Юлы с большой посещаемостью. Так шанс найти покупателя или нужный товар увеличивается. Но необходимо также обращать внимание на условия сотрудничества. «Безопасная сделка» должна гарантировать минимизацию факторов риска, но не все интерактивные доски объявления придерживаются честной политики. Принять окончательное решение помогут отзывы на популярных и проверенных сайтах.

Востребованные доски объявления Казахстана

Доски объявлений в Казахстане – это выгодной способ продвижения своих товаров и услуг. На сегодняшний день в стране действует ряд площадок, пользующихся хорошей популярностью. Аналоги Авито в Казахстане следующие:

kz. Это площадка, которая раньше называлась Slando. Именно здесь граждане Казахстана чаще сего подают объявления и приобретают товары. Количество пользователей за день – около 11 000 человек, доверие покупателей высокое – 9,4.
kz. Доска объявлений с большим объемом бесплатных услуг. Ежедневно сайт посещают более 2 500 человек. А доверие составляет 9,0.
Сайт типа Авито работает как с Казахстанскими, так и зарубежными компаниями/частными лицами. Здесь часто можно встретить коммерческие объявления. Ежедневная посещаемость – минимум 800 человек с конкретными запросами. Рейтинг доверия – 8,6.
kz. Бесплатные объявления в удобном формате поиска. Суточная посещаемость составляет примерно 510 пользователей с уровнем доверия в 8,3.
SLANET-Казахстан. Международная площадка, ориентированная именно на данную страну. Размещение объявлений с фото проходит быстро и удобно. Посещаемость – 450 человек в день, рейтинг доверия – 8,1.
kz. На площадке каждый желающий может абсолютно бесплатно подать объявление. Это касается как частных лиц, так и организаций. Посещаемость в сутки составляет 460 человек, доверие – 8,1.
kz. Площадка работает только в Казахстане. Можно бесплатно разместить объявления о продаже товаров или предоставлении услуг коммерческого характера, а также рабочие вакансии. Ежедневная посещаемость – около 350 человек; рейтинг доверия составляет 7,6.
kz. Площадка продумана для обмена товарами или продаже вещей без посредников, напрямую из рук в руки и бесплатно. Посещаемость составляет 300 человек в день, а рейтинг доверия – 7,4.
kz. Сайт объявлений о продаже, аренде, покупки недвижимости по всему Казахстану. Посещаемость – 250 человек в день, рейтинг – 7,0.
kz. Еще одна площадка для подачи объявлений. Пока не совсем раскрученная. Посещаемость в день составляет 100 человек, а рейтинг достигает 6,8.

Кроме этих площадок есть еще несколько менее популярных и со средними или низким уровнем количеством пользователей. Сайты типа Авито и юла – распространены в Казахстане.

Электронные доски объявлений Украины

Кроме уже раскрученного Авито-Украина, в этой стране работают еще насколько хороших аналогов подобных досок объявлений.

ua. И здесь данный сервис занимают лидирующие позиции. Это самая крупная площадка объявлений и хороший аналог Авито в Украине. Ежедневно ее помещают порядка 22 600 человек, а рейтинг доверия составляет 9,4.
com. Риа – очень востребованный ресурс. Здесь можно не просто продавать товары или услуги, но и организовать собственный онлайн-магазин. Посещаемость – более 10 500 пользователей в день. Рейтинг доверия сайта составляет 9,0.
Сайт, на котором легко покупать и продавать. Позиционирует себя как платформа прямого общения частных продавцов и покупателей. Посещаемость – 5 350 человек. Рейтинг доверия- 8,6.
UA. Площадка позволяет подавать неограниченное количество бесплатных объявлений. Пропускаются даже однотипные предложения. Посещаемость сайта составляет 3 000 человек в день, а уровень доверия – 8,3.
ua. Здесь можно не только продать б/у или новые товары, выгодно купить вещи, но и найти новые знакомства. Ежедневно сайт посещает не менее 1800 человек, заявивших о рейтинге доверия в 8,1.
biz. Украинский сайт объявлений предлагает выложить объявления и даже создать на основе платформы собственный интернет-магазин. Посещаемость – 380 человек, рейтинг доверия – 8,1.
com. Доска объявлений в онлайн-формате с удобным поиском и простой системой подачи объявлений по всей России. Посещаемость достаточно высокая – 2300 человек в сути. А рейтинг доверия всего 7,6.
com.ua. Украинский портал BOARD – актуальный вариант продвижения своих товаров услуг для среднего и малого бизнеса реже здесь можно встретить предложения от частных лиц. Посещаемость в сутки составляет 560 человек, рейтинг доверия – 7,4.
com.ua. Небольшая, но удобная платформа для объявлений. Здесь практически все сотрудничество проходит на бесплатной основе. Посещаемость сайта в сутки составляет 460 человек, а уровень доверия пользователей приблизился к 7,0.
net. Удобная площадка для частных объявлений. Постепенно набирает популярность. Посещаемость в сутки – около 300 человек, а рейтинг доверия – 6,8.

Кроме этого можно обратить внимание на другие украинские доски объявления bazar.ua и place.ua. На данный момент они не столь популярны, но пользователи отмечают удобство сотрудничества.

Продажа товаров через социальные сети

МЫ постоянно общаемся в различных социальных сетях и мессенджерах. Но это не только возможность поболтать с кем-то, но и выгодно продать товар или услуги. Важно, правильно выбрать площадку. Такие группы можно найти в сетях В Контакте, Одноклассники, в Телеграмме или ВатсАпе.

Продажа товаров через социальные сети

Площадок для выгодной продажи и покупки товаров, услуг очень много. Сейчас современные возможности дают много шансов найти свою нишу, выбрать удобный способ сотрудничества. Именно поэтому появляются все больше налогов Авито и Юля. Вы так же можете обратить внимание на доску объявлений begeton.com, там есть и мобильное приложение для частных сделок.

Андрей Рыбинцев – директор департамента безопасности Авито

«Нашей платформой ежемесячно пользуются больше 56 млн россиян, и департамент Trust&Safety отвечает за их безопасность. На площадке покупатели знакомятся с продавцами, и мы стараемся сделать так, чтобы они доверяли друг другу. И, конечно, чтобы доверяли платформе. Это сложная задача, учитывая, что на «Авито» опубликовано более 120 млн объявлений, и в день нужно проверять по 5-10 млн из них».

Перед тем как ответить на предложение продавца, вспомните о четырех правилах безопасности при совершении сделок в сети:

обговаривайте коммерческие вопросы внутри выбранной площадки, не переходя в личные мессенджеры;
не переводите предоплату, если не уверены в добросовестности продавца;
не открывайте сомнительные ссылки;
не сообщайте платежную информацию. Сотрудники банка или интернет-магазинов не спрашивают о CVV или пин-коде от карты.

Следуйте этим инструкциям, и вы будете защищены от мошеннических действий на любой интернет-площадке. Подробнее о правилах безопасности можно узнать из видео:

Видео — Правила финансовой безопасности

EDC.SALE

17.54%

Из Рук в Руки

14.04%

UBU

5.26%

BARAHLA.NET

5.26%

FARPOST

3.51%

KUPIPRODAI

7.02%

ITEBE

3.51%

Мешок

5.26%

AYU

1.75%

APORTEX

3.51%

OLX

12.28%

Nado.info

5.26%

Другая доска объявлений

15.79%

Проголосовало: 57

Где можно предложить или попросить вещи в подарок?

Где можно подать сообщение о продаже квартиры?

Какие товары лучше всего продаются на сайте «Юла»?

Какой сайт с бесплатными объявлениями считается самым удобным для жителей Санкт-Петербурга?

Где можно разместить объявление об услугах?

Где ещё можно продать и купить товары, вещи и даже автомобиль, вместо досок объявлений ?

Где найти жильё в аренду без посредников лучше всего?

EDC. SALE

Из Рук в Руки

KUPIPRODAI

ITEBE

BARAHLA.NET

NadoInfo

APORTEX

FARPOST

Мешок

YOULA

-4

Доска объявлений, биржа оборудования, б/у станки. б/у оборудование на ProСтанки

Хотите купить или быстро продать станок? Биржа оборудования и станков на портале ProСтанки!

Более 70 000 объявлений о продаже и покупке промышленного оборудования и станков БУ и новых, режущего инструмента и оснастки, запчастей для станков и механизмов

Добавить объявление бесплатно

Все объявления о продаже

В этом разделе биржи собрана актуальная база объявлений о продаже станков и оборудования различного назначения

Автодиагностика и оборудование для диагностики автомобилей 23
Автомобильные весы 81
Автомобильные подъемники 153
Автосервисное оборудование, разное 232
Гаражное оборудование, прессы, домкраты, краны 85
Запчасти оборудования для автосервисов 2
Инструмент для автосервиса 24
Клепальные станки 118
Компрессоры автомобильные 76
Кузовной ремонт 13
Линии Технического Контроля (ЛТК) 4
Маслосборники, нагнетатели смазки, замена жидкости ГУР и антифриза 40
Мебель для автосервиса 17
Моечное оборудование для автосервиса 41
Мойка деталей для автосервиса 16
Окрасочно-сушильное автомобильное оборудование 55
Отопительное оборудование для автосервиса 3
Очистные сооружения для автомоек 11
Пневмоинструмент для автосервиса 8
Промывка форсунок 8
Сварочное оборудование для автосервиса 23
Слесарно-ремонтное оборудование 17
Специальные станки для автосервиса 99
Стенды развал схождения 46
Технологии ремонта 27
Шиномонтажное оборудование 162

Асбестотехнические изделия 11
Вторсырье, отходы 330
Магнитные материалы 8
Металлопрокат 2707
Метизы, крепеж 134
Нефтепродукты, топливо, ГСМ 187
Отделочные материалы 24
Полезные ископаемые, сырье 26
Полимерное сырье и материалы 1016
Промышленная химия 259
Промышленные рукава и шланги 157
Реагенты для бурения 5
Стройматериалы 308
Сырье для легкой промышленности 180
Сырье и материалы, разное 496
Технический текстиль 48
Упаковочные материалы, пакеты 84
Химические элементы, соединения 105
Цветные, редкие металлы и сплавы 46

Объявления в городах

Москва
107151

Санкт-Петербург
27052

Челябинск
24861

Казань
24601

Екатеринбург
19798

Нижний Новгород
15551

Краснодар
8534

Самара
8499

Ростов-на-Дону
7710

Таганрог
7271

Пенза
6705

Новосибирск
6471

Смоленск
6220

Пермь
5772

Красноярск
5225

Минск
4995

Подольск
4606

Воронеж
4204

Уфа
4166

Волгоград
4165

Владивосток
4163

Благовещенск (Амурская обл. )
3561

Ярославль
3398

Белгород
3349

Киров
3263

Сумы
2855

Барнаул
2724

Ульяновск
2722

Иваново
2716

Омск
2669

Ижевск
2628

Тюмень
2495

Саратов
2485

Симферополь
2440

Харьков
2420

Чебоксары
2373

Липецк
2366

Днепропетровск
2344

Рязань
2328

Орел
2168

Энгельс
2029

Владимир
2009

Киев
1961

Иркутск
1937

Оренбург
1816

Калуга
1813

Вологда
1813

Тула
1812

Хабаровск
1800

Архангельск
1774

Набережные Челны
1766

Тверь
1636

Электросталь
1629

Тольятти
1614

Брянск
1496

Chengdu
1425

Qingdao
1361

Старый Оскол
1348

Кемерово
1337

Ставрополь
1304

Кострома
1246

Томск
1221

Guangzhou
1188

Курган
1123

Jinan
1101

Севастополь
1032

Курск
1002

Запорожье
971

Sassenberg
960

Новокузнецк
923

Йошкар-Ола
890

Псков
849

Волжский (Волгоградская обл. )
843

Бийск
828

Zevenaar
812

Калининград
748

Великий Новгород (Новгород)
745

Люберцы
731

Астрахань
729

Брест
729

Королев
725

Анкара
725

Мытищи
709

Рыбинск
708

Czarne
701

Могилев
696

Домодедово
677

Алматы
672

Стамбул
646

Дзержинск
638

Сургут
629

Дмитров
628

Каменка
624

Балашиха
598

Зеленоград
579

Тамбов
576

Harbin
550

Новый Уренгой
544

Коломна
534

Щелково
533

Объявления о покупке

В разделе размещены актуальные объявления о покупке оборудования и станков различного назначения Перейти в раздел

Новые объявления

Продажа

Все объявления о продаже →

Покупка

Все объявления о покупке →

Видео

Новое
Рекомендуем
Топ рейтинга
Популярное

Последние комментарии

Technopribor → Пресс двухкривошипный листоштамповочный К3535А 315тон → остался прeсс?

fedorovuray → www. russtanko-rzn.ru-Лимб (в сборе: нониус, штурвал, зубчатое кольцо, зубчатая ось) токарно-винторезного станка мод. 1М6 → Добрый день, требуется лимб в сборе поперечной подачи к токарному станку Су 500

a_anyoha → Сварка ленточных пил. Основные этапы подготовки ленточной пилы. → Добрый день. Подскажите пожалуйста по термообработке, шов хрупкий и пирометра нету чтобы видеть…

Интересные статьи партнеров

Добавьте к своему круглопильному станку шкалу высоты

Как правильно использовать гидравлический трубогиб?

Книжный шкаф своими руками — подробная инструкция!

Стильные светильники из обрезков бревна

Пусконаладка волоконного лазера для резки листового металла XTC-1530H/1500 IPG в городе Иcтра

Что такое термическая обработка металлов? Методы и преимущества

Очаровательная Грета и ее мастерская

Как перестать ломать концевые фрезы?

Новые компании

Все компании →

Ваше имя

Ваш E-mail

Тема
ПожеланияПроблемы с сайтомБлагодарностьВопросы по объявлениямВопросы по компаниям

Текст

Почему мы перешли с Python на Go в системе рекомендаций Авито | Василий Копытов | AvitoTech

Опубликовано в

Чтение: 12 мин.

2 марта

Привет! Меня зовут Василий Копытов, я руковожу группой разработки рекомендаций Авито. Мы занимаемся системами, предоставляющими пользователю персонализированную рекламу на сайте и в приложениях. На примере нашего основного сервиса я покажу, когда переходить с Python на Go, а когда оставить все как есть. В конце я дам несколько советов по оптимизации сервисов Python.

Любой, кто заходит на главную страницу сайта или приложения, видит персонализированную ленту объявлений — рекомендации. Нагрузка на наш основной рекомендательный сервис, отвечающий за генерацию бесконечной ленты объявлений на главной странице, составляет около 200 000 запросов в минуту. Общий трафик до 500 000 запросов в минуту на рекомендации.

Так выглядят рекомендации в приложении и на сайте

Сервис выбирает наиболее подходящие объявления из 130 миллионов активных объявлений (элементов) для каждого пользователя. Рекомендации генерируются на основе каждого действия человека за последний месяц.

Представительство работает по следующему алгоритму:

1. Сервис обращается к хранилищу истории пользователя и извлекает из него агрегированную историю действий и интересов.

Интересы — это набор категорий и подкатегорий рекламы, которую человек недавно просматривал. Например, детская одежда, домашние животные или товары для дома.

2. Далее проходит история и интересы как набор параметров, воздействие на модели машинного обучения первого уровня.

Модели машинного обучения первого уровня являются базовыми службами. Сейчас у нас есть 4 таких модели. Они предсказывают элементы, используя различные алгоритмы машинного обучения. На выходе каждого сервиса получаем список id (рекомендуемых).

3. Мы фильтруем идентификатор на основе истории пользователя. У нас получается около 3000 элементов на пользователя.

4. И самое интересное, что представление внутри использует модель машинного обучения второго уровня, основанную на CatBoost, для ранжирования рекламы из моделей машинного обучения первого уровня в реальном времени.

5. Из данных готовим характеристики. Это параметры ранжирования рекомендаций. Для этого мы используем id элемента для получения данных в хранилище (осколочная база данных 1 ТБ, Redis). Данные товара — название, цена и еще около 50 полей.

6. Служба передает функции и элементы в модель машинного обучения второго уровня на основе библиотеки CatBoost. Результатом является ранжированная лента объявлений.

7. Далее представление выполняет бизнес-логику. Например, подбирает в ленте те объявления, за премиум размещение которых взимается плата (boost VAS).

8. Кешируем и отдаем пользователю рекомендации сгенерированного фида, в нем около 3000 объявлений.

Алгоритм формирования ленты рекомендаций

Представительство как услуга очень загружено в Авито. Он обрабатывает 200 000 запросов в минуту. Сервис стал таким не сразу: мы постоянно вносили что-то новое и улучшали качество рекомендаций. В какой-то момент он начал потреблять почти столько же ресурсов, сколько и весь остальной монолит Авито. Нам стало сложно выкатывать сервис в дневное время, в часы пик, из-за нехватки ресурсов в кластере — в это время большинство разработчиков развертывали свои сервисы.

Карта взаимодействия сервисов Авито. Размер круга показывает, сколько ресурсов кластера потребляет служба

Вместе с ростом потребления ресурсов росло и время отклика службы. Во время пиковых нагрузок пользователи могли ждать свои рекомендации до 1,6 секунды — это в 8 раз больше, чем за последние 2 года. Все это могло заблокировать дальнейшее развитие и совершенствование рекомендаций.

Причины этого достаточно очевидны:

Высокая нагрузка, связанная с вводом-выводом. В представлении каждый запрос состоит примерно из 20 сопрограмм — блоков кода, которые выполняются асинхронно при обработке сетевых запросов.
Нагрузка на ЦП от расчетов в реальном времени по ML-модели, которые полностью заняты ЦП, пока происходит ранжирование рекламы.
GIL — представление изначально было написано на однопоточном Python. В этом языке программирования невозможно совместить рабочие нагрузки, связанные с вводом-выводом и с привязкой к ЦП, чтобы служба эффективно использовала ресурсы.

Позвольте мне рассказать вам, что помогло нам справиться с нашими нагрузками в Python.

1. ProcessPoolExecutor

ProcessPoolExecutor создает пул воркеров из процессорных ядер. Каждый воркер — это отдельный процесс, работающий на отдельном ядре. Вы можете передать нагрузку, связанную с ЦП, на рабочий процесс, чтобы он не замедлял другие процессы.

В представлении мы изначально использовали ProcessPoolExecutor для разделения рабочих нагрузок, связанных с процессором и вводом-выводом. В дополнение к основному процессу Python, который обслуживает запросы и ходит по сети (с привязкой к IO), мы выделили три воркера для ML-модели (с привязкой к CPU).

У нас есть асинхронная служба на aiohttp, которая обслуживает запросы и успешно обрабатывает нагрузку, связанную с вводом-выводом. ProcessPoolExecutor создает пул рабочих процессов. Рабочую нагрузку, связанную с ЦП, можно передать такому рабочему процессу, чтобы он не замедлял основной процесс службы и не влиял на задержку всей службы.

Выигрыш времени от использования ProcessPoolExecutor составляет около 35%. Для эксперимента мы решили сделать код синхронным и отключили ProcessPoolExecutor. То есть рабочие нагрузки, связанные с вводом-выводом и процессором, начали выполняться в одном процессе.

Без ProcessPoolExecutor время отклика увеличилось на 35%

Как это выглядит в коде:

 async def process_request(user_id): 
 # задача ввода/вывода 
 async with session.post( 
 feature_service_url, 
 json= {'user_id': user_id}, 
 ) as resp: 
 functions = await resp.json()  return features

У нас есть асинхронный обработчик, который обрабатывает запрос. Для тех, кто не знаком с синтаксисом асинхронного ожидания, это ключевые слова, обозначающие точки переключения сопрограммы.

То есть на седьмой строке кода одна сопрограмма уходит в сон и отдает выполнение другой сопрограмме, которая уже получила данные, тем самым экономя процессорное время. Таким образом Python реализует совместную многозадачность.

 def предсказание (функции) 
 preprocessed_features = процессор.препроцесс (представленный) 
 return model.infer(preprocessed_features)  async def process_request(user_id): 
 # задача ввода-вывода 
 асинхронно с session.post( 
 feature_service_url, 
 json ={'user_id': user_id}, 
 ) as resp: 
 features = awat resp.json() 
  # блокировка CPUtask 
 return predict(features)

Внезапно нам нужно выполнить загрузку с привязкой к ЦП из модели ML. И так на предсказать функция наша сопрограмма заблокирует процесс python. Чтобы все сервисные запросы не стояли в очереди и время ответа сервиса не увеличивалось, как мы видели ранее.

 executor = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(man_workers=N)  def прогноз(функции): 
 preprocessed_features = processing.preprocess(features) 
 return model.infer(preprocessed_features) 
  async def process_request(user_id): 
 # задача ввода/вывода 
 async with session. post( 
 feature_service_url, 
 json={'user_id': user_id}, 
 ) as resp: 
 features = await resp.json() 
  # Неблокирующая задача ЦП 
 return await loop.run_in_executor(executor, predict(features))

Здесь ProcessPoolExecutor вступает в дело со своим собственным пул рабочих, который решает эту проблему. В строке 1 мы создаем пул. В конце блока кода мы берем рабочего оттуда и перемещаем задачу, связанную с процессором, на отдельное ядро. Таким образом, функция прогнозирования будет выполняться асинхронно по отношению к родительскому процессу, а не блокировать его. Приятно то, что все это будет завернуто в обычный синтаксис async-await, а задачи, привязанные к процессору, будут выполняться асинхронно, как и задачи, связанные с вводом-выводом, но под капотом будет дополнительная магия с процессами.

ProcessPoolExecutor позволил нам снизить накладные расходы от модели ML в реальном времени, но и с ним в какой-то момент стало плохо. Первое, с чего мы начали, было самым очевидным — профилированием и выявлением узких мест.

2. Профилирование службы

Даже если служба написана опытными программистами, ее можно улучшить. Чтобы понять, какие части кода медленные, а какие быстрые, мы профилировали сервис с помощью профилировщика py-spy.

Профилировщик строит диаграмму, на которой горизонтальные полосы показывают, сколько процессорного времени тратится впустую на участок кода. Первое, что вы видите, это 3 полосы справа. Это всего лишь наши дочерние процессы для оценки функций модели ML.

Результат профилирования Rec-представления. Например, видно, что воркеры ProcessPoolExecutor для модели ML занимают почти одинаковое количество ресурсов ЦП

На графике пламени мы увидели некоторые интересные детали:

7% процессорного времени тратится на сериализацию данных между процессами. Сериализация — это преобразование данных в байты. В Python этот процесс называется pickle , а обратный — unpickle .
3% времени уходит на оверхед ProcessPoolExecutor — подготовка пула воркеров и распределение нагрузки между ними.
6,7% времени тратится на сериализацию данных для сетевых запросов в json.loads и json.dumps.

В дополнение к процентному распределению, мы хотели знать конкретное время, затрачиваемое на выполнение различных частей кода. Для этого мы снова отключили ProcessPoolExecutor, запустили модель ML для ранжирования синхронно.

Без ProcessPoolExecutor ранжирование происходит быстрее, т.к. все процессорное время занято только подготовкой фич и скорингом по ML модели, нет накладных расходов на pickle/unpickle и IO-wait

Но проблема остается — конкретный кусок кода стало быстрее, но сам сервис стал медленнее.

Поэкспериментировав, мы выяснили:

Накладные расходы ProcessPoolExecutor составляют около 100 миллисекунд.
Запросы, связанные с вводом-выводом, от сопрограмм ждут 80 миллисекунд, то есть сопрограмма засыпает, и цикл событий снова обращается к ней через 80 мс, чтобы возобновить ее выполнение. В Representation есть три большие группы IO-bound запросов — всего на IO-wait тратится 240 миллисекунд.

Именно тогда мы впервые подумали о переходе на Go, так как он имеет более эффективную модель планирования подпрограмм из коробки.

3. Разделить рабочую нагрузку, связанную с процессором и вводом-выводом, на две отдельные службы

Одним из больших изменений, которые мы пытались сделать, было удаление модели машинного обучения в отдельную службу повторного ранжирования. То есть мы сохранили наш сервис представления только с сетевыми запросами, а скоринг ML-модели был на отдельном сервисе rec-ranker, куда мы передавали все необходимые данные и возвращали скоринг для ранжирования. Казалось, что мы немного уменьшим латентность и масштабируем обе части по отдельности.

Эксперимент показал, что мы экономим время на работе модели, но получаем задержку в 270 миллисекунд при передаче данных по сети и json.loads/json.dumps. Нам нужно передать около 4 Мб на запрос, а для очень активных пользователей до 12 Мб данных для модели ML. После масштабирования rec-ranker реплики стали ненамного меньше старого представления, а время отклика не изменилось. Для нашего случая разбиение на сервисы оказалось неудачным решением, поэтому мы вернулись к предыдущей реализации Representation.

4. Оцененная общая память

В службе Представление данные передаются между процессами посредством pickle/unpickle. Вместо этого процессы, которые совместно используют данные, могут указывать на общую область памяти. Это экономит время сериализации.

Максимальная оценка состоит в том, что мы могли бы выиграть около 70 миллисекунд на сериализацию с таким же сокращением времени для объема выполнения запроса, поскольку загрузка ЦП блокировала основной процесс Python, который обрабатывал запросы от пользователей. Такой вывод мы сделали по профилю: pickle/unpickle занимает всего 7% процессорного времени, от разделяемой памяти особого профита не будет.

5. Подготовка фич в Go

Мы решили протестировать работоспособность Go сначала на части сервиса. Для эксперимента мы выбрали самую ресурсоемкую задачу в сервисе — подготовку фич.

Возможности в сервисе рекомендаций — данные о товаре и действия пользователя. Например, название объявления, цена, информация о показах и кликах. Существует около 60 параметров, влияющих на результат модели машинного обучения. То есть мы готовим все эти данные для 3000 элементов и отправляем их в модель, и она дает нам оценку для каждого элемента, которую мы используем для ранжирования фида.

Чтобы связать код Go для подготовки функций с остальной частью кода службы в Python, мы использовали ctypes.

 def get_predictions( 
 raw_data: bytes, 
 model_ptr: POINTER(c_void_p), 
 size: int, 
 ) -> list: 
 raw_predictions = lib.GetPredictionsWithModel( 
 GoString(raw_data, len(raw_data) )), 
 модель_птр, 
 ) 
 прогнозы = [raw_predictions[i] для i в диапазоне (размере)] 
 возврат прогнозов

Вот как выглядит подготовка функций внутри Python. Модуль lib представляет собой скомпилированный пакет Go с функцией GetPredictionsWithModel. В него мы передаем байты с данными об элементах и указатели на ML-модель. Все функции подготовлены кодом Go.

Результаты были впечатляющими:

Функции Go считаются в 20–30 раз быстрее;
весь шаг ранжирования в 3 раза быстрее с учетом дополнительной сериализации данных в байты;
отклик главной страницы упал на 35%.

Подготовка фич на Go ускорила загрузку главной страницы сайта с 1060 до 680 миллисекунд Время ранжирования рекомендаций по ML-модели с подготовкой фич. Здесь также нужно учитывать, что в случае с Go у нас синхронный код и мы не используем ProcessPoolExecutor

Результаты

После всех экспериментов мы сделали четыре вывода:

Функции Go для 3000 элементов на запрос считаются в 20–30 раз быстрее, что экономит 30% времени.
ProcessPoolExecutor тратит впустую около 10% времени.
Три группы запросов, связанных с вводом-выводом, занимают 25% времени пустых ожиданий.
После перехода на Go мы сэкономим около 65% времени.

Есть модель ML в представлении-го. Естественно кажется, что ML хорош только для Python, но в нашем случае модель ML на CatBoost и у нее есть C-API, который можно вызывать из Go. Этим мы и воспользовались.

Ниже приведен фрагмент кода на Go. Не буду на этом особо останавливаться, отмечу только, что логический вывод дает те же результаты, что и в Python. C — это псевдопакет, предоставляющий Go интерфейс для библиотек C.

 if !C.CalcModelPrediction( 
 model.Handler, 
 C.size_t(nSamples), 
 floatsC, 
 C.size_t(floatFeaturesCount), 
 CatsC, 
 C.size_t(categoryFeaturesCount), 
 (*C .двойной) (&results[0]), 
 C.size_t(nSamples), 
) { 
 вернуть nil, getError() 
 }

Проблема в том, что модель машинного обучения все еще обучается на Python. И для того, чтобы он изучал и строил одни и те же функции, важно, чтобы они не расходились.

Мы начали их готовить по коду Go-service. Обучение происходит на отдельных машинах, туда загружается сервисный код в Go, по этому коду готовятся фичи, сохраняются в файл, затем Python-скрипт скачивает этот файл и обучает на них модель. В качестве бонуса обучение также стало в 20–30 раз быстрее.

Representation-go показал отличные результаты:

Время отклика главной страницы сократилось в 3 раза с 1280 миллисекунд до 450 миллисекунд.
Потребление ЦП снизилось в 5 раз.
Потребление ОЗУ снизилось в 21 раз.

Сервис работает в три раза быстрее, когда написан на Go по сравнению с Python

Мы разблокировали дальнейшую разработку рекомендаций — мы можем продолжать реализовывать тяжелые функции .

В нашем случае переход на Go принес желаемый результат. Основываясь на нашем опыте работы с механизмом рекомендаций, мы определили три условия, когда вам следует подумать о переходе на Go:

сервис имеет высокую нагрузку на ЦП
в то же время высокая нагрузка на ввод-вывод
вам необходимо отправить большой объем данных по сети на подготовить характеристики.

Если у вас есть только рабочие нагрузки, связанные с вводом-выводом, вам лучше придерживаться Python. Переход на Go не выиграет вам много времени, вы только сэкономите ресурсы, что не так важно для малых и средних рабочих нагрузок.

Если сервис использует обе нагрузки, но не передает по сети столько данных, сколько мы, есть два варианта:

Использовать ProcessPoolExecutor. Накладные расходы времени не будут очень большими, а обслуживание не огромным.
Поскольку нагрузка по трафику становится слишком высокой, разделите его на 2 службы — службы с привязкой к ЦП и службы с привязкой к IO, чтобы масштабировать их отдельно.

Оптимизация службы, с чего начать

Профилируйте свою службу. Используйте py-spy, как мы, или другой профилировщик Python. Скорее всего, ваш код не имеет огромных неоптимальных областей. Но вам нужно повнимательнее присмотреться ко всем небольшим областям, которые будут значительно улучшены. Возможно, вам не потребуется переписывать весь код.

Запустить py-spy в неблокирующем режиме:

 record -F -o record. svg -s - nonblocking -p 1

Это первый флейм, который мы получили без какой-либо оптимизации. Первое, что тут бросилось в глаза, это то, что заметный кусок времени уходит на валидацию json-запроса, которая в нашем случае не очень нужна, поэтому мы ее убрали. Еще больше времени ушло на json загрузки/дампы всех сетевых запросов, поэтому мы заменили его на orjson.

В заключение несколько советов:

Используйте валидатор запроса с умом.
Используйте orjson для Python или jsoniter для Golang для синтаксического анализа.
Уменьшить нагрузку на сеть — сжать данные (zstd). Оптимизация хранения базы данных, чтение/запись данных (Protobuf/MessagePack). Иногда быстрее сжимать, отправлять и распаковывать, чем отправлять несжатые данные.
Просмотрите участки кода, выполнение которых занимает больше всего времени.

-avito, -katsuro, -konobu, -tomoo, -toshinobu, araki-shinko, chikanobu, chikayoshi, chizuko-yoshida, hao-ping, hara, hara-takeshi, harunobu, hasegawa, hasui, henri-de- тулуз-лотрек, хоккей, хокусай, хоси-дзёичи-1, инагаки, ишивата-коицу, келли-даниэль, кобаши-ясухидэ, кояма, кунихиро, кунихиса, кунио-канеко, лин-дунси, окамото-йошими, окумура, сейлер- Вилли, Шигехару, Сёдо-Каваразаки, Сюнсэн, Тайто-ии, Такаги-широ, Томита-фумио, Сю-мин

Фильтр

75 Товары

Очистить все

Наличие

В наличии
Архив

Цена 9 0324

10000150

Художник

Акияма, Ивао
Амано, Кунихиро
Аричи , Ёсито
Ашиюки
Байрей
Бакуфу
Беато, Феличе
Бейсаку
Бихо
Банчо

900 57 Бунро

Чен, Лонг
Тиканобу
Чикасиге
Чикаёси
Чикусеки
Чоки
Дай, Бин
Эйри
Эйзен
Эйши
Эйзан
Фукита, Фумиаки
Фукуда, Хейхатиро
Фусатане
Гакутей
Гакё
Гекко
Гинко
Гото, Митиёси
Гойо
Гёдзан
Хара, Катсуро
Харунобу
Хасэгава, Конобу
Хашимото, Окиие
Хасуи
Хидемацу
Хиденари
Хирокаге
Хиронобу

9 0057 Хиросада

Хиросигэ
Хиросигэ и Тойокуни III
Хиросигэ II
Хиросигэ III
Хойцу
Hokkei
Hokuba
Hokuei
Hokuga
Hokusai
Hokushu
Hokutai
Horiyoshi III
0057 Хосон
Иидзука, Кунио
Икеда, Теруката
Икеда, Зуигетсу
Икегами, Исао
Иккей
Икухидэ 9005 8
Инагаки, Томоо
Инагаки, Тосидзиро
Инузука, Тайсуи
Исимото, Ясухиро
Канпо
Кейнен
Кикути, Ёсай
Киёчика
Киёхара, Хитоши
Киёнага
Киёси
Киётада IV 900 58
Киёцунэ
Коэй
Когё
Коицу
Кокей
Корюсай
Косон
Котондо
Коун

9005 7 Кояма, Авито

Куниаки II
Куничика
Кунихиро
Кунихиса
Кунимори II
Кунинао
Кунисада
Кунисада II (он же Кунимаса III, Тойокуни IV)
Кунисада III
Кунитеру
Кунитоши
Куниясу
Куниёси
Кусакабе, Кимбей
Кусама, Яёи
Кузухара, Теру
Кёсай
Линг, Джунву
Мабучи, Тору
Магерс, Майкл
Масанобу
Масаеши
Мифунэ, Цунаде
Мимура, Сэйдзан
Миягава, Сюнтей
Мизуфуне, Рокусю
Моронобу
Мураками, Садао
Нагаи, Киёси (Хироюки Тадзима)
Накао, Ёситака 9005 8
Накаяма, Сюко
Нисикава, Ёитиро
Нисимура, Ходо
Нобукадзу
Оцу, Казуюки
Окада, Коити
Окумура, Тошинобу

900 57 Окумура, Коити

Ончи, Коширо
Писсарро, Камилла
Ракусан (Ракузан)
Ридли, Мэтью Уайт
Ринсай
Садафуса
Садахиде
Садахиро
Саданобу
Саданобу III
Сайгецу 9 0058
Сакаи, Дойцу
Санмондзи, Казухико
Сарашина, Сю (Шу)
Савада, Тетсуро
Сейко
Секино, Дзюнъитиро
Шараку
Ши, Йи
Шигехару
Шигемаса
Сигенобу
Синсай
Шинсуи
Широ
Шосон
Шоун
Шухо
Шунчо
Шундо
Шуней
Шунджо 90 058
Шунько
Шуньман
Шунсэн
Шунсё
Шунтей
Сонсай
Сори III
Чигуса, Соун
Созан
Сугакудо 9005 8
Sukenobu
Suzuki, Eizin
Suzuki, Kinsen
Tadakiyo
Taito II
Takahashi, Хиромицу
Такахаши, Ушио
Мураками, Такаши
Такехиса, Юмедзи
Тамикуни
Тамимаса
Танигучи, Кокё

9 0057 Тацуми

Тошиаки
Тошихидэ
Тошиката
Тосимаса
Тошимине
Тойохиро
Тойокио
Игрушка Окуни I
Тойокуни II (Тойосигэ)
Тойокуни III
Тойонари
Цукимаро
Уэда, Фуджо
Уэхара , Конен
Проект Укиё-э (Издатель)
Умено, Такако
Унно, Мицухиро
Ушику, Кендзи
Утамаро
Ван Оттерлоо, Крис
Ямао, Акио
Ясуда, Сёдо
Ёсида, Цукаса
Ёсифудзи
Ёсифуса
Ёсихиро
Ёсиику 90 058
Йошикаге II
Йошиката
Йошикадзу
Йошикуни
Йошимицу
Йошимори
Йошитаки
Ёситора
Ёситоси
Ёситоё
Ёсицуна
Ёсицуя
Ёсицуя II
Ёсиуме
Зешин
Аояма, Масахару
Араки, Шинко
Араки, Тецуо
Асада, Бенджи
Асано, Такеджи
Адзечи, Умет аро
Болдридж, Сайрус Лерой
Бартлетт, Чарльз
Боннар, Пьер
Брайер, Сара
Кассат, Мэри
Йошида, Чизуко
Дега, Эдгар
Кит, Элизабет
Браун, Эверетт
Клык, Лимин
Фудзита, Цугухару
Фукита, Фумио
Фукасе, Масахиса
Китаока, Фумио
Фунасака, Ёсисуке
Фуками, Гасю
Гу, Чжиджун

9005 7 Хак, Винсент

Хагивара, Хидео
Хагивара, Цунёси
Ханафуса, Хидэки
Хао, Бойи
Хао, Пинг
Хара, Такеши
Хасэгава, Канносукэ (Тикуйо)
Хайд, Хелен
Тулуз-Лотрек, Анри де 900 58
Каваниши, Скрыть
Хирацука, Уничи
Хирацука, Юдзи
Хиронага, Такехико
Хориэ, Рёичи
Хоши, Джоичи
Хосоэ, Эйко
Ховард, Дэрил
Иде, Гакусуи
Идегучи, Юки
Идо, Масао
Икаи, Тадаси
Имаидзуми, Тадаёси
Ишивата, Коицу
Ито, Юхан
Ивами, Рейка
Ивасава, Асако
Жако Улет Пол
Кабураги Киёката
Кадзита, Ханко
Кадзивара, Хисако
Карху, Клифтон
Юаса, Кацутоши
Кавада, Кан
Кавада, Кикудзи
Кавано, Ка ору
Кавасэ, Ёсихито
Окамото, Казуко
Келли, Даниэль
Кидокоро, Сё
Сасадзима, Кихей
Кимура, Ёсихару
Кобаши, Ясухидэ
Кокунимаса (он же Кунимаса В. )
Кониши, Сэйичиро 9005 8
Корн, Мариан
Котозука, Эйити
Козаки, Кан
Иноуэ, Кодзо
Канеко, Кунио
Курода, Шигеки
Ли, Янсонг
Ли, Итай
Лин, Дунси
Липпенс, Жозе
Лю, Чунхай
Лу, Чэнцин
Лу, Пинг
Лу, Чжипинг
Лум, Берта
Уи, Матико
Маки, Хаку
Мане, Эдуард
Танака, Масааки
Минами, Масахико
Мураи, Масанари
Мики, Суйзан
Миллер, Лилиан
Минагава, Тайдзо
Миямото, Шуфу
Мияшита, Токио
Мори, Шункей
Мори, Йоши Тоши
Мориго, Нао
Сато, Морихиро
Морияма, Дайдо
Ои, Мотои
Мунаката, Шико
Нагано, Сигейчи
Наито, Тадаюки
Наито, Ячиё
Накаяма, Тадаси
Нам Ики, Хадзиме
Мацубара, Наоко
Нг, Синди Сио Ленг
Нисида, Тадасиге
Нисидзима, Кацуюки
Сато, Нобуо
Норикане, Хирото
Ода, Казума 9005 8
Огава, Коити
Охаси, Шигеюки
Охба, Масао
Окамото , Сёго
Окамото, Ёсими
Окуяма, Гихатиро
Окуяма, Гидзин
Онда, Акио
Оно, Тадасиге
Осанай, Тошикаге 9 0058
Осуги, Сёдзи
Оучи, Макото
Рей, Юки
Рим, Джошуа
Галерея Ронинов Каталог и постер
Синагава, Рё
Танака, Рёхей
Сайто, Киёси
Сакамото , Коити
Сано, Сэйдзи
Сато, Токихиро
Масуда , Себастьян
Сейлер, Вилли
Ватанабэ, Сейтей
Ши, Джи-хон
Шибата, Тошио
Симотакахара, Нобутэру
Шинода, Токо 90 058
Шинохара, Норико
Шинохара, Ушио
Ситанда, Дзен
Асикага, Шизуо
Каваразаки, Сёдо
Юкава, Сёдо
Мисима, Сёсо
Сё Тей (он же Хироаки)
Мори, Сюнчо
Натори, Сюнсен
Суда , Иссей
Судо, Масато
Сугиура, Казутоши
Судзуки, Касон
Тадзима, Хироюки
Такаги, Широ
Такахаши, Рикио 900 58
Таканэ, Коко
Ито, Такаши
Такеда, Хидео
Такэсита, Кин-у
Такеучи, Кэйсю
Тамаи, Сёко
Тамамура, Кодзабуро
Фуджикава, Таменобу
Танигами, Конан
Тейсай, Сенчо
Терасаки, Когё
Тиссо , Джеймс
Токурики, Томикичиро
Томихари, Хироси
Томиока, Эйзен
Томита, Фумио
Камошита, Томоми
Цурусава, Киеко 9 0058
Уэда, Ёсихико
Без подписи / Неизвестный художник
Вюйар, Эдуар
Ито, Вако
Ван, Вэйци
Ватанабэ, Садао
Уистлер, Джеймс Макнил
Уильямс, Брайан
Ву, Инь
Ву, Зуорэн
Сюй , Мин
Ямагути, Кэйсукэ (OZ)
Яманака, Кодо
Ямазаки, Хироши
Ян, Юншэн
Яянаги, Го
Йе, Фанг 90 058
Йе, Лан
Ёсида, Хироси
Ёсида, Ходака
Ёсида, Масаджи
Ёсида, Тоши
Ю, Чэнью
Юаса, Хироси
Нишимото, Юки
Кацуда, Юкио
Юшин, Аяока
Чжан, Юаньфэн

Субъект

Абстракция
Актеры и театр
Животные и рыбы
Архитектура
Красавицы (бидзин-га)
Птицы
Каллиграфия 9005 8
Кошки и собаки
Дети
Цветы и сады
Насекомые
Пейзажи
Луна и ночь
Музыка и танцы
Природа
Портреты
Дождь
Натюрморт
Лето
Татуировка
Водопады и пороги
Зима

Период

1868–1912 (Мэйдзи)
1912–1945 (Тайсё и Ранняя Сёва)
1945–1989 (Сёва и послевоенная Период)
1989 – Сегодня (Heisei & Reiwa)

Средний

Офорт
Тушь
Литография
Смешанная техника 900 58
Печать
Рельефная печать
Шелкография
Ксилография

Размер

Маленький (т. е. Чубан)
Средний (т.е. Обан)
Большой (т.е. Триптих)
Очень большой
Крупногабаритный

Отфильтровано по: -avito -кацуро -конобу -томоо -тосинобу Араки, Синко тиканобу тикаёси Ёсида, Чизуко Хао, Пинг хара Хара, Такеши ха Рунобу Хасэгава Хасуи Тулуз-Лотрек Анри де Хоккей Хокусай Хоси, Дзёити Инагаки Ишивата, Койцу Келли, Даниэль Кобаши, Ясухидэ Кояма Кунихиро Кунихиса Канеко, Кунио Лин, Дунси Окамото, Ёсими Окумура Сейлер, Вилли Шигехару Каваразаки, Сёдо Сюнсэн Тайто-ии Такаги, Сиро Томита, Фумио Сюй, Мин

Очистить все

Летние ночи

Kelly, Daniel

Summer Nights

JPR-63485

3000,00 $

Аналоги Авито и Юла — обзор похожих досок объявлений ✅

Топ-7 лучших аналогов Авито и Юлы в 2023 году

Сайт EDC.SALE

YOULA

Из Рук в Руки

UBU

FARPOST

BARAHLA.NET

KUPIPRODAI

ITEBE

AYU

Мешок

APORTEX

Топ популярных досок объявлений в России с большой посещаемостью

Востребованные доски объявления Казахстана

Электронные доски объявлений Украины

Популярные онлайн доски объявлений Белоруссии

Продажа товаров через социальные сети

Доска объявлений, биржа оборудования, б/у станки. б/у оборудование на ProСтанки

Популярные объявления за сутки

Популярные объявления за неделю

Все объявления о продаже

Объявления в городах

Объявления о покупке

Новые объявления

Продажа

Покупка

Видео

Последние комментарии

Интересные статьи партнеров

Новые компании

Почему мы перешли с Python на Go в системе рекомендаций Авито | Василий Копытов | AvitoTech

1. ProcessPoolExecutor

Результаты

Фильтр

75 Товары

Наличие

Цена 9 0324

Художник

Субъект

Период

Средний

Размер

Summer Nights

Штрихи 86-3

Штрихи 81-14

Удары 87-3

Танцующие бабочки

The Village

Доставка воды

Бушклевер

Гортензия

Бамбук 9 0324

Белая лилия

Сумерки на улице Имамия в Тёси

Вид парикмахера в Коясухама в Канагава

Жанна Гранье

Лютики

Каэри Мичи

Эдмже Леско

Я не гейша

Крестьянка

Таби 19

Камелия и голуби

Гладиолус