تحليل الخبراء مع بايثون: استخراج المنتجات من Wildberry عبر API

1. ما هو تحليل البيانات، ولماذا هو مهم في عالم اليوم القائم على البيانات؟
2. لماذا تعتبر بايثون لغة البرمجة المثالية لتحليل البيانات؟
3. كيف يمكنك العثور على واجهات برمجة التطبيقات (APIs) واستخدامها لتجميع البيانات على الويب، خاصة لاستخراج البيانات من Wildberry؟
4. ما هي الاستراتيجيات التي يمكن استخدامها لتجنب حظر عنوان IP الخاص بك بواسطة الموقع المستهدف أثناء تحليل البيانات؟
5. كيف يمكنك استخدام مكتبات الطلبات والباندا في بايثون لمعالجة وحفظ البيانات المستخرجة من Wildberry؟

في عالم اليوم الذي يعتمد على البيانات، أصبح تجريف الويب مهارة أساسية للعديد من المحترفين. تعتبر Wildberry، إحدى أكبر الأسواق في روسيا، بمثابة مصدر غني لمعلومات المنتج لتحليل الاتجاهات والأسعار وسلوك المستهلك. ستستكشف هذه المقالة كيفية استخراج البيانات بكفاءة من Wildberry باستخدام Python وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالموقع، وتجاوز الحاجة إلى تحليل كود صفحة HTML.

مقدمة في تحليل البيانات

تحليل البيانات هو عملية استخراج المعلومات من المصادر عبر الإنترنت. على عكس الأساليب القديمة التي تتطلب تحليل كود HTML، يتضمن النهج الحديث العمل مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، التي توفر البيانات بتنسيق يسهل تحليله (غالبًا JSON). وهذا يبسط عملية استخراج البيانات ويجعلها أكثر موثوقية.

استخدام بايثون لتحليل بيانات Wildberry

بايثون هي لغة البرمجة المثالية لتحليل البيانات بسبب مرونتها ومكتباتها القوية وسهولة التعلم. لبدء التحليل باستخدام بايثون، ستحتاج إلى تثبيت بعض المكتبات:

• طلبات إرسال طلبات HTTP؛
• الباندا لمعالجة البيانات وحفظها بتنسيق CSV.

البحث عن واجهات برمجة التطبيقات واستخدامها

تتضمن الخطوة الأولى في تحليل البيانات من Wildberry تحديد موقع واجهة برمجة التطبيقات (API) المناسبة التي يستخدمها الموقع لعرض معلومات المنتج. ويمكن القيام بذلك باستخدام أدوات المطورين في متصفحك (على سبيل المثال، علامة التبويب "الشبكة" في Google Chrome) لتحديد الطلبات التي تعرض بيانات المنتج.

تجنب حظر IP

أحد الجوانب المهمة لتحليل البيانات هو منع حظر الموقع المستهدف لعنوان IP الخاص بك. يساعد استخدام الخوادم الوكيلة في التحايل على القيود، مما يسمح بمواصلة جمع البيانات دون التعرض لخطر الحظر. تقدم العديد من الخدمات وكلاء لاستخراج البيانات، والعديد منها يوفر حركة مرور مجانية للبدء.

العمل مع مكتبات الطلبات والباندا

بعد إعداد واجهة برمجة التطبيقات وإجراءات مكافحة الحظر، يمكنك البدء في كتابة البرنامج النصي للتحليل. يتم استخدام مكتبة الطلبات لإرسال الاستعلامات إلى واجهة برمجة التطبيقات (API)، ويتم استخدام الباندا لمعالجة البيانات التي تم الحصول عليها وحفظها. توضح أمثلة التعليمات البرمجية أدناه كيف يمكن تنفيذ ذلك عمليًا.

مثال لطلب واجهة برمجة التطبيقات

import requests
import pandas as pd

# URL and headers for the request
url = "API URL here"
headers = {
    "User-Agent": "Your User-Agent here"
}

# Sending the request and receiving data
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.json()

# Processing and saving data in CSV
df = pd.DataFrame(data['products'])
df.to_csv('wildberries_products.csv', index=False)

جدول عينة من منتجات التوت البري

ماركة	اسم المنتج	سعر	تخفيض
نايك	أحذية رياضية	4500	10%
سامسونج	هاتف ذكي	20000	15%
العاب تركيب	مجموعة البناء	2599	5%

يوضح هذا الجدول كيف يمكن تقديم البيانات بعد التحليل والمعالجة. يؤدي استخدام الباندا إلى تسهيل التعامل مع هذه البيانات، بما في ذلك التحليل والتصفية والحفظ بتنسيقات مختلفة.

خاتمة

يوفر تجريف الويب باستخدام API وPython أداة قوية لجمع البيانات وتحليلها. من المهم أن تكون على دراية بالجوانب القانونية والقيود المتعلقة بالوصول الآلي إلى موارد الويب. من خلال اتباع نهج مدروس والالتزام بالمعايير الأخلاقية، يمكن لتحليل البيانات أن يفتح رؤى حول اتجاهات السوق والتحليل التنافسي وسلوك المستهلك.