Wie analysiert man das Megamarket-Admin-Panel mithilfe versteckter APIs?

Das Parsen dynamischer Websites kann eine anspruchsvolle Aufgabe sein, insbesondere wenn der Inhalt spontan mithilfe von JavaScript generiert wird. Dieser Artikel führt Sie durch den Prozess des Parsens des Megamarket-Administrationsbereichs mithilfe versteckter APIs. Am Ende dieses Artikels erfahren Sie, wie Sie versteckte APIs finden und verwenden, um die benötigten Daten effizient zu extrahieren.

Was ist Megamarket?

Megamarket, früher bekannt als Sbermegamarket, ist einer der größten Online-Marktplätze in Russland. Er bietet eine breite Palette an Produkten und Dienstleistungen. Allerdings bietet er keine öffentliche API für den Zugriff auf seine Daten, weshalb alternative Methoden zur Datenextraktion gefunden werden müssen.

Warum versteckte APIs zum Parsen verwenden?

Die Verwendung versteckter APIs zum Parsen ist im Vergleich zu herkömmlichen Web Scraping-Methoden häufig zuverlässiger und effizienter. Versteckte APIs ermöglichen Ihnen den direkten Zugriff auf die Daten vom Server, sodass Sie den von JavaScript generierten HTML-Inhalt nicht analysieren müssen.

Tools und Setup

Um diesem Tutorial folgen zu können, benötigen Sie die folgenden Tools:

• Python: Eine vielseitige Programmiersprache.
• Anfragen-Bibliothek: Zum Stellen von HTTP-Anfragen.
• Pandas-Bibliothek: Zur Handhabung und Manipulation von Daten.
• Browser-Entwicklertools: Um Netzwerkanforderungen zu prüfen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. Einrichten Ihrer Umgebung

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Python auf Ihrem Computer installiert ist. Sie können die erforderlichen Bibliotheken mit pip installieren:

<code>pip install requests pandas</code>

2. Überprüfung von Netzwerkanfragen

Öffnen Sie Ihren Browser und navigieren Sie zum Megamarket-Administrationsbereich. Melden Sie sich mit Ihren Anmeldeinformationen an. Öffnen Sie die Entwicklertools (normalerweise durch Drücken von F12 oder durch Rechtsklick auf die Seite und Auswählen von „Untersuchen“).

Navigieren Sie zur Registerkarte „Netzwerk“, um die Netzwerkanforderungen zu überwachen. Aktualisieren Sie die Seite, um alle Anforderungen zu erfassen. Suchen Sie nach Anforderungen im Zusammenhang mit Daten, die Sie extrahieren möchten. Diese Anforderungen haben normalerweise Endpunkte, die JSON-Daten zurückgeben.

3. Identifizieren der versteckten API

Identifizieren Sie die Anfrage, die die benötigten Daten zurückgibt. In diesem Fall gehen wir davon aus, dass Sie Verkaufsdaten extrahieren möchten. Suchen Sie nach einer Anfrage mit einer URL, die Begriffe wie „Statistiken“ oder „Analysen“ enthält.

Hier ist ein Beispiel dafür, was Sie finden könnten:

<mark style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0)" class="has-inline-color has-black-color"><code>https://partner.market.ru/api/v1/stats/get-sales-data</code></mark>

4. Analysieren der Anfrage

Klicken Sie auf die Anfrage, um deren Details zu prüfen. Beachten Sie Folgendes:

• Anforderungs-URL: Die Endpunkt-URL.
• Anforderungsmethode: Normalerweise POST oder GET.
• Überschriften: Erforderliche Header wie Autorisierungstoken.
• Nutzlast: Mit der Anfrage gesendete Daten.

Hier ist ein Beispiel für eine Nutzlast, die Sie möglicherweise sehen:

<code>{
  "date_from": "2024-05-01",
  "date_to": "2024-05-31",
  "filters": {
    "category_id": "12345"
  }
}</code>

5. Schreiben des Python-Skripts

Schreiben wir nun ein Python-Skript, um diese Anfrage zu emulieren und die Daten zu extrahieren.

import requests
import pandas as pd

# Set the endpoint URL and headers
url = 'https://partner.market.ru/api/v1/stats/get-sales-data'
headers = {
    'Authorization': 'Bearer your_token_here',
    'Content-Type': 'application/json'
}

# Define the payload
payload = {
    "date_from": "2024-05-01",
    "date_to": "2024-05-31",
    "filters": {
        "category_id": "12345"
    }
}

# Send the request
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

# Check if the request was successful
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    df = pd.DataFrame(data['goods'])
    print(df.head())
else:
    print(f"Failed to retrieve data: {response.status_code}")

6. Umgang mit der Session-ID

Wenn für die Anforderung eine Sitzungs-ID erforderlich ist, müssen Sie den Anmeldevorgang automatisieren, um diese Sitzungs-ID zu erhalten. Hier ist ein Beispiel:

login_url = 'https://partner.market.ru/api/v1/auth/login'
login_payload = {
    'username': 'your_username',
    'password': 'your_password'
}

# Perform login to get session ID
login_response = requests.post(login_url, json=login_payload)
session_id = login_response.json().get('session_id')

# Update headers with session ID
headers.update({'Session-ID': session_id})

# Now send the request with updated headers
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    df = pd.DataFrame(data['goods'])
    print(df.head())
else:
    print(f"Failed to retrieve data: {response.status_code}")

Häufige Probleme und Fehlerbehebung

• Ungültige Sitzungs-ID: Stellen Sie sicher, dass Sie sich korrekt anmelden und die Sitzungs-ID in den Kopfzeilen aktualisiert wird.
• Ratenbegrenzungen: Einige APIs unterliegen möglicherweise Ratenbegrenzungen. Stellen Sie sicher, dass Sie in einem kurzen Zeitraum nicht zu viele Anfragen senden.
• Autorisierungsfehler: Überprüfen Sie, ob Ihr Token oder Ihre Anmeldeinformationen korrekt sind.

Tabellenbeispiel: Verkaufsdaten

Hier ist ein Beispiel, wie Sie die extrahierten Verkaufsdaten mit Pandas in einer Tabelle strukturieren können:

Abschluss

Das Parsen des Megamarket-Administrationsbereichs mithilfe versteckter APIs kann im Vergleich zu herkömmlichen Web Scraping-Methoden Zeit und Mühe sparen. Wenn Sie dieser Anleitung folgen, können Sie die Daten, die Sie für Ihre Analyse- oder Geschäftszwecke benötigen, effizient extrahieren. Stellen Sie immer sicher, dass Sie über die erforderlichen Berechtigungen für den Zugriff und die Verwendung der Daten verfügen.