Kuidas parsida Megamarketi administraatoripaneeli peidetud API-de abil?

Dünaamiliste veebisaitide sõelumine võib olla keeruline ülesanne, eriti kui sisu luuakse käigupealt JavaScripti abil. See artikkel juhendab teid peidetud API-de abil Megamarketi administraatoripaneeli sõelumise protsessis. Selle artikli lõpuks saate teada, kuidas leida ja kasutada peidetud API-sid, et tõhusalt ekstraheerida vajalikke andmeid.

Mis on Megamarket?

Megamarket, varem tuntud kui Sbermegamarket, on Venemaa üks suurimaid veebipõhiseid turge. See pakub laia valikut tooteid ja teenuseid. Siiski ei paku see avalikku API-d oma andmetele juurdepääsuks, mistõttu on vaja leida alternatiivsed meetodid andmete väljavõtmiseks.

Miks kasutada parsimiseks peidetud API-sid?

Peidetud API-de kasutamine sõelumiseks on traditsiooniliste veebikraapimise meetoditega võrreldes sageli usaldusväärsem ja tõhusam. Varjatud API-d võimaldavad teil otse serverist andmetele juurde pääseda, jättes mööda vajadusest sõeluda JavaScripti loodud HTML-i sisu.

Tööriistad ja seadistus

Selle õpetuse järgimiseks vajate järgmisi tööriistu.

• Python: mitmekülgne programmeerimiskeel.
• Taotluste raamatukogu: HTTP päringute tegemiseks.
• Panda raamatukogu: andmete töötlemiseks ja manipuleerimiseks.
• Brauseri arendaja tööriistad: võrgupäringute kontrollimiseks.

Samm-sammult juhend

1. Keskkonna seadistamine

Enne alustamist veenduge, et teie arvutisse oleks installitud Python. Vajalikud teegid saate installida pip abil:

<code>pip install requests pandas</code>

2. Võrgupäringute kontrollimine

Avage brauser ja navigeerige Megamarketi administraatoripaneelile. Logige sisse oma mandaate kasutades. Avage arendaja tööriistad (tavaliselt vajutades klahvi F12 või paremklõpsates lehel ja valides "Inspekteeri").

Tehtavate võrgupäringute jälgimiseks liikuge vahekaardile „Võrk”. Kõigi taotluste jäädvustamiseks värskendage lehte. Otsige taotlusi, mis on seotud andmetega, mida soovite ekstraktida. Nendel päringutel on tavaliselt lõpp-punktid, mis tagastavad JSON-andmed.

3. Peidetud API tuvastamine

Tuvastage taotlus, mis tagastab teile vajalikud andmed. Sel juhul oletame, et soovite müügiandmeid välja võtta. Otsige taotlust URL-iga, mis sisaldab selliseid termineid nagu „statistika” või „analüütika”.

Siin on näide sellest, mida võite leida:

<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. Taotluse analüüsimine

Selle üksikasjade vaatamiseks klõpsake päringul. Pange tähele järgmist.

• Taotlege URL-i: lõpp-punkti URL.
• Taotluse meetod: tavaliselt POSTITA või GET.
• Päised: nõutavad päised, näiteks autoriseerimismärgid.
• Kaskoormus: päringuga saadetud andmed.

Siin on näidis kasulik koormus, mida võite näha:

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

5. Pythoni skripti kirjutamine

Nüüd kirjutame Pythoni skripti selle päringu emuleerimiseks ja andmete ekstraktimiseks.

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. Seansi ID käsitlemine

Kui taotlus nõuab seansi ID-d, peate selle seansi ID saamiseks sisselogimisprotsessi automatiseerima. Siin on näide:

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}")

Levinud probleemid ja tõrkeotsing

• Kehtetu seansi ID: Veenduge, et logite õigesti sisse ja seansi ID-d värskendatakse päistes.
• Hindade piirangud: mõnel API-l võivad olla kiiruspiirangud. Veenduge, et te ei saadaks lühikese aja jooksul liiga palju taotlusi.
• Autoriseerimisvead: kontrollige, kas teie tunnus või mandaadid on õiged.

Tabelinäide: Müügiandmed

Siin on näide selle kohta, kuidas saate pandade abil ekstraktitud müügiandmeid tabelisse struktureerida.

Kokkuvõte

Megamarketi administraatoripaneeli sõelumine peidetud API-de abil võib traditsiooniliste veebikraapimise meetoditega võrreldes säästa aega ja vaeva. Seda juhendit järgides saate tõhusalt hankida andmeid, mida vajate analüütilistel või ärilistel eesmärkidel. Veenduge alati, et teil on andmetele juurdepääsuks ja kasutamiseks vajalikud õigused.