Comment analyser le panneau d'administration Megamarket à l'aide d'API cachées ?

L'analyse de sites Web dynamiques peut s'avérer une tâche difficile, en particulier lorsque le contenu est généré à la volée à l'aide de JavaScript. Cet article vous guidera tout au long du processus d'analyse du panneau d'administration de Megamarket à l'aide d'API cachées. À la fin de cet article, vous apprendrez comment trouver et utiliser des API cachées pour extraire efficacement les données dont vous avez besoin.

Qu’est-ce que le Mégamarket ?

Megamarket, anciennement connu sous le nom de Sbermegamarket, est l'un des plus grands marchés en ligne de Russie. Elle propose une large gamme de produits et de services. Cependant, il ne fournit pas d’API publique pour accéder à ses données, ce qui nécessite de trouver des méthodes alternatives d’extraction des données.

Pourquoi utiliser des API cachées pour l'analyse ?

L’utilisation d’API cachées pour l’analyse est souvent plus fiable et efficace que les méthodes traditionnelles de scraping Web. Les API cachées vous permettent d'accéder directement aux données depuis le serveur, évitant ainsi d'avoir à analyser le contenu HTML généré par JavaScript.

Outils et configuration

Pour suivre ce tutoriel, vous aurez besoin des outils suivants :

• Python: Un langage de programmation polyvalent.
• Bibliothèque de requêtes: Pour faire des requêtes HTTP.
• Bibliothèque des Pandas: Pour gérer et manipuler les données.
• Outils de développement de navigateur: Pour inspecter les requêtes réseau.

Guide étape par étape

1. Configuration de votre environnement

Avant de commencer, assurez-vous que Python est installé sur votre ordinateur. Vous pouvez installer les bibliothèques nécessaires en utilisant pip :

<code>pip install requests pandas</code>

2. Inspection des requêtes réseau

Ouvrez votre navigateur et accédez au panneau d'administration de Megamarket. Connectez-vous en utilisant vos identifiants. Ouvrez les outils de développement (généralement en appuyant sur F12 ou en cliquant avec le bouton droit sur la page et en sélectionnant « Inspecter »).

Accédez à l'onglet « Réseau » pour surveiller les requêtes réseau en cours. Actualisez la page pour capturer toutes les demandes. Recherchez les demandes liées aux données que vous souhaitez extraire. Ces requêtes ont généralement des points de terminaison qui renvoient des données JSON.

3. Identification de l'API cachée

Identifiez la requête qui renvoie les données dont vous avez besoin. Dans ce cas, supposons que vous souhaitiez extraire des données de ventes. Recherchez une demande avec une URL qui inclut des termes tels que « statistiques » ou « analyses ».

Voici un exemple de ce que vous pourriez trouver :

<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. Analyse de la demande

Cliquez sur la demande pour inspecter ses détails. Notez ce qui suit :

• URL de la demande: L'URL du point de terminaison.
• Méthode de demande: Généralement POST ou GET.
• En-têtes : En-têtes obligatoires tels que les jetons d'autorisation.
• Charge utile: Données envoyées avec la demande.

Voici un exemple de charge utile que vous pourriez voir :

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

5. Écrire le script Python

Maintenant, écrivons un script Python pour émuler cette requête et extraire les données.

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. Gestion de l'ID de session

Si la demande nécessite un identifiant de session, vous devrez automatiser le processus de connexion pour obtenir cet identifiant de session. Voici un exemple:

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}")

Problèmes courants et dépannage

• ID de session invalide: Assurez-vous que vous vous connectez correctement et que l'ID de session est mis à jour dans les en-têtes.
• Limites de taux : Certaines API peuvent avoir des limites de débit. Assurez-vous de ne pas envoyer trop de demandes sur une courte période.
• Erreurs d'autorisation: Vérifiez si votre jeton ou vos informations d'identification sont corrects.

Exemple de tableau : données de ventes

Voici un exemple de la façon dont vous pouvez structurer les données de ventes extraites dans un tableau à l'aide de pandas :

Conclusion

L'analyse du panneau d'administration de Megamarket à l'aide d'API cachées peut permettre d'économiser du temps et des efforts par rapport aux méthodes traditionnelles de scraping Web. En suivant ce guide, vous pouvez extraire efficacement les données dont vous avez besoin à des fins analytiques ou commerciales. Assurez-vous toujours que vous disposez des autorisations nécessaires pour accéder et utiliser les données.