Come analizzare il pannello di amministrazione di Megamarket utilizzando le API nascoste?

L'analisi di siti Web dinamici può essere un compito impegnativo, soprattutto quando il contenuto viene generato al volo utilizzando JavaScript. Questo articolo ti guiderà attraverso il processo di analisi del pannello di amministrazione di Megamarket utilizzando API nascoste. Alla fine di questo articolo imparerai come trovare e utilizzare le API nascoste per estrarre i dati di cui hai bisogno in modo efficiente.

Cos'è Megamarket?

Megamarket, precedentemente noto come Sbermegamarket, è uno dei più grandi mercati online in Russia. Offre una vasta gamma di prodotti e servizi. Tuttavia, non fornisce un’API pubblica per accedere ai propri dati, il che rende necessario trovare metodi alternativi per l’estrazione dei dati.

Perché utilizzare le API nascoste per l'analisi?

L'utilizzo di API nascoste per l'analisi è spesso più affidabile ed efficiente rispetto ai tradizionali metodi di web scraping. Le API nascoste ti consentono di accedere direttamente ai dati dal server, evitando la necessità di analizzare il contenuto HTML generato da JavaScript.

Strumenti e configurazione

Per seguire questo tutorial, avrai bisogno dei seguenti strumenti:

• Pitone: Un linguaggio di programmazione versatile.
• Richieste Biblioteca: Per effettuare richieste HTTP.
• Biblioteca dei panda: Per la gestione e la manipolazione dei dati.
• Strumenti per sviluppatori del browser: per ispezionare le richieste di rete.

Guida passo-passo

1. Configurazione dell'ambiente

Prima di iniziare, assicurati di avere Python installato sul tuo computer. Puoi installare le librerie necessarie usando pip:

<code>pip install requests pandas</code>

2. Ispezione delle richieste di rete

Apri il browser e vai al pannello di amministrazione di Megamarket. Accedi utilizzando le tue credenziali. Apri gli Strumenti per sviluppatori (di solito premendo F12 o facendo clic con il pulsante destro del mouse sulla pagina e selezionando "Ispeziona").

Passare alla scheda "Rete" per monitorare le richieste di rete effettuate. Aggiorna la pagina per acquisire tutte le richieste. Cerca le richieste relative ai dati che desideri estrarre. Queste richieste in genere hanno endpoint che restituiscono dati JSON.

3. Identificazione dell'API nascosta

Identificare la richiesta che restituisce i dati necessari. In questo caso, supponiamo che tu voglia estrarre i dati di vendita. Cerca una richiesta con un URL che includa termini come "statistiche" o "analisi".

Ecco un esempio di cosa potresti trovare:

<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. Analisi della richiesta

Fare clic sulla richiesta per visualizzarne i dettagli. Tieni presente quanto segue:

• Richiedi URL: l'URL dell'endpoint.
• Metodo di richiesta: in genere POST o GET.
• Intestazioni: intestazioni richieste come i token di autorizzazione.
• Carico utile: Dati inviati con la richiesta.

Ecco un esempio di payload che potresti vedere:

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

5. Scrivere lo script Python

Ora scriviamo uno script Python per emulare questa richiesta ed estrarre i dati.

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. Gestione dell'ID sessione

Se la richiesta richiede un ID di sessione, dovrai automatizzare il processo di accesso per ottenere questo ID di sessione. Ecco un esempio:

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}")

Problemi comuni e risoluzione dei problemi

• ID sessione non valido: assicurati di accedere correttamente e che l'ID sessione venga aggiornato nelle intestazioni.
• Limiti di velocità: alcune API potrebbero avere limiti di velocità. Assicurati di non inviare troppe richieste in un breve periodo.
• Errori di autorizzazione: controlla se il token o le credenziali sono corretti.

Esempio di tabella: dati sulle vendite

Ecco un esempio di come strutturare i dati di vendita estratti in una tabella utilizzando i panda:

Conclusione

L'analisi del pannello di amministrazione di Megamarket utilizzando API nascoste può far risparmiare tempo e fatica rispetto ai tradizionali metodi di web scraping. Seguendo questa guida, puoi estrarre in modo efficiente i dati di cui hai bisogno per i tuoi scopi analitici o aziendali. Assicurati sempre di disporre delle autorizzazioni necessarie per accedere e utilizzare i dati.