숨겨진 API를 사용하여 Megamarket 관리 패널을 구문 분석하는 방법은 무엇입니까?

동적 웹사이트를 구문 분석하는 것은 어려운 작업이 될 수 있으며, 특히 JavaScript를 사용하여 콘텐츠가 즉시 생성되는 경우 더욱 그렇습니다. 이 문서에서는 숨겨진 API를 사용하여 Megamarket 관리자 패널을 구문 분석하는 과정을 안내합니다. 이 문서가 끝나면 숨겨진 API를 찾고 사용하여 필요한 데이터를 효율적으로 추출하는 방법을 배우게 됩니다.

메가마켓이란 무엇인가요?

이전에 Sbermegamarket으로 알려진 Megamarket은 러시아 최대 온라인 마켓플레이스 중 하나입니다. 다양한 제품과 서비스를 제공합니다. 그러나 데이터에 액세스하기 위한 공개 API를 제공하지 않으므로 데이터 추출을 위한 대체 방법을 찾아야 합니다.

구문 분석에 숨겨진 API를 사용하는 이유는 무엇입니까?

구문 분석을 위해 숨겨진 API를 사용하는 것은 기존 웹 스크래핑 방법에 비해 더 안정적이고 효율적인 경우가 많습니다. 숨겨진 API를 사용하면 JavaScript로 생성된 HTML 콘텐츠를 구문 분석할 필요 없이 서버의 데이터에 직접 액세스할 수 있습니다.

도구 및 설정

이 튜토리얼을 진행하려면 다음 도구가 필요합니다.

• Python: 다양한 프로그래밍 언어입니다.
• 요청 라이브러리: HTTP 요청을 하기 위한 것입니다.
• 판다 도서관: 데이터를 처리하고 조작하는 데 사용됩니다.
• 브라우저 개발자 도구: 네트워크 요청을 검사합니다.

단계별 가이드

1. 환경 설정

시작하기 전에 컴퓨터에 Python이 설치되어 있는지 확인하세요. pip를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

<code>pip install requests pandas</code>

2. 네트워크 요청 검사

브라우저를 열고 Megamarket 관리 패널로 이동하세요. 자격 증명을 사용하여 로그인하십시오. 개발자 도구를 엽니다(일반적으로 F12를 누르거나 페이지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "검사"를 선택).

진행 중인 네트워크 요청을 모니터링하려면 '네트워크' 탭으로 이동하세요. 모든 요청을 캡처하려면 페이지를 새로 고치세요. 추출하려는 데이터와 관련된 요청을 찾으십시오. 이러한 요청에는 일반적으로 JSON 데이터를 반환하는 엔드포인트가 있습니다.

3. 숨겨진 API 식별

필요한 데이터를 반환하는 요청을 식별합니다. 이번 경우에는 판매 데이터를 추출한다고 가정해 보겠습니다. '통계' 또는 '분석'과 같은 용어가 포함된 URL이 포함된 요청을 찾으세요.

다음은 찾을 수 있는 항목의 예입니다.

<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. 요청 분석

요청을 클릭하여 세부정보를 확인하세요. 다음 사항에 유의하세요.

• 요청 URL: 엔드포인트 URL입니다.
• 요청 방법: 일반적으로 POST 또는 GET입니다.
• 헤더: 인증 토큰과 같은 필수 헤더입니다.
• 페이로드: 요청과 함께 전송된 데이터입니다.

다음은 볼 수 있는 샘플 페이로드입니다.

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

5. Python 스크립트 작성

이제 이 요청을 에뮬레이트하고 데이터를 추출하는 Python 스크립트를 작성해 보겠습니다.

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. 세션 ID 처리

요청에 세션 ID가 필요한 경우 이 세션 ID를 얻기 위해 로그인 프로세스를 자동화해야 합니다. 예는 다음과 같습니다.

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}")

일반적인 문제 및 문제 해결

• 잘못된 세션 ID: 올바르게 로그인했는지, 헤더에서 세션 ID가 업데이트되고 있는지 확인하세요.
• 비율 제한: 일부 API에는 속도 제한이 있을 수 있습니다. 짧은 기간에 너무 많은 요청을 보내지 않는지 확인하세요.
• 승인 오류: 토큰이나 자격 증명이 올바른지 확인하세요.

표 예: 판매 데이터

다음은 Pandas를 사용하여 추출된 판매 데이터를 테이블에 구성하는 방법의 예입니다.

결론

숨겨진 API를 사용하여 Megamarket 관리 패널을 구문 분석하면 기존 웹 스크래핑 방법에 비해 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 이 가이드를 따르면 분석 또는 비즈니스 목적에 필요한 데이터를 효율적으로 추출할 수 있습니다. 항상 데이터에 액세스하고 사용하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하십시오.