Como analisar o painel de administração do Megamarket usando APIs ocultas?

Analisar sites dinâmicos pode ser uma tarefa desafiadora, especialmente quando o conteúdo é gerado dinamicamente usando JavaScript. Este artigo irá guiá-lo através do processo de análise do painel de administração do Megamarket usando APIs ocultas. Ao final deste artigo, você aprenderá como encontrar e usar APIs ocultas para extrair os dados necessários com eficiência.

O que é Megamercado?

Megamarket, anteriormente conhecido como Sbermegamarket, é um dos maiores mercados online da Rússia. Oferece uma ampla gama de produtos e serviços. Porém, não disponibiliza uma API pública para acesso aos seus dados, o que torna necessário encontrar métodos alternativos para extração de dados.

Por que usar APIs ocultas para análise?

O uso de APIs ocultas para análise costuma ser mais confiável e eficiente em comparação aos métodos tradicionais de web scraping. APIs ocultas permitem acessar diretamente os dados do servidor, evitando a necessidade de analisar o conteúdo HTML gerado por JavaScript.

Ferramentas e configuração

Para acompanhar este tutorial, você precisará das seguintes ferramentas:

• Python: Uma linguagem de programação versátil.
• Biblioteca de solicitações: Para fazer solicitações HTTP.
• Biblioteca Pandas: Para manipulação e manipulação de dados.
• Ferramentas de desenvolvedor de navegador: para inspecionar solicitações de rede.

Guia passo a passo

1. Configurando seu ambiente

Antes de começar, certifique-se de ter o Python instalado em sua máquina. Você pode instalar as bibliotecas necessárias usando pip:

<code>pip install requests pandas</code>

2. Inspecionando solicitações de rede

Abra seu navegador e navegue até o painel de administração do Megamarket. Faça login usando suas credenciais. Abra as Ferramentas do Desenvolvedor (geralmente pressionando F12 ou clicando com o botão direito na página e selecionando “Inspecionar”).

Navegue até a guia “Rede” para monitorar as solicitações de rede feitas. Atualize a página para capturar todas as solicitações. Procure solicitações relacionadas aos dados que você deseja extrair. Essas solicitações geralmente possuem endpoints que retornam dados JSON.

3. Identificando a API oculta

Identifique a solicitação que retorna os dados necessários. Nesse caso, vamos supor que você queira extrair dados de vendas. Procure uma solicitação com um URL que inclua termos como “estatísticas” ou “análises”.

Aqui está um exemplo do que você pode encontrar:

<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. Analisando a Solicitação

Clique na solicitação para inspecionar seus detalhes. Observe o seguinte:

• Solicitar URL: o URL do terminal.
• Método de solicitação: normalmente POST ou GET.
• Cabeçalhos: cabeçalhos necessários, como tokens de autorização.
• Carga útil: Dados enviados com a solicitação.

Aqui está um exemplo de carga útil que você pode ver:

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

5. Escrevendo o script Python

Agora, vamos escrever um script Python para emular essa solicitação e extrair os dados.

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. Tratamento do ID da sessão

Se a solicitação exigir um ID de sessão, você precisará automatizar o processo de login para obter esse ID de sessão. Aqui está um exemplo:

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}")

Problemas comuns e solução de problemas

• ID de sessão inválido: verifique se você está fazendo login corretamente e se o ID da sessão está sendo atualizado nos cabeçalhos.
• Limites de taxa: algumas APIs podem ter limites de taxa. Certifique-se de não enviar muitas solicitações em um curto período.
• Erros de autorização: verifique se seu token ou credenciais estão corretos.

Exemplo de tabela: dados de vendas

Aqui está um exemplo de como você pode estruturar os dados de vendas extraídos em uma tabela usando pandas:

Conclusão

Analisar o painel de administração do Megamarket usando APIs ocultas pode economizar tempo e esforço em comparação com os métodos tradicionais de web scraping. Seguindo este guia, você pode extrair com eficiência os dados necessários para fins analíticos ou comerciais. Certifique-se sempre de ter as permissões necessárias para acessar e usar os dados.