Gizli API'leri Kullanarak Megamarket Yönetici Paneli Nasıl Ayrıştırılır?

Dinamik web sitelerini ayrıştırmak, özellikle içerik JavaScript kullanılarak anında oluşturulduğunda zorlu bir görev olabilir. Bu makale, Megamarket yönetici panelini gizli API'leri kullanarak ayrıştırma sürecinde size rehberlik edecektir. Bu makalenin sonunda, ihtiyacınız olan verileri verimli bir şekilde çıkarmak için gizli API'leri nasıl bulacağınızı ve kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Megamarket nedir?

Daha önce Sbermegamarket olarak bilinen Megamarket, Rusya'nın en büyük çevrimiçi pazar yerlerinden biridir. Geniş bir ürün ve hizmet yelpazesi sunmaktadır. Ancak verilerine erişim için genel bir API sağlamamaktadır, bu da veri çıkarma için alternatif yöntemler bulmayı gerekli kılmaktadır.

Ayrıştırma için Neden Gizli API'ler Kullanılmalı?

Ayrıştırma için gizli API'lerin kullanılması, geleneksel web kazıma yöntemleriyle karşılaştırıldığında genellikle daha güvenilir ve etkilidir. Gizli API'ler, JavaScript tarafından oluşturulan HTML içeriğini ayrıştırma ihtiyacını atlayarak, sunucudaki verilere doğrudan erişmenizi sağlar.

Araçlar ve Kurulum

Bu öğreticiyi takip etmek için aşağıdaki araçlara ihtiyacınız olacak:

• Python: Çok yönlü bir programlama dili.
• İstek Kitaplığı: HTTP istekleri yapmak için.
• Pandalar Kütüphanesi: Verileri işlemek ve işlemek için.
• Tarayıcı Geliştirici Araçları: Ağ isteklerini denetlemek için.

Adım Adım Kılavuz

1. Ortamınızı Kurmak

Başlamadan önce makinenizde Python'un kurulu olduğundan emin olun. Gerekli kütüphaneleri pip kullanarak kurabilirsiniz:

<code>pip install requests pandas</code>

2. Ağ İsteklerini İncelemek

Tarayıcınızı açın ve Megamarket yönetici paneline gidin. Kimlik bilgilerinizi kullanarak giriş yapın. Geliştirici Araçlarını açın (genellikle F12 tuşuna basarak veya sayfayı sağ tıklayıp "İncele"yi seçerek).

Yapılan ağ isteklerini izlemek için “Ağ” sekmesine gidin. Tüm istekleri yakalamak için sayfayı yenileyin. Çıkarmak istediğiniz verilerle ilgili istekleri arayın. Bu istekler genellikle JSON verilerini döndüren uç noktalara sahiptir.

3. Gizli API'yi Tanımlama

İhtiyacınız olan verileri döndüren isteği tanımlayın. Bu durumda satış verilerini çıkarmak istediğinizi varsayalım. "İstatistikler" veya "analizler" gibi terimleri içeren URL'ye sahip bir istek arayın.

İşte bulabileceğiniz şeylere bir örnek:

<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. Talebin Analiz Edilmesi

Ayrıntılarını incelemek için isteğe tıklayın. Aşağıdakilere dikkat et:

• URL'yi talep et: Uç nokta URL'si.
• Talep Yöntemi: Genellikle POST veya GET.
• Başlıklar: Yetkilendirme belirteçleri gibi gerekli başlıklar.
• Yük: İstekle birlikte gönderilen veriler.

İşte görebileceğiniz örnek bir yük:

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

5. Python Komut Dosyasını Yazmak

Şimdi bu isteği taklit etmek ve verileri çıkarmak için bir Python betiği yazalım.

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. Oturum Kimliğini Kullanma

İstek bir oturum kimliği gerektiriyorsa, bu oturum kimliğini almak için oturum açma işlemini otomatikleştirmeniz gerekecektir. İşte bir örnek:

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}")

Yaygın Sorunlar ve Sorun Giderme

• Geçersiz Oturum Kimliği: Doğru şekilde oturum açtığınızdan ve oturum kimliğinin başlıklarda güncellendiğinden emin olun.
• Oran Limitleri: Bazı API'lerin hız sınırları olabilir. Kısa sürede çok fazla istek göndermediğinizden emin olun.
• Yetkilendirme Hataları: Belirtecinizin veya kimlik bilgilerinizin doğru olup olmadığını kontrol edin.

Tablo Örneği: Satış Verileri

Pandaları kullanarak çıkarılan satış verilerini bir tabloda nasıl yapılandırabileceğinize dair bir örnek:

Sonuç

Megamarket yönetici panelini gizli API'leri kullanarak ayrıştırmak, geleneksel web kazıma yöntemlerine kıyasla zamandan ve emekten tasarruf sağlayabilir. Bu kılavuzu takip ederek analitik veya ticari amaçlarınız için ihtiyaç duyduğunuz verileri verimli bir şekilde çıkarabilirsiniz. Verilere erişmek ve verileri kullanmak için her zaman gerekli izinlere sahip olduğunuzdan emin olun.