پوشیدہ APIs کا استعمال کرتے ہوئے میگامارکیٹ ایڈمن پینل کی تجزیہ کیسے کریں؟

متحرک ویب سائٹس کو پارس کرنا ایک مشکل کام ہوسکتا ہے، خاص طور پر جب جاوا اسکرپٹ کا استعمال کرتے ہوئے مواد کو پرواز کے دوران تیار کیا جاتا ہے۔ یہ مضمون پوشیدہ APIs کا استعمال کرتے ہوئے Megamarket ایڈمن پینل کو پارس کرنے کے عمل میں آپ کی رہنمائی کرے گا۔ اس مضمون کے اختتام تک، آپ سیکھیں گے کہ آپ کو مطلوبہ ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے نکالنے کے لیے پوشیدہ APIs کو کیسے تلاش کرنا اور استعمال کرنا ہے۔

میگامارکیٹ کیا ہے؟

Megamarket، جو پہلے Sbermegamarket کے نام سے جانا جاتا تھا، روس کے سب سے بڑے آن لائن بازاروں میں سے ایک ہے۔ یہ مصنوعات اور خدمات کی ایک وسیع رینج پیش کرتا ہے۔ تاہم، یہ اپنے ڈیٹا تک رسائی کے لیے عوامی API فراہم نہیں کرتا، جس کی وجہ سے ڈیٹا نکالنے کے لیے متبادل طریقے تلاش کرنا ضروری ہو جاتا ہے۔

تصریف کے لیے پوشیدہ APIs کیوں استعمال کریں؟

روایتی ویب سکریپنگ طریقوں کے مقابلے میں تجزیہ کرنے کے لیے پوشیدہ APIs کا استعمال اکثر زیادہ قابل اعتماد اور موثر ہوتا ہے۔ پوشیدہ APIs آپ کو JavaScript کے ذریعہ تیار کردہ HTML مواد کو پارس کرنے کی ضرورت کو نظرانداز کرتے ہوئے، سرور سے ڈیٹا تک براہ راست رسائی کی اجازت دیتے ہیں۔

ٹولز اور سیٹ اپ

اس ٹیوٹوریل کے ساتھ چلنے کے لیے، آپ کو درج ذیل ٹولز کی ضرورت ہوگی:

• ازگر: ایک ورسٹائل پروگرامنگ زبان۔
• لائبریری کی درخواست کرتا ہے۔: HTTP درخواستیں کرنے کے لیے۔
• پانڈاس لائبریری: ڈیٹا کو ہینڈلنگ اور جوڑ توڑ کے لیے۔
• براؤزر ڈویلپر ٹولز: نیٹ ورک کی درخواستوں کا معائنہ کرنے کے لیے۔

مرحلہ وار گائیڈ

1. اپنے ماحول کو ترتیب دینا

شروع کرنے سے پہلے، یقینی بنائیں کہ آپ نے اپنی مشین پر Python انسٹال کر لیا ہے۔ آپ پائپ کا استعمال کرتے ہوئے ضروری لائبریریاں انسٹال کر سکتے ہیں:

<code>pip install requests pandas</code>

2. نیٹ ورک کی درخواستوں کا معائنہ کرنا

اپنا براؤزر کھولیں اور میگامارکیٹ ایڈمن پینل پر جائیں۔ اپنی اسناد کا استعمال کرتے ہوئے لاگ ان کریں۔ ڈویلپر ٹولز کھولیں (عام طور پر F12 دبانے سے یا صفحہ پر دائیں کلک کرکے اور "معائنہ کریں" کو منتخب کرکے)۔

نیٹ ورک کی درخواستوں کی نگرانی کے لیے "نیٹ ورک" ٹیب پر جائیں۔ تمام درخواستوں کو حاصل کرنے کے لیے صفحہ کو ریفریش کریں۔ ڈیٹا سے متعلق درخواستوں کو تلاش کریں جو آپ نکالنا چاہتے ہیں۔ ان درخواستوں میں عام طور پر اینڈ پوائنٹ ہوتے ہیں جو JSON ڈیٹا واپس کرتے ہیں۔

3. پوشیدہ API کی شناخت کرنا

اس درخواست کی شناخت کریں جو آپ کو مطلوبہ ڈیٹا واپس کرتی ہے۔ اس صورت میں، فرض کریں کہ آپ سیلز کا ڈیٹا نکالنا چاہتے ہیں۔ URL کے ساتھ ایک درخواست تلاش کریں جس میں "اعداد و شمار" یا "تجزیہ" جیسی اصطلاحات شامل ہوں۔

آپ کو کیا مل سکتا ہے اس کی ایک مثال یہ ہے:

<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. درخواست کا تجزیہ کرنا

اس کی تفصیلات کا معائنہ کرنے کے لیے درخواست پر کلک کریں۔ درج ذیل کو نوٹ کریں:

• URL کی درخواست کریں۔: اختتامی نقطہ URL۔
• درخواست کا طریقہ: عام طور پر پوسٹ کریں یا حاصل کریں۔
• ہیڈرز: مطلوبہ ہیڈر جیسے اجازت دینے والے ٹوکن۔
• پے لوڈ: درخواست کے ساتھ بھیجا گیا ڈیٹا۔

یہاں ایک نمونہ پے لوڈ ہے جو آپ دیکھ سکتے ہیں:

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

5. ازگر کا اسکرپٹ لکھنا

اب، آئیے اس درخواست کی تقلید کرنے اور ڈیٹا کو نکالنے کے لیے ایک Python اسکرپٹ لکھتے ہیں۔

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. سیشن آئی ڈی کو ہینڈل کرنا

اگر درخواست کے لیے سیشن ID کی ضرورت ہے، تو آپ کو یہ سیشن ID حاصل کرنے کے لیے لاگ ان کے عمل کو خودکار کرنا ہوگا۔ یہاں ایک مثال ہے:

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}")

عام مسائل اور ٹربل شوٹنگ

• غلط سیشن ID: اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ صحیح طریقے سے لاگ ان ہو رہے ہیں اور ہیڈر میں سیشن ID کو اپ ڈیٹ کیا جا رہا ہے۔
• شرح کی حدیں: کچھ API کی شرح کی حدیں ہو سکتی ہیں۔ یقینی بنائیں کہ آپ مختصر مدت میں بہت زیادہ درخواستیں نہیں بھیج رہے ہیں۔
• اجازت دینے کی غلطیاں: چیک کریں کہ آیا آپ کا ٹوکن یا اسناد درست ہیں۔

جدول کی مثال: سیلز ڈیٹا

یہاں ایک مثال ہے کہ آپ کس طرح پانڈا کا استعمال کرتے ہوئے ٹیبل میں نکالے گئے سیلز ڈیٹا کو تشکیل دے سکتے ہیں:

نتیجہ

پوشیدہ APIs کا استعمال کرتے ہوئے Megamarket ایڈمن پینل کو پارس کرنے سے روایتی ویب سکریپنگ طریقوں کے مقابلے وقت اور محنت کی بچت ہو سکتی ہے۔ اس گائیڈ پر عمل کر کے، آپ اپنے تجزیاتی یا کاروباری مقاصد کے لیے درکار ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے نکال سکتے ہیں۔ ہمیشہ یقینی بنائیں کہ آپ کے پاس ڈیٹا تک رسائی اور استعمال کرنے کے لیے ضروری اجازتیں ہیں۔