Làm cách nào để phân tích bảng quản trị Megamarket bằng API ẩn?

Phân tích cú pháp các trang web động có thể là một nhiệm vụ đầy thách thức, đặc biệt khi nội dung được tạo nhanh chóng bằng JavaScript. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn quy trình phân tích bảng quản trị Megamarket bằng API ẩn. Đến cuối bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu cách tìm và sử dụng các API ẩn để trích xuất dữ liệu bạn cần một cách hiệu quả.

Megamarket là gì?

Megamarket, trước đây gọi là Sbermegamarket, là một trong những chợ trực tuyến lớn nhất ở Nga. Nó cung cấp một loạt các sản phẩm và dịch vụ. Tuy nhiên, nó không cung cấp API công khai để truy cập dữ liệu của mình, điều này khiến cần phải tìm các phương pháp thay thế để trích xuất dữ liệu.

Tại sao nên sử dụng API ẩn để phân tích cú pháp?

Sử dụng API ẩn để phân tích cú pháp thường đáng tin cậy và hiệu quả hơn so với các phương pháp quét web truyền thống. API ẩn cho phép bạn truy cập trực tiếp vào dữ liệu từ máy chủ, bỏ qua nhu cầu phân tích nội dung HTML do JavaScript tạo.

Công cụ và thiết lập

Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần các công cụ sau:

• Python: Một ngôn ngữ lập trình đa năng.
• Thư viện yêu cầu: Để thực hiện các yêu cầu HTTP.
• Thư viện gấu trúc: Để xử lý và thao tác dữ liệu.
• Công cụ dành cho nhà phát triển trình duyệt: Để kiểm tra các yêu cầu mạng.

Hướng dẫn từng bước một

1. Thiết lập môi trường của bạn

Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo rằng bạn đã cài đặt Python trên máy của mình. Bạn có thể cài đặt các thư viện cần thiết bằng pip:

<code>pip install requests pandas</code>

2. Kiểm tra các yêu cầu mạng

Mở trình duyệt của bạn và điều hướng đến bảng quản trị Megamarket. Đăng nhập bằng thông tin đăng nhập của bạn. Mở Công cụ dành cho nhà phát triển (thường bằng cách nhấn F12 hoặc nhấp chuột phải vào trang và chọn “Kiểm tra”).

Điều hướng đến tab “Mạng” để theo dõi các yêu cầu mạng đang được thực hiện. Làm mới trang để nắm bắt tất cả các yêu cầu. Tìm kiếm các yêu cầu liên quan đến dữ liệu bạn muốn trích xuất. Những yêu cầu này thường có điểm cuối trả về dữ liệu JSON.

3. Xác định API ẩn

Xác định yêu cầu trả về dữ liệu bạn cần. Trong trường hợp này, giả sử bạn muốn trích xuất dữ liệu bán hàng. Hãy tìm yêu cầu có URL bao gồm các cụm từ như “số liệu thống kê” hoặc “phân tích”.

Đây là một ví dụ về những gì bạn có thể tìm thấy:

<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. Phân tích yêu cầu

Bấm vào yêu cầu để kiểm tra chi tiết của nó. Lưu ý những điều dưới đây:

• URL yêu cầu: URL điểm cuối.
• Phương thức yêu cầu: Thông thường POST hoặc GET.
• Tiêu đề: Các tiêu đề bắt buộc như mã thông báo ủy quyền.
• Khối hàng: Dữ liệu được gửi cùng với yêu cầu.

Đây là tải trọng mẫu mà bạn có thể thấy:

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

5. Viết tập lệnh Python

Bây giờ, hãy viết một tập lệnh Python để mô phỏng yêu cầu này và trích xuất dữ liệu.

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. Xử lý ID phiên

Nếu yêu cầu yêu cầu ID phiên, bạn sẽ cần tự động hóa quy trình đăng nhập để lấy ID phiên này. Đây là một ví dụ:

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}")

Các vấn đề thường gặp và khắc phục sự cố

• ID phiên không hợp lệ: Đảm bảo rằng bạn đang đăng nhập chính xác và ID phiên đang được cập nhật trong tiêu đề.
• Giới hạn tỷ lệ: Một số API có thể có giới hạn tốc độ. Đảm bảo bạn không gửi quá nhiều yêu cầu trong một thời gian ngắn.
• Lỗi ủy quyền: Kiểm tra xem mã thông báo hoặc thông tin xác thực của bạn có chính xác không.

Ví dụ về bảng: Dữ liệu bán hàng

Dưới đây là ví dụ về cách bạn có thể cấu trúc dữ liệu bán hàng được trích xuất trong bảng bằng cách sử dụng gấu trúc:

Phần kết luận

Phân tích bảng quản trị Megamarket bằng API ẩn có thể tiết kiệm thời gian và công sức so với các phương pháp quét web truyền thống. Bằng cách làm theo hướng dẫn này, bạn có thể trích xuất dữ liệu bạn cần một cách hiệu quả cho mục đích phân tích hoặc kinh doanh của mình. Luôn đảm bảo bạn có các quyền cần thiết để truy cập và sử dụng dữ liệu.