Shopify Bot -Easy2DigitalAPIで製品データを一括で削る
この記事では、Shopify Botを構築し、Shopify製品JSONデータを大量に削り、詳細をご覧ください。
前の章では、JSON APIを介してWebサイトHTML情報とShopify製品情報をスクレイプする方法について説明しました。実際、ほとんどのWebサイトやプラットフォームでは、記事、製品などを表示するための複数のページがあります。基本的に、私たちはそれをページネーションと呼びます。たとえば、1ページ、または前のページ、または次のページ、および以前のコーディングとデータセットは、単一のURLページのみをスクレイプできます。
この記事では、Easy2Digital APIを使用してWebページネーションとShopify製品を削る方法について説明します。これは、すべてのターゲットデータセットを一括でキャプチャするためです。この記事の終わりまでに、Pandas Libraryといくつかの新しい方法を習得できます。また、ビジネスのニーズに基づいてスクリプトをカスタマイズすることもできます。
目次：Easy2DigitalAPIを使用して、Shopify Botを作成して製品データを大規模に削ります。
- モジュールをインポートします
- WebサイトのページネーションURL構造を特定します
- ターゲットデータセットをスクレイプするためのコードを書き込みます
- データセットを追加します
- データフレームとto_csvメソッドを使用してデータセットをExcel形式で保存します
- Easy2Digital API – Shopify製品スクレーパー
- 無料のEasy2DigitalAPI無料トークンとShopifyスクレーパーの完全なPythonスクリプト
- Shopify最新のトレンドAPIエンドポイントの推奨
Webスクレイピングモジュールをインポートします
We would use bs4, requests, and Pandas library in this script. As we would take Shopify as the other example as well, so we need to import JSON
Pandasは、高速で、強力で、柔軟で、使いやすいオープンソースデータ分析と操作ツールです。 Pythonプログラミング言語の上に構築されています。データセットを再構築し、CSV形式で保存することは非常に便利です。
WebサイトのページネーションURL構造を特定します
Easy2Digitalのブログフォルダーを最初の例として取得しています。ブログパスからわかるように、ページの後に続く番号は後方ページネーションページの場所です。したがって、ページの後に変化する可能性のある変数を作成できます。
ページネーションを「x」として設定するコーディングは次のとおりです。「for」ループ、範囲機能、およびstr関数を使用します。
Range function actually creates a sequence of numbers from 0 to N, and prints each item in the sequence. In this case, we can set a number like 20, and this number is already more than my blog pagination pages. I recommend
Pythonのstr（）関数は、オブジェクトの文字列バージョンを返します。リターンが文字列であることを保証します。
最後になりましたが、現時点で空の値を持つ変数を作成する必要があります。これは、最後にスクレイピングデータセット全体を生成するために使用されます。
ShopifyのようなプラットフォームAPIを介してスクレイプする必要がある場合、以下は別のWebサイトを撮影することでコーディングです – Wasserstein Home
Shopify Frontend製品APIでは、JSON構造はこのようなもので、各ページには最大250個の製品データがあります。ページパラメーターは、ページネーション値を表します
したがって、それはウェブサイトHTMLページネーションに非常に似ていますが、プラットフォームAPIを介してこすりつける必要があります
ターゲットデータセットをスクレイプするためのコードを書き込みます
今、私たちはすでにブロックデータを削っており、今度は必要なデータを見つける時が来ました。
以下は、参照のEasy2Digitalブログの例です。詳細については、以前に説明したことがあるため、別の記事をご覧ください。
第8章：Easy2DigitalAPIを使用して、競合他社のWebShop製品データを取得するためにShopifyスクレーパーを構築する
Webスクレイピングデータセットを追加します
以前はCSVモジュールとGoogleで、削減されたデータセットを追加する方法について話しました。ここでは、Pandasライブラリを使用しています。これは、列と列のデータを操作するのに便利です。
まず最初に、削られたデータセット名を定義する変数を作成します。次に、関数を追加することができ、データはelement_infoで定義された一意のヘッド名を使用して別の列に編成できます
Then we use the len() function, in order to show how many pieces you can scrape, and the number helps you understand if the dataset size makes sense or not.
データフレームとto_csvメソッドを使用してデータセットをExcel形式で保存します
Rに精通している人は、データフレームを簡単に概要できる長方形グリッドにデータを保存する方法として知っています。これらのグリッドの各行は、インスタンスの測定または値に対応します。また、各列は、特定の変数のデータを含むベクトルです。これは、データフレームの行を含める必要はないが、同じタイプの値を含めることができることを意味します。それらは数値、文字、論理などである可能性があります。
Pythonのデータフレームは非常に似ており、Pandasライブラリが付属しており、潜在的に異なるタイプの列を持つ2次元ラベル付きデータ構造として定義されています。一般に、Pandasデータフレームは、データ、インデックス、列の3つの主要なコンポーネントで構成されていると言えます。
データフレーム関数とto_csv関数を使用します。これは、Pandasライブラリと一緒に、Shopify Product Pagination Scraperの最終スクリプトと生成されたExcelファイルを使用します。
Easy2Digital APIを使用 – Shopify製品スクレーパー
スクリプトが複雑である可能性があり、スクリプトを更新してバグのオンとオフを修正する必要がある場合は、Easy2Digital Shopify製品スクレーパーAPIを活用できます。次のようにトークンのエンドポイントは次のとおりです。
https://www.buyfromlo.com?token=&ysiteURL=&protocal=
By using this API endpoint, you just need to add the Easy2Digital token, the target shop domain brand name, and the type of top-level domain or subdomain (www, us, HK, etc) you aim to scrape. The scraped result is the same as the one shown above.
APIのマーケティングに関する詳細については、このページをご覧ください。
Shopify製品フィードデータスクレーパーの完全なPythonスクリプト
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第11章：Google SearchとEasy2DigitalAPIを使用してSERPデータをスクレイプするGoogle SERPボット
Shopify APIエンドポイントの推奨
Shopify製品スクレーパーAPI
価格：5米ドル
Shopifyプラットフォームを使用して構築されたWebShopから製品情報をスクレイプします。製品のスクレイピングは最大500 Skusです。 15以上の製品データメトリックは、価格設定、date_created、製品名などを含むスクレイプ結果に含まれており、エーテルトップドメインまたはサブドメインShopify WebShopドメインをスクレイプするためのサポートが含まれています
Shopifyコレクションのその他のAPIオプション。
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