[API, Python, Контекстная реклама, Яндекс API] Обзор python-пакета yadirstat — самый простой способ получить статистику из API Яндекс Директ
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 3 месяца
Сообщений: 27286
Здравствуйте, мне приходится собирать статистику из Яндекс Директ и, чтобы упростить работу, я опубликовал свой python-пакет, с помощью которого это можно делать очень просто.
Сначала вам следует получить токен для своего аккаунта (подробнее тут: yandex.ru/dev/oauth/doc/dg/tasks/get-oauth-token-docpage)
Пакет yadirstat уже опубликован на pypi — вы сможете установить его с помощью pip
pip install yadirstat
Пакет позволяет получить следующую статистику:
- Статистика по кампаниям
- Статистика по условиям показов (например, ключевые слова и аудитории)
- Статистика по поисковым запросам
Как запрашивается статистика:
yadirstat.yadirstat.тип запроса(Токен клиента, Логин клиента, Дата начала, Дата окончания)
Примерно так будет выглядеть запрос для получения статистики по поисковым запросам
query_report =yadirstat.yadirstat.query('блаблаБЛАБЛАблаблАбалблаблаб','клиент-1245234','2020-05-10','2020-07-15')
print(query_report)
А так запрос для получения статистики по кампаниям:
campaign_report = yadirstat.yadirstat.campaign('блаблаБЛАБЛАблаблАбалблаблаб','клиент-1245234','2020-05-10','2020-07-15')
print(campaign_report)
А так запрос для получения статистики по условиям показов:
criteria_report = yadirstat.yadirstat.criteria('блаблаБЛАБЛАблаблАбалблаблаб','клиент-1245234','2020-05-10','2020-07-15')
print(criteria_report)
Пример моего запроса:
from yadirstat import yadirstat
x = yadirstat.yadirstat.campaign('AgAAAxxxxxxxXXXXXXxxxxxXXXXXcI','BxxxxXXXX','2020-05-10','2020-07-15')
print(x)
Вывод выглядит следующим образом
Если во время вывода данные не помещаются, можете использовать следующее:
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
pd.set_option('max_colwidth', 80)
pd.set_option('max_rows', 600000)
На выходе мы получаем DataFrame
Для полноценного использования я заменяю "--" на «0»
Структура данных:
Поисковые запросы:
- CampaignName
- Query
- Impressions
- Clicks
- Ctr
- Cost
- AvgCpc
- ConversionRate
- CostPerConversion
- Conversions
Кампании*:
- Date
- CampaignName
- Impressions
- Clicks
- Ctr
- Cost
- AvgCpc
- BounceRate
- AvgPageviews
- ConversionRate
- CostPerConversion
- Conversions
- Date
Условия показа:
- CampaignName
- Criterion
- Impressions
- Clicks
- Ctr
- Cost
- AvgCpc
- Date
*- Добавление даты последним столбцом позволяет не терять данные по датам при передачи DataFrame (Например, при передаче в BigQuery, теряется столбец с датами из-за того, что он индексный, чтобы избежать проблем я просто продублировал этот столбец).
Почему именно така структура? именно так я собираю статистику, чтобы потом отправлять ее в Google BigQuery и далее визуализировать в Google DataStudio.
Буду рад выслушать предложения по развитию данного пакета и ваш опыт сбора статистики.
P.S:
— С агентскими аккаунтами это тоже работает
— И с аккаунтами еламы
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Развитие стартапа, Финансы в IT] Взлет и падение стартапа по аренде электровелосипедов Jump. Два года назад его за $200 млн купила Uber
- [Google API, Python, Анализ и проектирование систем] Создание системы антифрода в такси с нуля
- [Java] Lambda-выражения в Java
- [JavaScript, Node.JS, ReactJS, TypeScript] Urban Bot или как писать чат-ботов для Telegram, Slack, Facebook… на React.js
- [Angular, JavaScript, Open source, TypeScript] Как писать хорошие библиотеки под Angular
- [Python, Big Data, Хранение данных, Data Engineering] Apache Airflow: делаем ETL проще
- [Финансы в IT] Разбор: что нужно знать о коротких продажах на бирже и связанных с ними рисках
- [API, Python, ВКонтакте API] В VK добавили Callback кнопки для ботов
- [API, Java, Учебный процесс в IT] Онлайн-лекция «Реактивные и нативные приложения на Java Spring и Quarkus»
- [Flask, Python, Проектирование и рефакторинг] Flask + Dependency Injector — руководство по применению dependency injection
Теги для поиска: #_api, #_python, #_kontekstnaja_reklama (Контекстная реклама), #_jandeks_api (Яндекс API), #_jandeks.direkt (яндекс.директ), #_api_jandeks (api яндекс), #_python, #_kontekstnaja_reklama (контекстная реклама), #_api, #_python, #_kontekstnaja_reklama (
Контекстная реклама
), #_jandeks_api (
Яндекс API
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 07-Май 22:22
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 3 месяца |
|
|
Здравствуйте, мне приходится собирать статистику из Яндекс Директ и, чтобы упростить работу, я опубликовал свой python-пакет, с помощью которого это можно делать очень просто. Сначала вам следует получить токен для своего аккаунта (подробнее тут: yandex.ru/dev/oauth/doc/dg/tasks/get-oauth-token-docpage) Пакет yadirstat уже опубликован на pypi — вы сможете установить его с помощью pip pip install yadirstat
Пакет позволяет получить следующую статистику:
Как запрашивается статистика: yadirstat.yadirstat.тип запроса(Токен клиента, Логин клиента, Дата начала, Дата окончания)
Примерно так будет выглядеть запрос для получения статистики по поисковым запросам query_report =yadirstat.yadirstat.query('блаблаБЛАБЛАблаблАбалблаблаб','клиент-1245234','2020-05-10','2020-07-15')
print(query_report) А так запрос для получения статистики по кампаниям: campaign_report = yadirstat.yadirstat.campaign('блаблаБЛАБЛАблаблАбалблаблаб','клиент-1245234','2020-05-10','2020-07-15')
print(campaign_report) А так запрос для получения статистики по условиям показов: criteria_report = yadirstat.yadirstat.criteria('блаблаБЛАБЛАблаблАбалблаблаб','клиент-1245234','2020-05-10','2020-07-15')
print(criteria_report) Пример моего запроса: from yadirstat import yadirstat
x = yadirstat.yadirstat.campaign('AgAAAxxxxxxxXXXXXXxxxxxXXXXXcI','BxxxxXXXX','2020-05-10','2020-07-15') print(x) Вывод выглядит следующим образом  Если во время вывода данные не помещаются, можете использовать следующее: import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_option('display.expand_frame_repr', False) pd.set_option('max_colwidth', 80) pd.set_option('max_rows', 600000) На выходе мы получаем DataFrame Для полноценного использования я заменяю "--" на «0» Структура данных: Поисковые запросы:
Кампании*:
Условия показа:
*- Добавление даты последним столбцом позволяет не терять данные по датам при передачи DataFrame (Например, при передаче в BigQuery, теряется столбец с датами из-за того, что он индексный, чтобы избежать проблем я просто продублировал этот столбец). Почему именно така структура? именно так я собираю статистику, чтобы потом отправлять ее в Google BigQuery и далее визуализировать в Google DataStudio. Буду рад выслушать предложения по развитию данного пакета и ваш опыт сбора статистики. P.S: — С агентскими аккаунтами это тоже работает — И с аккаунтами еламы =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Контекстная реклама ), #_jandeks_api ( Яндекс API ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 07-Май 22:22
Часовой пояс: UTC + 5