こんにちは。RPA事業部です。
今回はPythonでYahoo!ショッピングAPIを使用してカテゴリ別の売り上げランキング取得作業を自動化してみましたので、コードを交えて紹介していこうと思います。
良かったら見てください。
また同様のことを楽天ショッピングでも行っておりますので、併せてコチラもご覧下さい。
事前準備
Yahoo!APIを使用するためには、Yahoo!JAPAN IDとアプリケーションIDが必要になります。
以下のリンクから事前にYahoo!JAPAN IDとアプリケーションIDの発行をしておきます。
・Yahoo!JAPAN IDを取得
https://account.edit.yahoo.co.jp/registration
・アプリケーションIDを発行
https://e.developer.yahoo.co.jp/register
概要
以下概要になります。
やりたいこと
・第2階層までのカテゴリIDを取得
・取得したカテゴリをもとに、各カテゴリの売り上げランキングファイルを以下のような構成で作成(各シートにランキング情報を出力)
Book名:第1階層カテゴリID_カテゴリ名.xlsx
┗Sheet名:第1階層カテゴリ名
┗Sheet名:第2階層カテゴリ名
・
・
・
フォルダ構成
フォルダ構成は以下になります。
「result > 本日日付(yyyymmdd)」のフォルダの中にエクセルファイルが保存されていきます。
.
┗result
┗config.py
┗make_category_json.py
┗make_ranking_files.py
コード紹介
コード内容を大まかに説明していきます。
まずは、confiy.pyです。
取得したアプリケーションIDやカテゴリIDのjsonファイル出力先のパスなどを記載しています。
別のモジュールから呼び出したいため、作成しました。
今回は「アプリケーションID」しか使用しませんので、「YAPI_ID」のみ設定すれば大丈夫です。
PATH_JSON_CATE = r'./category.json'
'''
api使用に必要な下記要素をそれぞれ記述してください
・アプリケーションID
・application_secret
・クリエイターProと紐づけしてあるyahooアカウントのid及びpw
・ショップコード
'''
MY_INFO = {
'YAPI_ID':'*',
'YAPI_SEC':'*',
'Y_ID':'*',
'Y_PW':'*',
'SHOP_ID':'*'
}
カテゴリID取得
カテゴリ別の売り上げランキングを取得する際に、各ジャンルIDが必要になるため、カテゴリIDを取得することから始めます。
今回は、Yahoo!ショッピングで取り扱っている商品の第2階層までのジャンルIDを全て取得するコードを作成しました。
取得後は使いまわせるように、json形式で保存しています。
なお、第1階層のカテゴリIDを取得したい場合、リクエストパラメータ(12行目)の「category_id」を「1」で指定します。
コードは以下になります。
import requests,json,time
from config import MY_INFO,PATH_JSON_CATE
REQ_URL_CATE = 'https://shopping.yahooapis.jp/ShoppingWebService/V1/json/categorySearch'
###カテゴリ取得処理メイン関数
def main():
#親カテゴリ取得
dict_cate = {}
cate_params = {
'appid':MY_INFO['YAPI_ID'],
'output':'json',
'category_id':1
}
dict_cate = fetch_category_info(cate_params)
#カテゴリ辞書が空の場合は処理終了
if len(dict_cate) == 0:
print("###Fetch parent category Failed.Exit processing###")
return False
#子カテゴリ取得
for id,val in dict_cate.items():
print(f"Now category --> {val['name']}")
cate_params['category_id'] = id
tmp_dict = fetch_category_info(cate_params)
if len(tmp_dict) == 0:
print(f"Fetch category Failed --> {val['name']}")
else:
dict_cate[id]['children'] = tmp_dict
print(f"Fetch category Succeeded --> {val['name']}")
#jsonファイル作成
with open(PATH_JSON_CATE,mode='w',encoding='utf-8') as f:
json.dump(dict_cate,f,indent=4,ensure_ascii=False)
return True
#カテゴリ取得関数
def fetch_category_info(arg_params):
func_dict = {}
res = requests.get(url=REQ_URL_CATE,params=arg_params)
if res.status_code == 200:
res = json.loads(res.text)
for elm in res['ResultSet']['0']['Result']['Categories']['Children'].values():
try:
func_dict[elm['Id']] = {'name':elm['Title']['Short']}
except Exception as e:
print(f"##Detected Error --> {e}##\n##value --> {elm}##")
else:
print(f"API request failed --> {res.status_code}:{res.text}")
time.sleep(1)
return func_dict
if __name__ == '__main__':
main()
大まかな処理の流れは以下になります。
1.リクエストを送り、json形式でレスポンス取得
2.レスポンスからカテゴリIDやカテゴリ名など必要な情報を辞書へ変換
3.辞書をjson形式で本ファイルの直下に保存
Yahoo!ショッピングAPIのカテゴリID取得を使用して、カテゴリ情報を取得しています。
以下、カテゴリID取得APIのドキュメントです。
https://developer.yahoo.co.jp/webapi/shopping/shopping/v1/categorysearch.html
また、取得したジャンル情報は使いまわしたいので、json形式で保存しています。
取得後、作成されたjsonファイルの中身は以下になります。(一部抜粋)
{
"13457": {
"name": "ファッション",
"children": {
"2494": {
"name": "レディースファッション"
},
"2495": {
"name": "メンズファッション"
},
"2496": {
"name": "腕時計、アクセサリー"
}
}
},
"2498": {
"name": "食品",
"children": {
"2499": {
"name": "ドリンク、水、お酒"
},
・
・
・
カテゴリ別売り上げランキング取得
コードは以下になります。
import os,sys,re,json,time,datetime
import requests,openpyxl
import make_category_json
import pandas as pd
from config import MY_INFO,PATH_JSON_CATE
REQ_URL_RANK = 'https://shopping.yahooapis.jp/ShoppingWebService/V2/categoryRanking'
DIR_RESULT = r'./result'
ranking_params = {
'appid' : MY_INFO['YAPI_ID'],
'category_id' : 0,
'generation' : 'all',
'period' : 'weekly',
'offset' : 1 #指定した順位を20位毎
}
re_itemcode = re.compile('(?<=_).+$') #itemcode取得用正規表現
re_sheetname = re.compile(r'(:|\\|\?|\[|\]|\/|\*)') #シート名編集用正規表現
def main():
sta_time = datetime.datetime.now()
print(f"処理開始 --> {sta_time}")
##カテゴリーjsonファイル存在判定関数呼び出し
dict_cate = is_category_json()
if len(dict_cate) == 0:
print('###Fetch parent category Failed.Exit processing###')
sys.exit()
##結果フォルダ作成関数呼び出し
path_result = make_result_dir()
for p_id,p_val in dict_cate.items():
cate_name = is_suitble_sheet_name(p_val['name'])
path_result_file = f"{path_result}/{p_id}_{cate_name}.xlsx"
wb = openpyxl.Workbook()
wb.save(path_result_file)
#親ジャンルランキング取得
print(f"{'#'*5}\nNow category --> {p_id}:{cate_name}")
fetch_category_ranking(p_id,cate_name,path_result_file)
#子ジャンルランキング取得
for c_id,c_val in p_val['children'].items():
cate_name = is_suitble_sheet_name(c_val['name'])
print(f"{'#'*5}\nNow category --> {c_id}:{cate_name}")
fetch_category_ranking(c_id,cate_name,path_result_file)
#初期シート削除
remove_initial_sheet(path_result_file)
fin_time = datetime.datetime.now()
print(f"{'#'*5}\n処理時間 --> {fin_time - sta_time}\n{'#'*5}")
'''
初期シート削除関数
'''
def remove_initial_sheet(arg_path):
wb_load = openpyxl.load_workbook(arg_path)
ws_load = wb_load.worksheets[0]
if len(wb_load.worksheets) != 1:
wb_load.remove(ws_load)
else:
ws_load.title = '取得失敗'
ws_load['A1'] = '取得失敗'
wb_load.save(arg_path)
wb_load.close()
'''
カテゴリーjsonファイル存在判定関数
存在する -> カテゴリーの連想配列を返す
存在しない -> カテゴリー取得モジュール呼び出し、失敗の場合は空の連想配列を返す
'''
def is_category_json():
###jsonファイル存在判定
is_exists = os.path.isfile(PATH_JSON_CATE)
if is_exists == False:
##存在しない場合、カテゴリー取得モジュールを呼び出し
is_success = make_category_json.main()
##カテゴリー取得に失敗した場合、空の連想配列を返す
if is_success == False:
func_dict = {}
print(f'###Fetch category --> Failed')
return func_dict
with open(PATH_JSON_CATE,mode='r',encoding='utf-8') as f:
func_dict = json.load(f)
print(f'###Fetch category --> Succeeded')
return func_dict
'''
結果フォルダ作成関数
存在する -> resultフォルダ内に本日日付のフォルダを作成しそのファイルパスを返す
存在しない -> resultフォルダを作成し、上記と同じ処理を行う
'''
def make_result_dir():
##結果フォルダ存在判定
is_exists = os.path.isdir(DIR_RESULT)
if is_exists == False:
os.mkdir(DIR_RESULT)
func_path = rf"{DIR_RESULT}/{format(datetime.datetime.today(),'%Y%m%d')}"
os.mkdir(func_path)
return func_path
'''
シート名編集関数
以下条件を満たさない場合、編集対象
・不適切な文字
・不適切な文字数
'''
def is_suitble_sheet_name(arg_name:str):
#文字判定(不適切文字はアンダーバーに置き換え)
match_result = re_sheetname.findall(arg_name)
if match_result:
arg_name = re_sheetname.sub('_',arg_name)
#文字数判定
if len(arg_name) >= 31:
arg_name = arg_name[0:31]
return arg_name
'''
ランキングデータ作成関数
'''
def fetch_category_ranking(arg_id:int,arg_name:str,arg_path:str):
ranking_params['category_id'] = arg_id
res = requests.get(REQ_URL_RANK,params=ranking_params)
time.sleep(1)
if res.status_code != 200:
print(f"Api request Failed --> {res.status_code}:{res.text}")
return False
else:
res = json.loads(res.text)
ranking_data = res['category_ranking']['ranking_data']
##各列データseries作成
d_rank = pd.Series(data=[elm['rank'] for elm in ranking_data],name='rank')
d_icode = pd.Series(data=[re_itemcode.search(elm['image']['id']).group(0) for elm in ranking_data],name='ItemCode')
d_iname = pd.Series(data=[elm['name'] for elm in ranking_data],name='ItemName')
d_review_r = pd.Series(data=[elm['review']['rate'] for elm in ranking_data],name='ReviewRate')
d_review_c = pd.Series(data=[elm['review']['count'] for elm in ranking_data],name='ReviewCount')
d_scode = pd.Series(data=[elm['store']['id'] for elm in ranking_data],name='ShopCode')
d_sname = pd.Series(data=[elm['store']['name'] for elm in ranking_data],name='ShopName')
d_iurl = pd.Series(data=[elm['url'] for elm in ranking_data],name='ItemUrl')
d_surl = pd.Series(data=[elm['store']['url'] for elm in ranking_data],name='ShopUrl')
##series -> dataframe
d_rank = pd.DataFrame(d_rank)
d_icode = pd.DataFrame(d_icode)
d_iname = pd.DataFrame(d_iname)
d_review_r = pd.DataFrame(d_review_r)
d_review_c = pd.DataFrame(d_review_c)
d_scode = pd.DataFrame(d_scode)
d_sname = pd.DataFrame(d_sname)
d_iurl = pd.DataFrame(d_iurl)
d_surl = pd.DataFrame(d_surl)
#各要素のdataframe結合
df = pd.concat([d_rank,d_icode,d_iname,d_review_r,d_review_c,d_scode,d_sname,d_iurl,d_surl],axis=1)
#dataframe -> excel
with pd.ExcelWriter(arg_path, mode='a') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name=arg_name,index=False)
print(f"Make ranking sheet --> Succeeded")
return True
if __name__ == '__main__':
main()
大まかな処理の流れは以下になります。
1.リクエストを送り、json形式でレスポンス取得
2.第1階層のカテゴリ毎にファイルを作成
3.レスポンスから必要な情報をもとにDataframeを作成
4.Dataframeのデータをエクセルシートへ出力
カテゴリランキング(v2)を使用して売り上げランキング情報を取得しています。
リクエストのパラメータ設定は9行目で指定しています。
年齢や性別なども指定できますが、今回は特に指定していません。
カテゴリIDのjsonファイルがない場合は、上述のカテゴリID取得のモジュールを呼び出し、作成するようにしています。
各データ毎にSeriesを作成しDataframeに変換→各データのDataframeを統合→統合したDataframeをエクセル出力という流れでエクセルデータを作成しています。
シート名には文字列や使用文字に条件があるため、条件を満たさない場合は正規表現などを使用し、編集するようにしています。
また、商品コードは画像IDから取得しています。
以下、カテゴリランキング(v2)APIのドキュメントです。
https://developer.yahoo.co.jp/webapi/shopping/v2/categoryRanking.html
「本、雑誌、コミック」の出力結果をサンプルとしてアップロードしています。
良かったら見てください。
ファイル名:「10002_本、雑誌、コミック.xlsx」
さいごに
いかがだったでしょうか?
今回はYahoo!ショッピングAPIとPythonを使用して、カテゴリIDの取得および売り上げランキング取得作業を自動化する内容でした。
他にもキーワードランキングの取得など面白そうなものもあるので、今度試してみようかなと思います。その際はまた紹介します。
なお、弊社ではこのように業務改善の一環として自動化に関するソリューションを提供しています。
「こんな作業を自動化したい・できるのか?」等、業務効率化に関するご相談があれば、お問い合わせからお気軽にご連絡下さい。