Clever Geek Handbook

Un aperçu du package python yadirstat - le moyen le plus simple d'obtenir des statistiques de l'API Yandex Direct

Bonjour, je dois collecter des statistiques auprès de Yandex Direct et, pour simplifier mon travail, j'ai publié mon package python, avec lequel cela peut être fait très simplement.



Vous devez d'abord obtenir un jeton pour votre compte ( plus de détails ici )



Le paquet yadirstat est déjà publié sur pypi - vous pouvez l'installer en utilisant pip 



pip install yadirstat


Le package vous permet d'obtenir les statistiques suivantes:



  • Statistiques de campagne
  • Statistiques sur les termes d'impression (tels que les mots clés et les audiences)
  • Statistiques de requête de recherche


Comment les statistiques sont demandées:




yadirstat.yadirstat. ( ,  ,  ,  )


Quelque chose comme ceci ressemblera à une demande pour obtenir des statistiques sur les requêtes de recherche 




query_report =yadirstat.yadirstat.query('','-1245234','2020-05-10','2020-07-15')
print(query_report)




Et voici une demande pour obtenir des statistiques sur les campagnes : 


campaign_report = yadirstat.yadirstat.campaign('','-1245234','2020-05-10','2020-07-15')
print(campaign_report)


Et voici une demande pour obtenir des statistiques sur les conditions d'impressions : 




criteria_report = yadirstat.yadirstat.criteria('','-1245234','2020-05-10','2020-07-15')
print(criteria_report)


Un exemple de ma demande: 




from yadirstat import yadirstat
x = yadirstat.yadirstat.campaign('AgAAAxxxxxxxXXXXXXxxxxxXXXXXcI','BxxxxXXXX','2020-05-10','2020-07-15')
print(x)


La sortie ressemble à ceci:







Si les données ne tiennent pas pendant la sortie, vous pouvez utiliser ce qui suit: 




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)


En sortie, nous obtenons un DataFrame.



Pour une utilisation complète, je remplace "-" par "0"



Structure de données



Recherches:



  • Nom de la campagne
  • Requete
  • Impressions
  • Clics
  • Ctr
  • Coût
  • AvgCpc
  • Taux de conversion
  • CostPerConversion
  • Les conversions


Campagnes *:



  • Date
  • Nom de la campagne
  • Impressions
  • Clics
  • Ctr
  • Coût
  • AvgCpc
  • Taux de rebond
  • AvgPageviews
  • Taux de conversion
  • CostPerConversion
  • Les conversions
  • Date


Conditions d'affichage:



  • Nom de la campagne
  • Critère
  • Impressions
  • Clics
  • Ctr
  • Coût
  • AvgCpc
  • Date


* - L'ajout d'une date comme dernière colonne vous permet de ne pas perdre de données par dates lors du transfert d'un DataFrame (par exemple, lors du transfert vers BigQuery, une colonne avec des dates est perdue du fait qu'elle est indexée, pour éviter les problèmes, j'ai juste dupliqué cette colonne).



Pourquoi une telle structure? C'est ainsi que je collecte des statistiques pour pouvoir ensuite les envoyer à Google BigQuery, puis les visualiser dans Google DataStudio.



Je serais heureux d'entendre des suggestions pour le développement de ce paquet et votre expérience dans la collecte de statistiques.



PS:



  • Cela fonctionne également avec les comptes d'agent.
  • Et avec les comptes Elama


More articles:


All Articles