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Eine Übersicht über das Python-Paket yadirstat - der einfachste Weg, Statistiken über die Yandex Direct-API abzurufen

Hallo, ich muss Statistiken von Yandex Direct sammeln und zur Vereinfachung meiner Arbeit habe ich mein Python-Paket veröffentlicht, mit dem dies sehr einfach gemacht werden kann.



Zuerst müssen Sie ein Token für Ihr Konto erhalten ( weitere Details hier ).



Das yadirstat-Paket ist bereits auf pypi veröffentlicht - Sie können es mit pip installieren 



pip install yadirstat


Mit dem Paket können Sie die folgenden Statistiken abrufen:



  • Kampagnenstatistik
  • Statistiken zu Impressionen (wie Keywords und Zielgruppen)
  • Suchabfragestatistiken


Wie Statistiken angefordert werden:




yadirstat.yadirstat. ( ,  ,  ,  )


So etwas sieht aus wie eine Anfrage, Statistiken zu Suchanfragen abzurufen 




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




Und hier ist eine Anfrage, um Statistiken über Kampagnen zu erhalten : 


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


Und hier ist eine Anfrage, um Statistiken über die Bedingungen von Impressionen zu erhalten : 




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


Ein Beispiel für meine Anfrage: 




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


Die Ausgabe sieht folgendermaßen aus:







Wenn die Daten während der Ausgabe nicht passen, können Sie Folgendes verwenden: 




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)


Am Ausgang erhalten wir einen DataFrame.



Bei voller Nutzung ersetze ich "-" durch "0".



Datenstruktur



Suchen:



  • Kampagnenname
  • Abfrage
  • Impressionen
  • Klicks
  • Ctr
  • Kosten
  • Durchschn
  • Wechselkurs
  • CostPerConversion
  • Konvertierungen


Kampagnen *:



  • Datum
  • Kampagnenname
  • Impressionen
  • Klicks
  • Ctr
  • Kosten
  • Durchschn
  • BounceRate
  • AvgPageviews
  • Wechselkurs
  • CostPerConversion
  • Konvertierungen
  • Datum


Anzeigebedingungen:



  • Kampagnenname
  • Kriterium
  • Impressionen
  • Klicks
  • Ctr
  • Kosten
  • Durchschn
  • Datum


* - Wenn Sie ein Datum als letzte Spalte hinzufügen, können Sie bei der Übertragung eines DataFrame keine Daten nach Datum verlieren. (Bei der Übertragung an BigQuery geht beispielsweise eine Spalte mit Datum aufgrund der Indizierung verloren. Um Probleme zu vermeiden, habe ich diese Spalte einfach dupliziert.)



Warum so eine Struktur? Auf diese Weise sammle ich Statistiken, damit ich sie an Google BigQuery senden und in Google DataStudio visualisieren kann.



Ich würde mich über Vorschläge für die Entwicklung dieses Pakets und Ihre Erfahrung beim Sammeln von Statistiken freuen.



PS:



  • Dies funktioniert auch mit Agentenkonten.
  • Und mit Elama-Konten


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