हम Yandex.Metrica API का उपयोग करके एक साधारण वेब-सेवा बनाते हैं

सभी को नमस्कार!

इतना समय पहले नहीं, यैंडेक्स ने उपयोग के लिए Yandex.Metrica API खोला। इस लेख में, मैं समझाता हूं कि यह क्या है, इसका उपयोग कैसे करना है, और Google Analytics API से अंतर का संक्षेप में वर्णन करें।

इसके अलावा, मैं दिखाऊंगा कि कैसे इस एपीआई का उपयोग एक वेब सेवा बनाने के लिए किया जाता है जिसमें आप वर्तमान साइट के प्रदर्शन की अतीत से तुलना कर सकते हैं और देख सकते हैं कि समय के साथ पृष्ठों की लोकप्रियता कैसे बदल गई है:

संक्षेप में मीट्रिक एपीआई के बारे में

Metrica API और Google Analytics API के बीच मुख्य अंतर यह है कि यह रिपोर्टों पर केंद्रित है, न कि मैट्रिक्स पर। GA का उपयोग करने वाले एक प्रोग्रामर को सेवा को बताना चाहिए "मैं लक्ष्य 1 से टूट गए विज्ञापन स्रोतों से विज़िट देखना चाहता हूं, विज़िट की संख्या, उछाल दर," मेट्रिक्स के उपयोगकर्ता कहेंगे "मैं सामग्री पर एक रिपोर्ट देखना चाहता हूं"।

संकेतकों के बजाय रिपोर्टों पर ध्यान केंद्रित करने का विकल्प, सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए एक उपकरण के रूप में मेट्रिक्स की अवधारणा से मेल खाता है, न कि पेशेवरों के लिए। मेट्रिक्स एपीआई का उपयोग करना वास्तव में बहुत आसान है।

हालांकि, वर्तमान दृष्टिकोण में इसकी कमियां हैं। सबसे पहले, आप केवल सेवा से यांडेक्स प्रोग्रामर द्वारा पूर्वनिर्धारित रिपोर्टों का अनुरोध कर सकते हैं। दूसरे, चूंकि रिपोर्ट की संरचना को बदला नहीं जा सकता, इसलिए हर बार आपको अत्यधिक मात्रा में जानकारी मिलेगी, जो सेवा के प्रतिक्रिया समय को प्रभावित कर सकती है।

मीट्रिक बहुत तेज़ी से विकसित हो रहा है (लेख के लेखन के दौरान मैं भी एपीआई को थोड़ा बदलने में कामयाब रहा), इसलिए मुझे यकीन है कि जल्द ही जीए की तरह, केवल आवश्यक संकेतकों के लिए रिपोर्ट उत्पन्न करना संभव होगा, और ऊपर वर्णित समस्याएं गायब हो जाएंगी।

इसकी आवश्यकता क्यों है?

तो आपको मीट्रिक एपीआई की आवश्यकता क्यों है? इसके साथ, आप कई दिलचस्प चीजें कर सकते हैं, उदाहरण के लिए:

1. साइट पर वास्तविक समय के आंकड़े दिखाएं
2. अपने CRM में साइट आँकड़े एकीकृत करें
3. कर्मचारियों के काम को स्वचालित और सरल बनाना

बिंदु एक मज़ेदार सीटी-नकली है, जो, हालांकि, साइट के विज्ञापनदाताओं के लिए रुचि हो सकती है। आप स्वचालित रूप से साइट पर आने वाले सबसे लोकप्रिय प्रश्नों को प्रदर्शित कर सकते हैं, उपस्थिति अनुसूची, भौगोलिक क्षेत्र जहां से उपयोगकर्ता आते हैं, और बहुत सीधे "साइट पर विज्ञापन" पृष्ठ पर।

उदाहरण के लिए, यहाँ हैबर ( http://habrahabr.ru/info/stats/ ) पर यह कैसे किया गया है:



बिंदु 2 (सीआरएम में आंकड़ों का एकीकरण) बिना किसी स्पष्टीकरण के समझा जा सकता है। ऑर्डर के स्रोत, खरीदार के क्षेत्र और कभी-कभी विशिष्ट विज्ञापन रचनात्मक के बारे में आंतरिक जानकारी में जोड़ें - यह किसी भी विज्ञापनदाता / विश्लेषक का नीला सपना है। ऐसा होने के बाद, यह तुरंत स्पष्ट हो जाएगा कि कौन सा विज्ञापन प्रभावी है और कौन सा नहीं है, और साथ ही उपयोगकर्ता को कम से कम कुछ अतिरिक्त प्रश्नों के कॉल सेंटर से छुटकारा दिलाएं।

कर्मचारियों के काम को स्वचालित करना (बिंदु 3) उन लोगों के लिए महत्वपूर्ण है जो बहुत सारे विज्ञापन देते हैं, एसईओ पर बहुत पैसा खर्च करते हैं और लगातार इस पूरी चीज की प्रभावशीलता की निगरानी करते हैं। मान लीजिए कि हर हफ्ते आपके कर्मचारी Yandex.Metrica से 40 रिपोर्ट की प्रक्रिया करते हैं। वे प्रत्येक रिपोर्ट पर 10 मिनट बिताते हैं। यह 6 घंटे 40 मिनट का है। और अगर आप उन्हें पहले से ही संसाधित दस्तावेज देते हैं, तो ये 7 घंटे वास्तव में उपयोगी कुछ पर खर्च किए जा सकते हैं।

प्रोग्रामर के लिए मुख्य लाभ

जीए एपीआई और इसके भारी XML प्रारूप के साथ काम करने के बाद , मैं एक और महत्वपूर्ण बिंदु पर अलग से जोर देना चाहूंगा: मीट्रिक आपको JSON में डेटा प्राप्त करने की अनुमति देता है! मेरी राय में, यह GA पर सबसे महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी लाभों में से एक है। सभी आधुनिक भाषाएं JSON बॉक्स से बाहर काम करने में सक्षम हैं, और इस प्रकार किसी भी अतिरिक्त पुस्तकालयों की आवश्यकता नहीं है। मीट्रिक के साथ Google के विपरीत, आप तुरंत बैठ सकते हैं और जा सकते हैं।

यह सत्यापित करना बहुत आसान है, एक नया ब्राउज़र टैब खोलें और निम्न URL पर जाएं (आपको यैंडेक्स में लॉग इन होना चाहिए): http://api-metrika.yandex.ru/counters.json?pretty=1 ।

बधाई हो, आपने बस मीट्रिक API का उपयोग किया है। और आपको सर्वर प्रतिक्रिया को पार्स करने के लिए किसी अतिरिक्त प्रोग्राम की भी आवश्यकता नहीं है।

हम Metrica API के आधार पर अपनी सेवा प्रदान करते हैं

इसलिए, एपीआई की गहरी समझ पाने के लिए, आइए हम एक इंटरनेट सेवा बनाने की कोशिश करें जो मीट्रिक की मानक क्षमताओं का विस्तार करती है। डिफ़ॉल्ट रूप से, इसमें एक बहुत महत्वपूर्ण चीज का अभाव है - पिछली अवधि के साथ तुलना। यह एक बहुत ही सुविधाजनक सुविधा है, जिसकी बदौलत वेबसाइट एनालिटिक्स बहुत आसान होता जा रहा है। जीए में, एक अवधि तुलना इस तरह दिखती है:



आइए मैट्रिक के लिए कुछ ऐसा ही करने की कोशिश करते हैं।

इससे पहले कि आप सीधे रिपोर्ट बनाना शुरू करें, आपको उपयोगकर्ता को उस काउंटर का चयन करने का अवसर देना चाहिए, जिसके आंकड़े वह देखना चाहता है। ऐसा करने के लिए, हमें उस लिंक का उपयोग करना होगा जिसे हमने पहले ही ऊपर देखा था ( http://api-metrika.yandex.ru/counters.nson )। सर्वर द्वारा भेजी जाने वाली जानकारी से, हमें दो पैरामीटर प्राप्त करने की आवश्यकता है: आईडी और साइट। आईडी काउंटर की संख्या है, जिसके बिना किसी भी आंकड़े को प्राप्त करना असंभव है, और साइट पंजीकरण के दौरान निर्दिष्ट साइट का नाम है।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि एपीआई बनाते समय आपको लॉग इन करना होगा। यह कई अलग-अलग तरीकों से किया जा सकता है, जिसका वर्णन मैं इस लेख में नहीं करूंगा। अपनी सेवा के लिए, मैंने oAuth को चुना, क्योंकि मैंने पहले से ही Google सेवाओं के साथ काम करते समय इसका उपयोग किया था। जैसा कि यह निकला, यैंडेक्स से ऑउथ का कार्यान्वयन अपने विदेशी प्रतिद्वंद्वी के संस्करण की तुलना में उपयोग करने के लिए बहुत सरल है।

इसलिए, हम उपयोगकर्ता को काउंटर और उस अवधि का चयन करने के लिए एक इंटरफ़ेस बनाएंगे जिसके साथ हम अपने डेटा की तुलना करेंगे। अजगर पर, काउंटरों के अनुरोध के लिए कोड इस तरह दिखाई देगा:

class FetchCounters (webapp . RequestHandler):
def post ( self ):
token = cgi . escape( self . request . get( 'token' ))
counters = memcache . get(token)
if counters is None :
fetch_url = 'api-metrika.yandex.ru/counters.json?oauth_token=' + token
result = urlfetch . fetch(url = fetch_url, deadline =3600 )
if result . status_code == 200 :
counters = json . loads(result . content)[ "counters" ]
memcache . add(token, counters, 3600 ) # TTL 3600 __seconds__
else :
counters = 'Oops, looks like you don \' t have permission to access counters'
self . response . out . write(json . dumps(counters))


चूंकि यह सेवा उत्पादन के लिए अभिप्रेत नहीं है, इसलिए हम उपयोगकर्ता टोकन के लिए मेकचे में काउंटरों की सूची को सहेजेंगे, ताकि सर्वर को फिर से न खींचा जा सके। वास्तव में, यह शायद Google AppEngine प्लेटफॉर्म पर करने लायक नहीं है - मेमेचे अपेक्षाकृत छोटा है।

उपयोगकर्ता के लिए, इंटरफ़ेस इस तरह दिखेगा:



इसके बाद, हमें उपलब्ध सूची में से उपयुक्त रिपोर्ट का चयन करना होगा। मेट्रिक्स एपीआई में निम्नलिखित रिपोर्ट समूह हैं:

• यातायात
• सूत्रों का कहना है
• सामग्री
• भूगोल
• जनसांख्यिकी
• कंप्यूटर

ग्राफ़ बनाने के लिए, आपको समीक्षाधीन अवधि के प्रत्येक दिन विज़िट की संख्या जानने की आवश्यकता है, इसलिए हमें "ट्रैफ़िक" रिपोर्ट की एक समूह की आवश्यकता है, और इसमें एक रिपोर्ट "ट्रैफ़िक" है। आवश्यक डेटा प्राप्त करने के लिए, हम निम्नलिखित फ़ॉर्म का अनुरोध करेंगे:
http://api-metrika.yandex.ru/stat/traffic/summary.json?id=XXXXXX&date1=YYYYMMDD&date2=YYYYMMDD&oauth_token=XXXXXX

आईडी उपयोगकर्ता द्वारा चुने गए काउंटर की आईडी है, तारीख 1 और तारीख 2 निर्दिष्ट प्रारूप में तारीखें हैं। मीट्रिक एपीआई के किसी भी अनुरोध को सीधे ब्राउज़र में जांचा जा सकता है, इसलिए आप बस अपने काउंटर की आईडी ले सकते हैं और इसे इस लिंक में बदल सकते हैं। यदि आप Yandex सेवाओं में लॉग इन हैं, तो आप oAuth टोकन को छोड़ सकते हैं।

प्रतिक्रिया में, मीट्रिक एक ऐसी रिपोर्ट लौटाएगी जिसमें बहुत सारी अनावश्यक जानकारी होती है, हमें केवल दिनांक ("दिनांक") और विज़िट की संख्या ("विज़िट") चाहिए:

data1 = map ( lambda x: { "date" : self . format_date(x[ "date" ]), "visits" : x[ "visits" ] }, json . loads(res1 . content)[ "data" ])


अगला, हम उपयोगकर्ता द्वारा चयनित अवधि की तुलना पिछले दिनों की अवधि के साथ करते हैं (उदाहरण के लिए, 1.06-7.06 की तुलना 24-31 मई, 2005 के साथ की जाएगी )। ऐसा करने के लिए, हम पहले समय की अवधि की गणना करते हैं:

period = [datetime . strptime(cgi . escape( self . request . get( 'date_1' )), "%Y-%m- %d " ), datetime . strptime(cgi . escape( self . request . get( 'date_2' )), "%Y-%m- %d " )]
rng = period[ 1 ] - period[ 0 ] + timedelta( 1 )


और फिर हमारी अवधि के समापन बिंदु से लंबाई घटाएँ:

res2 = self . fetch_data( map ( lambda x: x - rng, period))
if not res2:
return
data2 = map ( lambda x: { "visits" : x[ "visits" ] }, json . loads(res2 . content)[ "data" ])


नतीजतन, उपयोगकर्ता की अवधि से प्रत्येक तिथि के लिए, हमारे पास इस दिन और एन दिनों पर विज़िट की संख्या होगी, और इन आंकड़ों के आधार पर हम पहले से ही एक कार्यक्रम बना सकते हैं। मैंने चार्ट बनाने के लिए Google चार्ट का उपयोग किया, क्योंकि उनके साथ काम करना आसान है, और परिणाम बहुत अच्छा लगता है। तुलना चार्ट इस तरह दिखता है:



अब जब हमारे पास दिनों और यात्राओं के आंकड़े हैं, तो हम प्रत्येक दिन औसत से विचलन की गणना क्यों नहीं करते हैं। यदि आप हिस्टोग्राम के रूप में इस जानकारी को प्रस्तुत करते हैं, तो यह समझना आसान होगा कि क्या आप निर्मित चार्ट पर सहकर्मी हैं।

ऐसा करने के लिए, दिनों की संख्या से विज़िट की मात्रा को विभाजित करके औसत मूल्य की गणना करें, और फिर प्रत्येक व्यक्तिगत दिन के मूल्य के साथ प्राप्त मूल्य की तुलना करें। परिणामस्वरूप, हमें निम्नलिखित चित्र मिलते हैं:



तो, अब हमारे पास अतीत के साथ यातायात की तुलना करने के लिए आरेख हैं, लेकिन हमारी सेवा को वास्तव में उपयोगी बनाने के लिए, आपको कुछ और जोड़ना होगा।

किसी साइट का मूल्यांकन करते समय, किसी को अक्सर तुलना करना पड़ता है कि पृष्ठों की लोकप्रियता कैसे बदल गई है। उदाहरण के लिए, इस महीने में डोबसन के स्टैंड पर टेलिस्कोप अच्छी तरह से काम नहीं करते हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि उन्होंने अतीत में भी अच्छी बिक्री की थी। आइए एक रिपोर्ट को जोड़ने का प्रयास करें जिसमें आप पृष्ठ ट्रैफ़िक में परिवर्तन देख सकते हैं।

ऐसा करने के लिए, हम "सामग्री" रिपोर्ट के प्रकार का उपयोग करेंगे, और इसमें रिपोर्ट "लोकप्रिय" होगी। इस रिपोर्ट में प्रविष्टियों की संख्या, निकास और विचारों की जानकारी है। आप http://api-metrika.yandex.ru/stat/content/popular.json?id=XXXXXX&date1=YYYYMMDD&date2-YYYMMDD&oauth_token=XXXXXX&per_page=20 लिंक पर क्लिक करके रिपोर्ट डेटा प्राप्त कर सकते हैं।

कृपया ध्यान दें कि इस बार लिंक में एक नया पैरामीटर "per_page" दिखाई दिया। यह एक वैकल्पिक पैरामीटर है जो मीट्रिक एपीआई को बताता है कि सर्वर की प्रतिक्रिया में कितने रिकॉर्ड होने चाहिए। डिफ़ॉल्ट रूप से, सर्वर हमेशा 100 रिकॉर्ड लौटाता है, लेकिन हमारे लिए इस मामले में यह एक अतिरिक्त मूल्य है।

अन्यथा, डेटा प्राप्त करने के लिए तंत्र बहुत समान हैं।

res1 = self . fetch_data(period, 20 )
if not res1:
return
data1 = json . loads(res1 . content)[ "data" ]

res2 = self . fetch_data( map ( lambda x: x - rng, period))
if not res2:
return
data2 = make_url_tuple(json . loads(res2 . content)[ "data" ])


परिणामस्वरूप, हमारी सेवा निम्नानुसार दिखाई देगी:



इस तथ्य के कारण कि सही कॉलम दिखाता है कि पिछली अवधि की तुलना में स्थिति कैसे बदल गई है, पृष्ठों की लोकप्रियता की गतिशीलता को समझना बहुत आसान है।

परिशिष्ट

आप http://metrika-api.appspot.com पर आपके द्वारा की गई सेवा से खेल सकते हैं
स्रोत कोड यहां उपलब्ध है: https://github.com/sakudayo/Hello-Metrics
मीट्रिक एपीआई पर प्रलेखन यैंडेक्स द्वारा URL पर पोस्ट किया गया है: http://api.yandex.ru/metrika/doc/ref/concepts/About.xml
Google चार्ट दस्तावेज़: http://code.google.com/intl/en-US/apis/chart/