magnit-pure-api 0.4.1

Minimal Python Api for shop Magnit

Magnit Pure API

Magnit Pure API — это Python-библиотека для работы с API и веб-ресурсами сети магазинов "Магнит". Она позволяет получать информацию о категориях и товарах, а также авторизовываться в системе.

---

Установка

Требования

• Python 3.9+
• Установленные зависимости (см. ниже)

Установка через pip

pip install pyatorochka-min-api

или вручную:

git clone https://github.com/ваш-репозиторий/magnit-pure-api.git
cd magnit-pure-api
pip install -r requirements.txt

Зависимости

requests>=2.31.0
beautifulsoup4>=4.12.2
pandas>=2.0.0
urllib3>=2.0.0

---

Быстрый старт

Инициализация

from magnit_api import MagnitApi

# Инициализация с указанием телефона, пароля и кода магазина
# Параметры burp_host и burp_port не используются в текущей версии
api = MagnitApi(
    phone="[phone]",
    password="your_password",
    shop_code="12345"
)

---

Основные методы

1. Авторизация

if api.authorize():
    print("Авторизация успешна!")
else:
    print("Ошибка авторизации.")

2. Получение списка категорий

categories = api.get_categories(shop_code="12345")
print(categories)

3. Получение товаров по категории

products = api.get_products(
    category_id="4226-molochnye-produkty", # у вас будет свой
    shop_code="12345",
    page=4
)
for product in products:
    print(product['title'], product['sale_price'])

4. Парсинг всех товаров и сохранение в JSON

api.parse_products(
    shop_code="12345",
    output="products.json",
    rpages=2  # количество страниц товаров для парсинга
)

---

Примеры использования

Пример 1: Получение всех категорий и товаров

api = MagnitApi(phone="[phone]", password="your_password", shop_code="12345")
categories = api.get_categories("12345")
for category in categories:
    products = api.get_products(category, "12345", 1)
    print(f"Категория: {category}, Товаров: {len(products)}")

Пример 2: Сохранение данных в CSV

import pandas as pd

api = MagnitApi(phone="[phone]", password="your_password", shop_code="12345")
products = api.parse_products("12345", "products.json", 2)
df = pd.DataFrame(products)
df.to_csv("products.csv", index=False)

---

Обработка ошибок

• Если авторизация не удалась, проверьте правильность телефона/пароля.
• Если не удается получить данные, проверьте код магазина и интернет-соединение.
• В текущей версии **Burp** прокси **не используется**