> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://sanghunkang.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # appsflyer pull api를 이용해 daily report 적재하기 - URL: https://sanghunkang.com/ko/loading-daily-reports-using-appsflyer-pull-api-ko/ - Published: 2017-02-09T00:00:00.000Z - Updated: 2026-08-31T10:05:35.000Z - Author: Sanghun Kang - Tags: dev, #ko, appsflyer, data-engineering, marketing - 참조: [appsflyer pull api 가이드](https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/207034346-Pull-APIs-Pulling-AppsFlyer-Reports-by-APIs?ref=sanghunkang.com) - push api가 아닌 pull api를 사용하는 이유. - 앱스플라이어 이벤트를 많이 정의할수록 push api가 빈번하게 호출된다. - 이는 서비스 품질 저하로 이어질 수 있음. (완벽한 분석용 DB가 따로 구축되어 있다면 상관 없다.) - **그러므로 실시간 데이터 적재보다는 하루에 한번, 전일자 데이터를 적재하기로 결정했고 이런 용도에는 pull api가 적합하다.** - product와 archive에 동시에 적재하는 이유. - 앱스플라이어에서 데이터를 무한정 제공하진 않는다. - 가입한 플랜에 따라 최근 x일자 데이터만 조회가 가능하다. - 그렇기에 미리미리 자체적으로 데이터를 보관해야 한다. - 이를 위해 앱스플라이어에서 직접 AWS s3로 데이터를 알아서 쌓아주는 [data locker](https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/218125823-AppsFlyer-Data-Locker?ref=sanghunkang.com)라는 서비스를 제공하지만 매우 비싸다. - 내부 db와의 join을 위해 product에 적재해야 하지만 계속 쌓아두기엔 용량의 압박이 있다. - **그러므로 동일한 데이터를 product와 archive에 동시에 쌓고 일정 시간이 지난 데이터는 product에서 삭제해서 용량 확보.** - 주의점 - api url에 timezone을 꼭 설정해주자. - 만약 한국시간대 기준으로 데이터를 적재하고 싶다면 `&timezone=Asia/Seoul`을 추가해 준다. [https://hq.appsflyer.com/export/{APP\_ID}}/{REPORT\_TYPE}/v5?api\_token={API\_TOKEN}&from={FROM\_DATE}&to={TO\_DATE}&timezone=Asia/Seoul](https://hq.appsflyer.com/export/%7BAPP%5FID%7D%7D/%7BREPORT%5FTYPE%7D/v5?api%5Ftoken={API%5FTOKEN}&from={FROM%5FDATE}&to={TO%5FDATE}&timezone=Asia/Seoul&ref=sanghunkang.com) - [가이드](https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/207034346-Pull-APIs-Pulling-AppsFlyer-Reports-by-APIs?ref=sanghunkang.com)대로라면 UTC+9를 의미하는 `&timezone=%2B09:00`도 동일한 결과를 보여야 하지만 동일한 결과를 보여주지 않는다. appsflyer에 문의 결과 문제가 있는것 같으니 `&timezone=Asia/Seoul`를 사용하라고 안내를 받았다. - 글로벌 서비스라면 currency도 정할 수 있다. 역시 [가이드](https://support.appsflyer.com/hc/en-us/articles/207034346-Pull-APIs-Pulling-AppsFlyer-Reports-by-APIs?ref=sanghunkang.com)참조. ## 1\. API 정리 - Raw data reports의 installs report와 in-app-events를 한 테이블에 적재 - performance report - Partners by Date의 경우 이벤트 실행 횟수가 기록되어있는데 이벤트가 아직 확정되지 않아 보류 - 안드로이드 - 인스톨: [https://hq.appsflyer.com/export/{}/installs\_report/v5?api\_token={}&from={from\_date}&to={to\_date}&timezone=Asia/Seoul](https://hq.appsflyer.com/export/%7B%7D/installs%5Freport/v5?api%5Ftoken={}&from={from%5Fdate}&to={to%5Fdate}&timezone=Asia/Seoul&ref=sanghunkang.com) - 인앱이벤트: [https://hq.appsflyer.com/export/{}/in\_app\_events\_report/v5?api\_token={}&from={from\_date}&to={to\_date}&timezone=Asia/Seoul](https://hq.appsflyer.com/export/%7B%7D/in%5Fapp%5Fevents%5Freport/v5?api%5Ftoken={}&from={from%5Fdate}&to={to%5Fdate}&timezone=Asia/Seoul&ref=sanghunkang.com) - 리타게팅 인앱이벤트: api 엑세스 지원 X (추후 지원 예정) - ios - 인스톨: [https://hq.appsflyer.com/export/{}/installs\_report/v5?api\_token={}&from={from\_date}&to={to\_date}&timezone=Asia/Seoul](https://hq.appsflyer.com/export/%7B%7D/installs%5Freport/v5?api%5Ftoken={}&from={from%5Fdate}&to={to%5Fdate}&timezone=Asia/Seoul&ref=sanghunkang.com) - 인앱이벤트: [https://hq.appsflyer.com/export/{}/in\_app\_events\_report/v5?api\_token={}&from={from\_date}&to={to\_date}&timezone=Asia/Seoul](https://hq.appsflyer.com/export/%7B%7D/in%5Fapp%5Fevents%5Freport/v5?api%5Ftoken={}&from={from%5Fdate}&to={to%5Fdate}&timezone=Asia/Seoul&ref=sanghunkang.com) - 리타게팅 인앱이벤트: api 엑세스 지원 X (추후 지원 예정) - performance report - Daily를 사용. - performance report - Partners by Date의 경우 이벤트 실행 횟수가 기록되어있는데 이벤트가 아직 확정되지 않아 보류 - 안드로이드: [https://hq.appsflyer.com/export/{}/daily\_report/v4?api\_token={}&from={from\_date}&to={to\_date}&timezone=Asia/Seoul](https://hq.appsflyer.com/export/%7B%7D/daily%5Freport/v4?api%5Ftoken={}&from={from%5Fdate}&to={to%5Fdate}&timezone=Asia/Seoul&ref=sanghunkang.com) - ios: [https://hq.appsflyer.com/export/{}/daily\_report/v4?api\_token={}&from={from\_date}&to={to\_date}&timezone=Asia/Seoul](https://hq.appsflyer.com/export/%7B%7D/daily%5Freport/v4?api%5Ftoken={}&from={from%5Fdate}&to={to%5Fdate}&timezone=Asia/Seoul&ref=sanghunkang.com) ## 2\. 테이블 설계 | api 제공 column | 필요? | 디비 column 명 | datatype | | -------------------- | --- | ---------------------------- | -------- | | Date | O | date | date | | Agency/PMD (af\_prt) | X | agency | text | | Media Source (pid) | O | media\_source | text | | Campaign (c) | O | campaign | text | | Impressions | O | impressions | integer | | Clicks | O | clicks | integer | | CTR | O | ctr | numeric | | Installs | O | installs | integer | | Conversion Rate | O | conversion\_rate | numeric | | Sessions | O | sessions | integer | | Loyal Users | O | loyal\_users | integer | | Loyal Users/Installs | O | loyal\_users\_over\_installs | numeric | | Total Cost | O | total\_cost | numeric | | Average eCPI | O | average\_ecpi | numeric | | (플랫폼 구분용 추가 column) | O | platform | text | ## 3\. 테이블 생성 ```sql create table appsflyer_daily ( date date, agency text, media_source text, campaign text, impressions integer, clicks integer, ctr numeric, installs integer, conversion_rate numeric, sessions integer, loyal_users integer, loyal_users_over_installs numeric, total_cost numeric, average_ecpi numeric, platform text -- android or ios ) ``` ## 4\. 안드로이드&ios dataframe 합치기 - 둘 다 동일한 format이라 문제 없음 - 다만 어떤 플랫폼의 데이터인지 구분해주기 위해 platform column 추가 ## 5\. temp테이블로 to\_sql - temp\_appsflyer\_raw\_data ## 6\. temp테이블 -> 적재테이블로 insert ## 전체 스크립트 ```python #-*-coding:utf-8 import datetime import locale import datetime import os import pandas as pd import sqlalchemy import psycopg2 import numpy as np # from slacker import Slacker # 작업이 완료되면 슬랙으로 noti를 주기위해 넣음. 다른 방식으로 작업 결과를 체크한다면 지워도 무방함. # SLACK_CHANNEL = 'YOUR_SLACK_CHANNEL' # SLACK_TOKEN = "YOUR_SLACK_BOT_TOKEN" # DB연결 function def connect(user, password, db, host, port=DEFAULT_PORT): '''Returns a connection and a metadata object''' url = 'postgresql://{}:{}@{}:{}/{}' url = url.format(user, password, host, port, db) # The return value of create_engine() is our connection object connection = sqlalchemy.create_engine(url, client_encoding='utf8') return connection # product DB 연결 정보 product_user = '' product_password = '' product_host='' product_port = product_db = '' # archive DB 연결 정보 archive_user = '' archive_password = '' archive_host='' archive_port = archive_db = '' # 어제자 데이터를 가져와 적재하기 위해 어제 날자를 구함 today = datetime.datetime.now().date() yesterday = today - datetime.timedelta(1) # 어제 데이터만 조회하기 위함 from_date=to_date=yesterday product_connection_string = "dbname={dbname} user={user} host={host} password={password} port={port}"\ .format(dbname=product_db, user=product_user, host=product_host, password=product_password, port=product_port) archive_connection_string = "dbname={dbname} user={user} host={host} password={password} port={port}"\ .format(dbname=archive_db, user=archive_user, host=archive_host, password=archive_password, port=archive_port) # 다운로드 경로 & api url 지정 download_path_daily_report = "WRITE_YOUR_PATH/{date}_{platform}_daily_report.csv" download_path_android_daily_report = download_path_daily_report.format(date=yesterday, platform='android') download_path_ios_daily_report = download_path_daily_report.format(date=yesterday, platform='ios') api_url_android_daily_report = "https://PULL_API_URL_AND_API_KEY&from={from_date}&to={to_date}&timezone=Asia/Seoul" api_url_ios_daily_report = "https://PULL_API_URL_AND_API_KEY&from={from_date}&to={to_date}&timezone=Asia/Seoul" api_url_android_daily_report = api_url_android_daily_report.format(from_date=from_date , to_date=to_date) api_url_ios_daily_report = api_url_ios_daily_report.format(from_date=from_date , to_date=to_date) api_call="wget -O {download_path} '{api_url}'" api_call_android_daily_report = api_call.format(download_path=download_path_android_daily_report , api_url = api_url_android_daily_report) api_call_ios_daily_report = api_call.format(download_path=download_path_ios_daily_report , api_url = api_url_ios_daily_report) # 위에서 만든 명령어로 레포트를 다운로드 os.system(api_call_android_daily_report) os.system(api_call_ios_daily_report) # 각 os별 레프트를 불러와 플랫폼 구분자를 넣어주고 하나의 dataframe으로 합치기 android_report = pd.read_csv(download_path_android_daily_report) ios_report = pd.read_csv(download_path_ios_daily_report) android_report['platform'] = 'android' ios_report['platform'] = 'ios' total_report = pd.concat([android_report, ios_report], axis = 0) # column명을 정제. 대문자를 소문자로, 공백문자를 underscore로 total_report.columns = ['date', 'agency', 'media_source', 'campaign', 'impressions', 'clicks', 'ctr', 'installs', 'conversion_rate', 'sessions', 'loyas_users', 'loyal_users_over_installs', 'total_cost', 'average_ecpi', 'platform'] # agency가 없을 경우 'None'이라는 스트링값으로 기록이 되어 이를 np.nan으로 replace total_report['agency'] = total_report['agency'].replace('None', np.nan) #connect production DB with sqlalchemy product = connect(product_user, product_password, product_db, product_host, product_port) # 기존에 적재하는 테이블에 어제자 데이터를 insert하는 형식으로 하기보단 아래 순서대로 작업을 진행. # 1. 다운받은 csv를 temp 테이블로 옮긴 뒤, # 2. temp테이블의 모든 레코드를 기존 적재 테이블로 옮기고 # 3. temp테이블 drop # 4. 다운받은 csv파일 삭제 # 1. 다운받은 csv를 temp 테이블로 옮긴 뒤, total_report.to_sql('temp_appsflyer_daily', product, index=False, dtype={'date':sqlalchemy.types.Date(), 'agency':sqlalchemy.types.Text(), 'media_source':sqlalchemy.types.Text(), 'campaign':sqlalchemy.types.Text(), 'impressions':sqlalchemy.types.Integer(), 'clicks':sqlalchemy.types.Integer(), 'ctr':sqlalchemy.types.Numeric(), 'installs':sqlalchemy.types.Integer(), 'conversion_rate':sqlalchemy.types.Numeric(), 'sessions':sqlalchemy.types.Integer(), 'loyas_users':sqlalchemy.types.Integer(), 'loyal_users_over_installs':sqlalchemy.types.Numeric(), 'total_cost':sqlalchemy.types.Numeric(), 'average_ecpi':sqlalchemy.types.Numeric(), 'platform':sqlalchemy.types.Text() } ) # connect production DB wiht psycopg2 product_psycopg = psycopg2.connect(product_connection_string) pc = product_psycopg.cursor() # 2. temp테이블의 모든 레코드를 기존 적재 테이블로 옮기고 # 3. temp테이블 drop sql_insert = """ insert into appsflyer_daily select * from temp_appsflyer_daily """ sql_drop = """drop table temp_appsflyer_daily""" pc.execute(sql_insert) pc.execute('commit') pc.execute(sql_drop) pc.execute('commit') pc.close() # 동일한 작업을 archive DB에서도 반복 # connect archive DB with sqlalchemy archive = connect(archive_user, archive_password, archive_db, archive_host, archive_port) total_report.to_sql('temp_appsflyer_daily', archive, index=False, dtype={'date':sqlalchemy.types.Date(), 'agency':sqlalchemy.types.Text(), 'media_source':sqlalchemy.types.Text(), 'campaign':sqlalchemy.types.Text(), 'impressions':sqlalchemy.types.Integer(), 'clicks':sqlalchemy.types.Integer(), 'ctr':sqlalchemy.types.Numeric(), 'installs':sqlalchemy.types.Integer(), 'conversion_rate':sqlalchemy.types.Numeric(), 'sessions':sqlalchemy.types.Integer(), 'loyas_users':sqlalchemy.types.Integer(), 'loyal_users_over_installs':sqlalchemy.types.Numeric(), 'total_cost':sqlalchemy.types.Numeric(), 'average_ecpi':sqlalchemy.types.Numeric(), 'platform':sqlalchemy.types.Text() } ) # connect archive DB wiht psycopg2 archive_psycopg = psycopg2.connect(archive_connection_string) ac = archive_psycopg.cursor() ac.execute(sql_insert) ac.execute('commit') ac.execute(sql_drop) ac.execute('commit') ac.close() # 4. 다운받은 csv파일 삭제 os.remove(download_path_android_daily_report) os.remove(download_path_ios_daily_report) # 작업이 완료되면 슬랙으로 noti # slack = Slacker(SLACK_TOKEN) # slack.chat.post_message(SLACK_CHANNEL, "appsflyer_daily.py done", as_user=True) ```