- 참조: appsflyer pull api 가이드
- 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 locker라는 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
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
- ios
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
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
6. temp테이블 -> 적재테이블로 insert
전체 스크립트
#-*-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)
