Данная
статья прольёт свет в вопросе возможности автоматизированной интеграции SAS с системой Google Analytics.
Что такое Google Analytics? Для меня
это в первую очередь система сбора статистики по Web-сайту, приложениям AppStore и GooglePlay. Я
подозреваю, что многие из вас знакомы с данной системой, и особо останавливаться
на том не буду. Данная система – лишь одна из немногих, которая сегодня
предоставляет сервис Google. По этой причине, чтобы пользоваться этими благами требуется создать
себе или одолжить аккаунт в Google.
В своё
время, поискав возможные пути решения задачи по автоматизации сбора статистики
из Google Analytics, решил
сначала пойти по наилегчайшему пути, как мне тогда казалось. Мне попалась на
глаза Web страница, которая называется When Google Analytics Meets SAS.
Интересная
статья была написана в 2011 году по поводу того, как можно работать с Google Analytics через SAS. Правда
стоит отметить, что Google не стоит на месте, и по этой причине статья
достаточно сильно устарела. Единственное, что могу сказать, практика интеграции
(которые описаны в статье) является отличным опытом, которым можно
воспользоваться и в других случаях.
Пройдусь по
методам, описанным в статье:
Данный подход
подразумевается использовать программирование в SAS
вместе с использованием сторонней внешней программой SSL соединения
CURL.
Удобство
данного метода манит тем, что код уже написан и, вроде как, требуется лишь
установить и правильно настроить CURL.
Действительно,
данный метод позволяет пройти первичную авторизацию Google через
ClientLogin. И это, пожалуй, всё, что может предложить
данный метод, так как с полученной авторизацией выполнить какой-либо запрос в
другой Google API более не
возможно.
Всё дело в том,
Google с 2007 года, а именно тогда была написана
статья по использованию данного метода, выпустила ряд новых API, а
старые либо отменила, либо скоро отменит.
Данный метод
действительно самый простой, так как Google Analytics API позволяет
выгружать любые данные в файл. С другой стороны это и самый не надёжный способ с
точки зрения автоматизации. Другими словами, нужен человек, который на
регулярной основе будет скачивать эти отчёты, обрабатывать и создавать на их
основе свои. Для автоматизации этот метод не подходит.
3.
Метод с
использованием Google Oauth авторизацией через
Python
В этом пункте
вместо языка Python мог оказаться
любой другой язык программирования на выбор: Java, .NET, Ruby, PHP, Javascript. Все
эти языки официально поддерживаются и подробно описаны на сайте для Google разработки.
Наверно можно
написать Java код в SAS PROC GROOVY, но,
к моему сожалению, я не очень силён в Java. Как мне
показалось, мне проще разобраться в языке Python и
использовать его возможности, нежели возиться с Java или
любыми другими языками.
Метод, который
был предложен в статье, немного устарел, но всё ещё может быть полностью
использован в качестве работы с Google Analytics. Более
того, если будет понятно как использовать Oauth,
то можно без особых проблем использовать и более новый способ. В моём случае
был использован самый последний - Oauth2.
Далее, опишу подробней что необходимо, для того чтобы была
возможна интеграция через Python. Я полагаю, что эти настройки универсальны и для других языков.
1. Для
формирования статистики Google Analytics для
Web сервера, приложения AppStore
или Google Play предварительно
необходимо получить уникальные идентификаторы с сайта разработки:
·
CLIENT_ID
·
CLIENT_SECRET
·
REDIRECT_URIS.
2. Для успешного соединения с сервером требуется создать файл client_secrets.json со следующей структурой:
{
"installed": {
"client_id":"XXX.apps.googleusercontent.com",
"client_secret": "XXX",
"redirect_uris": ["XXX"],
"auth_uri":
"https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
"token_uri":
"https://accounts.google.com/o/oauth2/token"
}
}
3.1. Python 2.7
Необходимо скачать под
соответствующую операционную систему установочный файл:
После установки необходимо
указать в системной переменной PATH путь
к python.exe. Например,
C:\PYTHON27\.
3.2. Google APP Engine
Необходимо скачать дистрибутив
для PYTHON:
3.3. Библиотеки
Google API для Python
Данные библиотеки можно как
скачать напрямую по ссылке, так и установить, используя утилиту easy_install.
Далее в командной строке или
через интерфейс Python необходимо
запустить следующую строку:
easy_install -upgrade
google-api-python-client
Подробное руководство по
разработке можно найти на сайте:
Не стоит пугаться изучать другие языки
программирования. Это полезно как для головы, так и для будущих карьерных возможностей.
К тому же я уверен, что в случае с Google Analytics достаточно внимательно изучить предоставленные
примеры от Google,
чтобы можно было по образу и подобию написать свой код, который будет выполнять
поставленные задачи.
Далее, когда вы получите файл со
статистикой из Google Analytics,
я надеюсь, что проблем с обработкой этого файла не возникнет.
Появились вопросы? Задавайте. Буду рад на
них ответить!