Script en Python que lee JSON de productos de tienda Jumpseller mediante el API y lo exporta como tabla en formatos Excel y CSV

get_productos_jumpseller.py

import requests
import math
import pandas as pd
import flatten_json  
# instalar flatten_json con: pip install flatten_json 
# Referencia: https://github.com/amirziai/flatten

# parámetros

url_api_productos_contar = "https://api.jumpseller.com/v1/products/count.json"

url_api_productos = "https://api.jumpseller.com/v1/products.json"

header_api = {'Content-Type': 'application/json'}

# completar con los parámetros API de acceso a la tienda Jumpseller
parametros_contar = {"login": "",
                     "authtoken": ""}

# completar con los parámetros API de acceso a la tienda Jumpseller
parametros_productos = {"login": "",
                        "authtoken": "",
                        "limit": "100",
                        "page": "1"}

# para generar archivos Excel y CSV con columnas seleccionadas
encabezado_columnas = ["product_id",
                       "product_sku",
                       "product_name",
                       "product_permalink"]


# +++++ comienzo +++++

# obtener la cantidad total de productos y calcular el número de páginas a consultar con requests

respuesta_contar = requests.get(url_api_productos_contar, headers=header_api, params=parametros_contar)
conteo_productos = respuesta_contar.json()["count"]
print("Total de productos:", conteo_productos)

productos_paginas = math.ceil(conteo_productos / 100)  # 100 productos por página, seleccionado en parámetro limit
print("Total de páginas:", productos_paginas)

# obtener los json con los datos de los productos

json_datos_completo = []  # lista para almacenar todos los json a descargar con requests

for pagina_actual in range(1, productos_paginas + 1):

    parametros_productos["page"] = str(pagina_actual)
    respuesta = requests.get(url_api_productos, headers=header_api, params=parametros_productos)
    json_datos = respuesta.json()
    json_datos_completo += json_datos
    print("Leyendo página", pagina_actual, "...")

# aplanar la lista de jsons

json_datos_plano = [flatten_json.flatten(x) for x in json_datos_completo]

# crear DataFrame con los datos

df = pd.DataFrame(json_datos_plano)  # los encabezados de las columnas se ordenan alfabéticamente (por defecto)

# guardar los datos en archivos Excel

print("Escribiendo archivos Excel...")

df.to_excel("productos.xlsx", index=False)  # todas las columnas
df[encabezado_columnas].to_excel("productos_columnas.xlsx", index=False)  # columnas seleccionadas

# guardar los datos en archivos CSV

print("Escribiendo archivos CSV...")

df.to_csv("productos.csv", index=False)  # todas las columnas
df.to_csv("productos_columnas.csv", index=False, columns=encabezado_columnas)  # columnas seleccionadas