Как подключить Яндекс.Метрику и Google Analytics к своему Telegram Mini App

Привет! Динар на связи. Вижу, ты хочешь подключить Яндекс.Метрику и Google Analytics к своему Telegram Mini App, написанному на Python. Давай разберемся, как это сделать.

Содержание

Шаг 1: Подготовка
Шаг 2: Установка библиотек
Шаг 3: Работа с Яндекс.Метрикой
Шаг 4: Работа с Google Analytics
Настройка API
Полезные материалы по теме:

Шаг 1: Подготовка

Создание счетчиков:

Шаг 2: Установка библиотек

Для работы с API Яндекс.Метрики и Google Analytics тебе понадобятся библиотеки requests и google-api-python-client. Установи их через pip:

pip install requests google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib

Шаг 3: Работа с Яндекс.Метрикой

Получение токена доступа:
Для доступа к API Яндекс.Метрики, тебе потребуется OAuth-токен. Получи его через OAuth-токен Яндекс.
Отправка событий:
Используй следующий код для отправки событий в Яндекс.Метрику:

   import requests

   METRIKA_TOKEN = 'YOUR_YANDEX_METRIKA_TOKEN'
   COUNTER_ID = 'YOUR_COUNTER_ID'

   def send_event_to_yandex(event_name, params=None):
       url = f'https://api-metrika.yandex.net/management/v1/counter/{COUNTER_ID}/logrequests'
       headers = {
           'Authorization': f'OAuth {METRIKA_TOKEN}',
           'Content-Type': 'application/json',
       }
       data = {
           "events": [
               {
                   "name": event_name,
                   "params": params or {}
               }
           ]
       }
       response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
       return response.json()

   # Пример использования
   send_event_to_yandex('UserJoined', {'user_id': 12345})

Шаг 4: Работа с Google Analytics

Настройка API

как получить доступ к API Google Analytics 4 максимально просто и понятно. Следуй этой пошаговой инструкции, и ты сможешь получить API без необходимости посещать официальные инструкции Google.

Шаг 1: Создание проекта в Google Cloud Console

Перейди на Google Cloud Console.
Если у тебя еще нет аккаунта, зарегистрируйся и войди в систему.
Нажми на иконку проекта в верхней части страницы и выбери «Создать проект».
Укажи название проекта и нажми «Создать».

Шаг 2: Включение API Google Analytics

В меню слева выбери «API и службы» > «Библиотека».
В поле поиска введи «Google Analytics Data API» и выбери его из списка.
Нажми «Включить».

Шаг 3: Создание учетных данных для доступа к API

В меню слева выбери «API и службы» > «Учетные данные».
Нажми «Создать учетные данные» и выбери «Сервисный аккаунт».
Укажи название сервисного аккаунта и нажми «Создать и продолжить».
На следующем шаге выбери роль «Viewer» и нажми «Продолжить».
Нажми «Готово».

Шаг 4: Загрузка файла ключа сервисного аккаунта

В разделе «Учетные данные» найди созданный сервисный аккаунт и нажми на его название.
Перейди на вкладку «Ключи» и нажми «Добавить ключ» > «Создать новый ключ».
Выбери формат ключа «JSON» и нажми «Создать». Файл ключа будет автоматически загружен на твой компьютер.

Шаг 5: Настройка доступа в Google Analytics

Перейди на Google Analytics и выбери нужный аккаунт.
Перейди в «Администратор» (иконка шестеренки внизу слева).
В разделе «Учетная запись» выбери «Управление доступом к аккаунту».
Нажми кнопку «Добавить» и введи email-адрес сервисного аккаунта (найдешь его в загруженном JSON-файле в поле client_email).
Выбери роль «Viewer» и нажми «Добавить».

Шаг 6: Использование API в Python

Установи необходимые библиотеки:

   pip install google-auth google-auth-oauthlib google-auth-httplib2 google-api-python-client

Напиши код для работы с API:

   from google.oauth2 import service_account
   from googleapiclient.discovery import build

   # Замените 'path/to/your/service-account-file.json' на путь к вашему JSON-файлу ключа сервисного аккаунта
   KEY_FILE_LOCATION = 'path/to/your/service-account-file.json'
   SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly']

   credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
       KEY_FILE_LOCATION, scopes=SCOPES)
   analytics = build('analyticsdata', 'v1beta', credentials=credentials)

   # Пример запроса к API
   request_body = {
       'dateRanges': [{'startDate': '2023-01-01', 'endDate': '2023-01-31'}],
       'dimensions': [{'name': 'city'}],
       'metrics': [{'name': 'activeUsers'}]
   }

   response = analytics.properties().runReport(
       property='properties/YOUR_PROPERTY_ID', body=request_body).execute()

   print(response)

Замените YOUR_PROPERTY_ID на идентификатор вашего ресурса Google Analytics.

Теперь у тебя есть доступ к API Google Analytics 4, и ты можешь использовать его в своем Python-коде. Если возникнут вопросы или сложности, не стесняйся обращаться. Удачи!

Отправка событий
Используй следующий код для отправки событий в Google Analytics:

   from google.oauth2 import service_account
   from googleapiclient.discovery import build

   SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly']
   KEY_FILE_LOCATION = 'path/to/your/service-account-file.json'
   VIEW_ID = 'YOUR_VIEW_ID'

   def initialize_analyticsreporting():
       credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
           KEY_FILE_LOCATION, scopes=SCOPES)
       analytics = build('analyticsreporting', 'v4', credentials=credentials)
       return analytics

   def send_event_to_google(analytics, event_category, event_action, event_label=None, event_value=None):
       body = {
           'reportRequests': [
               {
                   'viewId': VIEW_ID,
                   'dateRanges': [{'startDate': '7daysAgo', 'endDate': 'today'}],
                   'metrics': [{'expression': 'ga:totalEvents'}],
                   'dimensions': [{'name': 'ga:eventCategory'}, {'name': 'ga:eventAction'}, {'name': 'ga:eventLabel'}, {'name': 'ga:eventValue'}],
                   'filtersExpression': f'ga:eventCategory=={event_category};ga:eventAction=={event_action}'
               }
           ]
       }

       if event_label:
           body['reportRequests'][0]['dimensions'].append({'name': 'ga:eventLabel'})
       if event_value:
           body['reportRequests'][0]['dimensions'].append({'name': 'ga:eventValue'})

       response = analytics.reports().batchGet(body=body).execute()
       return response

   # Пример использования
   analytics = initialize_analyticsreporting()
   send_event_to_google(analytics, 'User', 'Join', 'User12345', 1)

Вот и всё! Теперь ты можешь отслеживать события из своего Telegram Mini App с помощью Яндекс.Метрики и Google Analytics. Если будут вопросы, не стесняйся обращаться. Удачи!