semvec/pypi-packages huggingface dataset:
joywins-my-data-coupang-order 0.0.2
쿠팡 주문 목록 스크래퍼
Requires Python: >=3.8

# joywins_my_data_coupang_order

## 쿠팡 주문 목록 스크래퍼


### 개요

쿠팡에서 주문 목록을 추출하여 CSV 파일로 저장하는 파이썬 라이브러리입니다. Selenium을 사용하여 웹 브라우저를 제어하고 주문 정보를 스크래핑합니다.

이 라이브러리는 사용자가 쿠팡에서 주문한 상품 목록을 자동으로 스크래핑하여 CSV 파일로 저장해 줍니다. `Selenium`과 `BeautifulSoup`을 사용하여 웹 브라우저를 제어하고, 쿠팡 주문 데이터를 추출합니다.


### 주요 기능

- **주문 목록 스크래핑**: 로그인 페이지에서 사용자가 직접 로그인한 후 주문목록을 자동으로 스크래핑합니다.

- **날짜 필터링**: 전체 주문 목록뿐만 아니라, 시작 날짜와 끝 날짜를 설정하여 특정 기간의 주문 목록을 필터링할 수 있습니다.

- **주문 세부 정보**: 주문 날짜, 상품명, 가격, 상품 URL, 주문 상태, 분리 배송 여부와 상품 상세 페이지에 있는 카테고리 정보 등을 포함한 데이터를 추출합니다.

- **취소된 주문 처리**: 취소된 주문의 가격 정보를 메모하고, 가격을 0원으로 처리합니다.

- **중복 제거**: 동일한 상품이 분리 배송된 경우 동일 상품의 중복된 항목을 제거하고 최종 작업 결과를 CSV 파일로 저장합니다.


### 설치

```bash
pip install joywins_my_data_coupang_order
```


### 사용법
1. 터미널에서 joywins_my_data_coupang_order 명령을 실행합니다.

2. Selenium이 실행되어 크롬 웹 브라우저가 열리고 쿠팡 로그인 페이지로 이동합니다.

3. 30초 내에 쿠팡 웹사이트에 직접 로그인합니다.

4. 로그인이 완료되면 자동으로 주문 목록 스크래핑이 시작됩니다.

5. 스크래핑이 완료되면 CSV 파일(coupang_orders_from{시작일}_to{종료일}_at{YYYYMMDD}-{HHMM}.csv)로 저장됩니다.


### 예시
```bash
from joywins_my_data_coupang_order import joywins_my_data_coupang_order as my_data

if __name__ == "__main__":    
    my_data.get()  # 전체 주문 목록 조회  
    # my_data.get("2024.08.13")  # 2024.08.13 일자의 주문 목록 조회
    # my_data.get(["2024.08.30", ])  # 2024.08.30 부터 현재까지 주문 목록 조회
    # my_data.get([None, "2024.07.06"])  # 처음부터 2024.07.06 까지 주문 목록 조회
    # my_data.get(["2024.09.02", "2024.10.04"])  # 특정 기간의 주문 목록 조회    
```


### 주의 사항
- 쿠팡 웹사이트의 구조 변경에 따라 스크래핑 코드가 작동하지 않을 수 있습니다.
- **본 라이브러리는 합법적인 목적으로만 사용해야 합니다.**
- **타인의 계정 정보를 이용하여 정보를 취득하거나 불법적인 행위를 하는 것은 엄격히 금지됩니다.**
- 쿠팡 이용 약관을 준수하여 사용해야 합니다.


### 라이선스
MIT License


### 기여
버그 리포트, 기능 요청, 코드 기여 등은 언제든 환영합니다.

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checkers-cli 0.0.7
An extensible linter for dbt

# checkers

Checkers is an extensible linter for dbt.

It's similar to other tools like [dbt-project-evaluator](https://github.com/dbt-labs/dbt-project-evaluator/tree/main) (created by dbt-labs), among others.

By _extendable_, we mean that we want to make it easy to define **your own** best practices. This makes it possible to validate that your team's dbt projects follow the standards you decide, without needing to completely refactor your project to a new system. We also provide numerous "out of the box" checks that are aligned with dbt lab's recommendations, so that you don't need to re-invent the wheel either.

Checkers is easy to integrate with any CI system, so that changes to your project which introduce new issues are automatically flagged, and potentially blocked. It's simple to use `checkers` with pre-commit, GitHub actions, or any other CI system you're using.

## Installation

Install the `checkers` command line interface with pip.

```
pip install checkers-cli
```

To view the documentation for all available commands, use the `--help` flag.

```
checkers --help
```

## Quickstart

Navigate to your dbt project's directory. This should be a folder that contains a `dbt_project.yml` file.

```
cd path/to/dbt/project
```

Parse your dbt project to generate a `manifest.json` artifact. (Many other dbt commands generate a `manifest.json`, including `dbt build`, `dbt test`, etc. But we recommend using `dbt parse` as it usually takes just a few seconds).

```
dbt parse
```

Run the checkers.

```
checkers run
```

The results of the check will print to your console, and look similar to the following.

```
PASS   check_model_has_description my_first_dbt_model
PASS   check_model_has_description my_second_dbt_model
```

## Development

This project supports development inside a devcontainer using VSCode.

After cloning this repository, VS Code should prompt you to open the project inside the devcontainer. If not, confirm you have the devcontainers extension installed.

Once the devcontainer has started you can install the necessary development dependencies inside a virtual environment.

```
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install --editable .
```

You should now be able to run the test suite.

```
pytest
```