Ozon Seller API на Python: получаем товары и остатки в Excel

Ozon Seller API можно освоить на одном небольшом проекте, если сразу видеть вход, действие и результат. Seller API и openpyxl превращают сырой каталог в привычный XLSX с фильтром, закреплённой строкой и подсветкой дефицита. Ниже вы соберёте работающий пример и проверите обычный и граничный сценарии.

Один запрос редко возвращает весь каталог, а связывание product_id, offer_id и остатков требует явной нормализации. Поэтому отделим настройку, входные данные, основное действие и проверку. В этой статье вы соберёте скрипт, который получает страницы товаров, сопоставляет остатки и сохраняет форматированный Excel. Проверка: в книге одна строка на товар, повторный запуск перезаписывает отчёт, а дефицит выделяется цветом.

Как устроен учебный проект Ozon Seller API

Ozon Seller API разделяет подготовку, основное действие, проверку ответа и сохранение результата. Держите ввод, логику и отображение раздельно: тогда каждый этап можно проверить отдельно.

Контрольные точки: доступ, каталог, остатки и excel. Следующий шаг начинается после совпадения с ожидаемым результатом.

От входных данных до видимого результата. Сначала проверяется вход, затем действие и только потом интерфейс.

Собираем рабочий пример шаг за шагом

Материал сверялся с официальной документацией сервиса 21 октября 2026 года. Установите httpx и openpyxl. Задайте OZN_CLIENT_ID и OZN_API_KEY через окружение. Проверьте текущую папку через pwd или Get-Location. Вставьте пример целиком, выполните один раз, затем разбирайте по частям.

import os
import httpx
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import PatternFill, Font

HEADERS = {"Client-Id": os.environ["OZN_CLIENT_ID"], "Api-Key": os.environ["OZN_API_KEY"]}
BASE = "https://api-seller.ozon.ru"

def request(path, payload):
    response = httpx.post(BASE + path, headers=HEADERS, json=payload, timeout=30)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

def save_report(items, filename='ozon-report.xlsx'):
    book = Workbook(); sheet = book.active; sheet.title = 'Остатки'
    sheet.append(['offer_id', 'product_id', 'Название', 'Остаток'])
    for cell in sheet[1]: cell.font = Font(bold=True)
    red = PatternFill('solid', fgColor='FFD6D6')
    for item in items:
        sheet.append([item['offer_id'], item['product_id'], item['name'], item['stock']])
        if item['stock'] < 5:
            for cell in sheet[sheet.max_row]: cell.fill = red
    sheet.freeze_panes = 'A2'; sheet.auto_filter.ref = sheet.dimensions
    book.save(filename)

Код держит подготовку отдельно от внешнего действия, поэтому ошибку можно найти на конкретном шаге. Найдите в примере вход, проверку и место формирования результата.

Что отличает устойчивый проект от случайного запуска. Явные границы делают ошибку локальной и понятной.

Что происходит внутри и почему это работает

Клиент API отвечает только за запрос и пагинацию. Нормализованный список отделяет контракт Ozon от структуры Excel, поэтому отчёт можно тестировать локально. Логику держите отдельно от вывода: функция получает аргумент и возвращает значение, а интерфейс показывает его. Секреты и персональные данные не должны попадать в репозиторий, журнал или публичный скриншот.

Не смешивайте product_id и offer_id: первый задаётся платформой, второй часто является артикулом продавца. Используйте имена полей в коде и заголовках, а не безымянные списки. Не прячьте поток в одном обработчике: сохраните вход, проверьте его, вызовите операцию и только затем обновите интерфейс.

Проверяем проект и добавляем свою функцию

Добавьте второй лист Сводка с количеством товаров, суммой остатков и числом позиций ниже порога. До правки запишите ожидаемое поведение одним предложением. После граничного теста повторите обычный сценарий.

Полезное улучшение сохраняет исходный сценарий и добавляет одну новую проверяемую возможность. Полезная правка проходит от нового ввода до видимого результата.

Четыре проверки перед следующим шагом. Каждый следующий этап начинается после наблюдаемого результата.

Что запомнить и куда двигаться дальше

Для регулярного запуска добавьте кеш идентификаторов, ограниченный повтор запросов и архив предыдущих отчётов. Для закрепления откройте в автоматизации Excel, в выгрузке Wildberries и в анализе CSV через pandas.

Как изучить тему в Кодике

Сначала разберите входные данные и один успешный вызов, затем изучайте дополнительные параметры. Сначала восстановите главную функцию и проверьте её на трёх значениях.

Перепишите ключевую функцию по памяти и проверьте её на корректном, пустом и ошибочном вводе. Базовый синтаксис закрепите через курс Python.

Что получится в итоге

Финальный экран показывает результат, состояние запроса и понятное сообщение об ошибке без раскрытия секретов.