Bunu Neden İnşa Ettim?
"Bir İkas mağazasındaki binlerce ürün varyasyonunu (çerçeveler, albümler, magnetler) Trendyol'a manuel olarak aktarmak hem insan hatasına son derece açıktır hem de devasa bir zaman kaybıdır. Trendyol; katı veri formatları, özel kategori kodları ve komisyon oranlarına göre ayarlanmış fiyatlandırmalar talep eder. Manuel veri girişini tamamen ortadan kaldırmak için bu otomasyon botunu geliştirdim. Bot, ham İkas CSV dosyasını okur, ürünleri kategorize etmek için karmaşık sezgisel filtreler uygular, komisyon oranlarına göre fiyatları otomatik olarak yeniden hesaplar ve biçimlendirilmiş verileri doğrudan Trendyol'un tescilli `.xlsx` şablonlarına enjekte eder."
Mimari & Kararlar
Betik, yüksek hızlı ve vektörel CSV işleme/filtreleme için `pandas` kütüphanesini kullanır. Ürünler, RegEx maskelemesi kullanılarak veri çakışmalarını (overlap) önleyecek şekilde belirli bellek içi DataFrame'lerine (Çerçeveler, Albümler, Magnetler, Dijital Baskılar) yönlendirilir. Özel sezgisel (heuristic) fonksiyonlar, yapılandırılmamış ürün adlarını ayrıştırarak ebat, renk ve materyal gibi meta verileri çıkarır. Dönüşüm hattı (transformation pipeline), fiyatlandırma marjlarını dinamik olarak hesaplar. Son olarak `openpyxl`, hedef `.xlsx` şablon sayfalarına erişir, yapılandırılmış verileri Trendyol'un katı sütun başlıklarıyla eşleştirir ve orijinal Excel biçimlendirmesini bozmadan toplu yüklemeye (bulk upload) hazır dosyaları kaydeder.
Temel Özellikler
- 01.İkas CSV çıktılarının otomatik olarak ayrıştırılması ve farklı ürün kategorilerine yönlendirilmesi
- 02.Ebatları (boyut) çıkarmak ve renk/materyal meta verilerini yerelleştirmek için Regex üzerinden sezgisel metin analizi
- 03.Dinamik kar marjı ve komisyon yeniden hesaplama hattı
- 04.`openpyxl` aracılığıyla doğrudan Trendyol toplu yükleme `.xlsx` şablonlarına veri yazımı
- 05.Katı SKU biçimlendirmesi ve otomatik barkod standardizasyonu
Bu proje, birbirinden kopuk e-ticaret mimarileri arasında sağlam bir köprü aracı (bridging utility) olarak görev yapmaktadır. Aktarım sürecini katı bir veri boru hattı (data pipeline) olarak ele alan betik, mutlak veri bütünlüğü sağlar. Karmaşık regex tabanlı çıkarma mantığı, yapılandırılmamış kullanıcı girdilerini (string) başarıyla ayrıştırarak temiz ve yerelleştirilmiş sütunlara dönüştürür; bu da ağır idari iş yüklerinin amaca yönelik Python otomasyonuyla güvenilir bir şekilde çözülebileceğini kanıtlar.