Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как получить продукт из API WooCommerce на основе артикула?

Я столкнулся с трудностями при загрузке продукта с моего веб-сайта woocommerce в мое приложение django на основе артикула.

В официальной документации здесь: http://woocommerce.github.io/woocommerce-rest-api-docs/#retrieve-a-product

я нашел решение только для получения продукта, зная идентификатор сообщения (794 в примере), например:

print(wcapi.get("products/794").json())

Есть ли способ поймать продукт на основе артикула?


Ответы:


1

Это также работает, поскольку filter устарело в более новых версиях:

sku="YOUR SKU HERE"
productlist=wcapi.get("products/?sku="+sku).json()
productid=productlist[0]['id']
02.12.2019

2

По крайней мере, начиная с REST API v3 SKU включен в возможные значения get(params), поэтому

    r = wcapi.get("products", params={'sku':sku})

будет предпочтительным методом.

13.04.2020

3

Наконец нашел ответ.

r=wcapi.get("products?filter[sku]='"+sku+"'").json()
11.07.2019
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..