📦 Amazon FBA Arbitrage Analysis System

Dağıtık yapıda çalışan, Amazon SP-API ve Keepa entegrasyonlu, çoklu pazar arbitraj analiz platformu

📑 İçindekiler

Genel Bakış
Sistem Mimarisi
Özellikler
Teknoloji Stack
Kurulum
Veritabanı Yapısı
Veri Akışı
Detaylı Fonksiyon Açıklamaları
API Kullanımı
Worker Sistemi

🎯 Genel Bakış

Bu proje, Amazon FBA (Fulfillment by Amazon) arbitrajı için geliştirilmiş kapsamlı bir analiz ve otomasyon sistemidir. Sistem, ABD Amazon pazarından ürün satın alıp, diğer uluslararası Amazon pazarlarında (UK, CA, JA, AU, DE, FR) satarak kar elde etme fırsatlarını otomatik olarak tespit eder.

Ana Hedefler:

✅ Farklı pazarlar arasında fiyat farklarını tespit etme
✅ Karlılık hesaplamaları (Amazon ücretleri, kargo, vergi, kur dahil)
✅ Satış hızı ve rekabet analizi
✅ Çoklu kullanıcı desteği
✅ Excel ve manuel ASIN yükleme

🏗 Sistem Mimarisi

Proje iki ana bileşenden oluşur:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    KULLANICI (Web Browser)              │
└────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                     │
                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│          AMAZON2FAKE (Django Web Uygulaması)            │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  • Kullanıcı Arayüzü                              │   │
│  │  • ASIN Yükleme (Manuel/Excel)                    │   │
│  │  • Filtreleme ve Sıralama                         │   │
│  │  • Pool Yönetimi                                  │   │
│  │  • Excel İndirme                                  │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘   │
└────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                     │
                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│         PYTHONANYWHERE MYSQL DATABASE (Shared)          │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Tables (Her pazar için):                        │   │
│  │  • remote_completed{market}                      │   │
│  │  • remote_notcompleted{market}                   │   │
│  │  • remote_keepaexcel{market}                     │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘   │
└────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                     │
                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│              AMZSRVR (Backend Worker)                   │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  • Sonsuz Döngü Controller                       │   │
│  │  • Amazon SP-API Entegrasyonu                    │   │
│  │  • Keepa Excel İşleme                            │   │
│  │  • Multithreading                                │   │
│  │  • Kar Hesaplama Algoritması                     │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

1️⃣ amazon2fake (Frontend - Django)

Rol: Kullanıcı arayüzü ve veri yönetimi
Teknoloji: Django 4.1+, MySQL + SQLite
Sorumluluklar:
- Kullanıcı kimlik doğrulama
- ASIN girişi (Manuel/Excel)
- Veri görselleştirme ve filtreleme
- Pool sistemi (favori ürünler)
- Excel export

2️⃣ amzsrvr (Backend Worker - Python)

Rol: Arka plan veri işleme ve API entegrasyonu
Teknoloji: Python 3.x, SP-API, Threading
Sorumluluklar:
- Amazon SP-API'dan fiyat çekme
- Keepa Excel verilerini işleme
- Kar hesaplama (vergi, kur, Amazon ücretleri)
- Veritabanına sonuç yazma

✨ Özellikler

👤 Kullanıcı Yönetimi

Kayıt/Giriş: Standart Django authentication
Kullanıcı İzolasyonu: Her kullanıcı sadece kendi verilerini görür
Admin Paneli: Süper kullanıcılar tüm verilere erişebilir

📥 Veri Girişi

🔗 Keepa Entegrasyonu (Endüstri Uyumluluğu)

Neden Keepa?

Keepa, Amazon arbitraj dünyasında endüstri standardı bir araçtır. Bu sistem, Keepa raporlarını destekleyerek popüler arbitraj yazılımlarıyla tam uyumlu çalışır.

Uyumlu Yazılımlar:

📊 Tactical Arbitrage: En popüler arbitraj aracı
🔍 AZInsight: Amazon ürün araştırma eklentisi
📈 SellerAmp SAS: Hızlı kar hesaplama aracı
💎 InventoryLab: FBA envanter yönetimi
🎯 Keepa Browser Extension: Fiyat geçmişi ve veri export

Avantajları: ✅ Toplu İşlem: Tek seferde yüzlerce ASIN işlenebilir
✅ Zengin Veri: Fiyat geçmişi, sales rank, drop count otomatik gelir
✅ Maliyet Tasarrufu: Keepa API kullanımı, Amazon SP-API'dan daha ucuz
✅ Workflow Entegrasyonu: Tactical Arbitrage → Keepa Export → Bu Sistem
✅ Hız: Excel verisi lokal işlenir, API bekleme süresi yok

Desteklenen Keepa Rapor Formatı

İki Excel Dosyası Gereklidir:

1. COM Excel (ABD Pazarı - Alış Fiyatları)

Gerekli sütunlar:

- Title
- ASIN
- Buy Box: Current
- New: Current
- New, 3rd Party FBA: Current
- New, 3rd Party FBM: Current

2. TARGET Excel (Hedef Pazar - Satış Fiyatları)

Gerekli sütunlar:

- ASIN
- Sales Rank: Current
- Sales Rank: Drops last 30 days
- Sales Rank: 90 days avg.
- Buy Box: Current
- Buy Box: Lowest
- New: Current
- New, 3rd Party FBA: Current
- New, 3rd Party FBM: Current
- Referral Fee %
- FBA Fees:
- Buy Box: Is FBA (yes/no)
- Count of retrieved live offers: New, FBA
- Amazon: Current
- Package: Dimension (cm³)
- Package: Weight (g)
- Variation ASINs

Keepa'dan Veri Export Adımları

Tactical Arbitrage Kullanıcıları İçin:

1. Tactical Arbitrage'da tarama yap
2. Sonuçları filtrele (ROI > %30, Sales Rank < 50,000)
3. "Export to Keepa" butonuna tıkla
4. Keepa'da:
   ├─ US marketplace için rapor al → com_asin.xlsx
   └─ Hedef marketplace için rapor al → target_asin.xlsx
5. Bu sisteme her iki Excel'i yükle

Keepa Browser Extension Kullanıcıları İçin:

1. Amazon'da ürün listesini aç
2. Keepa eklentisini aç
3. "Data" sekmesine git
4. "Export to Excel" seç
5. Gerekli kolonları işaretle (yukarıdaki liste)
6. İndir ve sisteme yükle

Sistem Nasıl İşler?

Keepa Excel Yükleme Akışı:

graph TD
    A[Kullanıcı 2 Excel Yükler] --> B[Django: fileupload.py]
    B --> C[Excel Merge - ASIN Bazlı]
    C --> D{ASIN Daha Önce İşlenmiş mi?}
    D -->|Evet ve Güncel| E[Mevcut Veriyi Kullan]
    D -->|Evet ama Eski| F[remote_keepaexcel Tablosuna Ekle]
    D -->|Hayır| F
    F --> G[Worker: keepaWorker.py]
    G --> H[En Düşük Fiyatları Bul]
    H --> I[Kar Hesapla]
    I --> J[remote_completed Tablosuna Yaz]
    J --> K[Kullanıcı Sonuçları Görür]
    E --> K

Kod İçinde Sütun Mapping:

# fileupload.py:25-46
columns_to_rename_com = {
    'New, 3rd Party FBM: Current': 'Buy_Price_FBM',
    'New, 3rd Party FBA: Current': 'Buy_Price_FBA',
    'New: Current': 'Buy_Price_NC',
    'Buy Box: Current': 'Buy_Price_BB'
}

columns_to_rename_target = {
    'Sales Rank: Current': 'SalesRank',
    'Sales Rank: Drops last 30 days': 'Drop_Count',
    'New, 3rd Party FBM: Current': 'Sale_Price_FBM',
    'New, 3rd Party FBA: Current': 'Sale_Price_FBA',
    'New: Current': 'Sale_Price_NC',
    'Buy Box: Current': 'Sale_Price_BB',
    'Referral Fee %': 'Referral_Fee_Percentage',
    'FBA Fees:': 'Pick_and_Pack_Fee',
    'Buy Box: Is FBA': 'Is_Buybox_Fba',
    'Count of retrieved live offers: New, FBA': 'Fba_Seller_Count',
    'Amazon: Current': 'Amazon_Current',
    'Package: Dimension (cm³)': 'Dimension',
    'Package: Weight (g)': 'Weight',
    'Sales Rank: 90 days avg.': 'SalesRank90',
    'Buy Box: Lowest': 'Buybox_Lowest',
    'Variation ASINs': 'Variation_Asins'
}

Keepa vs Manuel ASIN Farkı

Özellik	Keepa Excel	Manuel ASIN
Hız	⚡ Çok Hızlı (API yok)	🐌 Yavaş (SP-API bekler)
Veri Kaynağı	📊 Keepa veritabanı	🔴 Canlı Amazon API
Maliyet	💰 Ucuz (Keepa aboneliği)	💸 Pahalı (SP-API quota)
Tazelik	📅 Keepa güncelleme sıklığı	⚡ Gerçek zamanlı
Toplu İşlem	✅ 500+ ASIN tek seferde	❌ Tek tek işlenir
Amazon Ücretleri	📈 Keepa tahmini	🎯 SP-API gerçek ücret
Kullanım Senaryosu	İlk tarama	Seçilmiş ürün kontrolü

Önemli Notlar

Warning

Excel Formatı Kritik! Keepa'nın sütun isimleri zaman zaman değişebilir. Eğer "Excel Hatalı" hatası alırsanız:

fileupload.py:22-46 satırlarındaki sütun isimlerini kontrol edin
Keepa'nın güncel rapor formatıyla karşılaştırın
Gerekirse columns_to_rename_* dictionary'lerini güncelleyin

Tip

En İyi Workflow:

Tactical Arbitrage ile geniş tarama yap (1000+ ASIN)
Keepa Excel export al
Bu sisteme yükle (hızlı kar hesaplama)
Karlı olanları Pool'a ekle
Pool'dakileri manuel ASIN olarak tekrar kontrol et (güncel fiyat)
Nihai kararı ver ve satın al

1. Manuel ASIN Girişi

# views.py: fbaMarketPage -> POST: 'asin_text_upload'
# Kullanıcı, textarea'ya ASIN listesi yapıştırır
# Sistem her ASIN'i:
#   - Veritabanında kontrol eder
#   - Güncel mi değil mi kontrol eder (1 günden eski ise yeniden işler)
#   - NotCompleted tablosuna ekler

2. Keepa Excel Yükleme

# fileupload.py: keepa_excel()
# İki Excel dosyası gereklidir:
#   1. COM Excel: ABD pazarı alış fiyatları
#   2. TARGET Excel: Hedef pazar satış fiyatları
# Sistem:
#   - İki dosyayı merge eder
#   - KeepaExcel tablosuna yazar
#   - Worker işleme almak üzere bekler

🧠 Akıllı Veri Önbellekleme (1 Günlük Tazelik Kontrolü)

Amaç: Gereksiz API çağrılarını önlemek ve maliyeti düşürmek

Nasıl Çalışır?

Kullanıcı manuel ASIN girdiğinde, sistem 4 farklı senaryo uyguluyor:

Senaryo 1: ASIN İlk Kez Ekleniyor

# Kullanıcı: B07XYZ1234 ASIN'ini giriyor (ilk kez)
# Sistem:
#   1. remote_completeduk'da bu ASIN var mı? → YOK
#   2. remote_keepaexceluk'da var mı? → YOK
#   3. Aksiyon:
#      ├─ remote_completeduk'a boş kayıt ekle (User + Asin)
#      └─ remote_notcompleteduk'a ekle
# Sonuç: Worker API'ya gidecek, tüm verileri çekecek

Senaryo 2: ASIN Daha Önce İşlenmiş VE Güncel (1 Günden Yeni)

# Kullanıcı: B07XYZ1234 ASIN'ini tekrar giriyor
# Sistem:
#   1. remote_completeduk'da bu ASIN var mı? → VAR
#   2. Profit_Percentage NULL mu? → DOLU (işlenmiş)
#   3. Date alanı ne zaman? → 2025-12-10 (1 gün önce)
#   4. Bugün - Date = 1 gün → GÜNCEL!
#   5. Aksiyon:
#      ├─ Kullanıcının bu ASIN'i daha önce eklemiş mi kontrol et
#      │  ├─ Eklemiş VE Is_Deleted_By_User=True ise:
#      │  │  └─ Is_Deleted_By_User=False yap (geri getir)
#      │  └─ Eklememişse:
#      │     └─ Mevcut kaydı KOPYALA (yeni User ile)
#      └─ NOT: NotCompleted'e EKLEME (API'ya gitmesin)
# Sonuç: Mevcut veriyi kullan, API maliyeti = 0

Kod Detayı (views.py:193-219):

try:
    # ASIN daha önce işlenmiş mi kontrol et
    check = completedDatas.objects.filter(~Q(Profit_Percentage=None), Asin=asin)
    
    # Tarih farkını hesapla
    check2nd = datetime.now().date() - check[0].Date
    
    if (check2nd).days >= 1:
        # 1 GÜNDEN ESKİ → Yeniden işle
        try:
            product = notCompletedDatas.objects.get(Asin=asin)
        except:
            notcompleted = notCompletedDatas(Asin=asin)
            notcompleted.save()
        finally:
            product = completedDatas(User=request.user, Asin=asin)
            product.save()
    else:
        # 1 GÜNDEN YENİ → Mevcut veriyi kullan
        try:
            existing_user_product = check.filter(User=request.user)
            existing_user_product = existing_user_product[0]
            if existing_user_product.Is_Deleted_By_User == True:
                existing_user_product.Is_Deleted_By_User = False
                existing_user_product.save()
        except:
            # Kullanıcının kaydı yoksa kopyala
            new = check[0]
            new._state.adding = True  # Django'ya "yeni kayıt" olduğunu söyle
            new.pk = None              # Primary key'i sıfırla
            new.User = request.user    # Yeni kullanıcı ata
            new.Is_Deleted_By_User = False
            new.save(using='mysql')
except:
    # ASIN hiç işlenmemiş → Normal akış
    ...

Senaryo 3: ASIN İşlenmiş AMA Eski (1 Günden Fazla)

# Kullanıcı: B07XYZ1234 ASIN'ini giriyor
# Sistem:
#   1. remote_completeduk'da var mı? → VAR
#   2. Date = 2025-12-05 (6 gün önce)
#   3. Bugün - Date = 6 gün > 1 gün → ESKİ!
#   4. Aksiyon:
#      ├─ Kullanıcı için YENİ boş kayıt oluştur
#      ├─ remote_notcompleteduk'a ekle
#      └─ Kullanıcının eski kaydı Is_Deleted_By_User=False yap
# Sonuç: Worker API'ya gidecek, güncel fiyatları çekecek

Neden 1 Gün Süresi?

Amazon fiyatları hızla değişir (günde birkaç kez)
1 günden eski veri güvenilmez (fiyat değişmiş olabilir)
1 günden yeni veri makul bir tazelik garantisi verir

Senaryo 4: ASIN Keepa'da Var AMA Completed'de Yok

# Kullanıcı: B07XYZ1234 ASIN'ini giriyor
# Sistem:
#   1. remote_completeduk'da yok
#   2. remote_keepaexceluk'da VAR (Excel yüklenmişti)
#   3. Aksiyon:
#      ├─ Keepa verisini al (Title, SalesRank, FBA count, vb.)
#      ├─ remote_completeduk'a DOLU kayıt ekle (Keepa verileriyle)
#      └─ NOT: NotCompleted'e EKLEME (Keepa verisi yeterli)
# Sonuç: Keepa verisini kullan, SP-API'ya gitmeye gerek yok

Kod Detayı (views.py:221-234):

try:
    # Keepa'da var mı kontrol et
    product_keepa = keepaExcelDatas.objects.get(Asin=asin)
    
    # Keepa verileriyle direkt Completed'e kaydet
    product = completedDatas(
        User=request.user,
        Title=product_keepa.Title,
        Asin=asin,
        SalesRank=product_keepa.SalesRank,
        SalesRank90=product_keepa.SalesRank90,
        Is_Buybox_Fba=product_keepa.Is_Buybox_Fba,
        Buybox_Lowest=product_keepa.Buybox_Lowest,
        Variation_Asins=product_keepa.Variation_Asins,
        Fba_Seller_Count=product_keepa.Fba_Seller_Count,
        Weight=product_keepa.Weight,
        Amazon_Current=product_keepa.Amazon_Current
    )
    product.save()
except:
    # Keepa'da da yok → Normal akış (NotCompleted'e ekle)
    ...

Maliyet Tasarrufu Hesabı

Örnek:

100 kullanıcı var
Her kullanıcı günde ortalama 20 ASIN ekliyor
%70'i daha önce başka kullanıcı tarafından işlenmiş

Akıllı önbellekleme OLMADAN:

Günlük API çağrısı = 100 kullanıcı × 20 ASIN × 3 API endpoint = 6,000 çağrı/gün

Akıllı önbellekleme İLE:

%70 cache hit (önbellekten) → 0 API çağrısı
%30 cache miss (yeni/eski) → 100 × 20 × 0.30 × 3 = 1,800 çağrı/gün

Tasarruf = 6,000 - 1,800 = 4,200 çağrı/gün (%70 azalma!)

Keepa Excel İçin Benzer Mantık

fileupload.py dosyasında da aynı 1 günlük kontrol var:

# fileupload.py:125-132
try:
    check = completed_db.objects.filter(~Q(Profit_Percentage=None), Asin=ASIN)
    check2nd = datetime.now().date() - check[0].Date
    
    if (check2nd).days >= 1:
        # ESKİ → NotCompleted'e ekle, Worker işlesin
        check_to_notCompleted_db(...)
    else:
        # YENİ → Kullanıcı için kopyala
        ...
except:
    # YOK → Normal işle
    check_to_notCompleted_db(...)

Özellik Avantajları

✅ Maliyet Düşürme: Amazon SP-API çağrılarını %70'e kadar azaltır
✅ Hız: Kullanıcı anında sonuç görür (API beklemesi yok)
✅ Rate Limiting Koruması: API limitlerini aşma riskini düşürür
✅ Veri Tazeliği: 1 günden yeni veriler güvenilir
✅ Kullanıcı Deneyimi: Popüler ürünler hızlıca yüklenir

Dikkat Edilmesi Gerekenler

⚠️ Güncel Olmayan Veriler: Eğer fiyatlar çok hızlı değişiyorsa, elle yenilemek gerekebilir
⚠️ Silinmiş Ürünler: Kullanıcı silip tekrar eklerse, aynı eski veri gelir
⚠️ Pool Kullanımı: Pool'daki ürünleri güncellemek için silip tekrar eklemek gerekir

🔍 Filtreleme ve Sıralama

Kullanıcılar şu kriterlere göre ürünleri filtreleyebilir:

Kar Yüzdesi (Profit Percentage): Min/Max
Drop Count: 30 günde kaç kez fiyat düştü
Satış Sayısı (Sales Info)
FBA Satıcı Sayısı
Amazon Satış Fiyatı
Ağırlık (Weight/Lbs)

Sıralama seçenekleri:

Kar yüzdesine göre (Yüksek → Düşük / Düşük → Yüksek)
FBA satıcı sayısına göre
Satış sayısına göre

🗂 Pool Sistemi

Kullanıcılar, beğendikleri ürünleri "Pool"a ekleyebilir
Pool, favori ürünlerin toplanması için kullanılır
Pool'dan ana listeye geri taşıma mümkündür

🗑 Silme/Geri Yükleme

Kullanıcılar ürünleri sildiğinde, veritabanından silinmez
Sadece Is_Deleted_By_User=True olarak işaretlenir
"Deleted" sayfasından tekrar geri yüklenebilir

📊 Excel Export

Filtrelenmiş veriler Excel olarak indirilebilir
Türkçe başlıklar içerir
Tüm önemli alanları içerir (Kar, Ratio, SalesRank, vb.)

🗄️ Dual Database Architecture (Database Routers)

Kritik Mimari Özellik: Sistem, Django'nun iki farklı veritabanı kullanmasını sağlayan özel router sistemi ile çalışır.

Mimari Diyagram:

┌────────────────────────────────────┐
│       Django Uygulamaları          │
└──────┬────────────────────┬────────┘
       │                    │
       ▼                    ▼
┌──────────────┐      ┌────────────────┐
│  SQLite      │      │  MySQL (Cloud) │
│  (Lokal)     │      │(PythonAnywhere)│
└──────┬───────┘      └──────┬─────────┘
       │                     │
       ▼                     ▼
  • auth            • remote (ASIN verileri)
  • sessions        • Completed
  • admin           • NotCompleted
  • accounts        • KeepaExcel
  • order_track

İki Router Sistemi:

1. sqLiteRouter (routers/db_routers.py):

route_app_labels = {
    "auth", "contenttypes", "admin", 
    "sessions", "main", "order_track", "accounts"
}

# Bu uygulamalardan gelen tüm modeller → SQLite (default)

2. mySQLRouter (routers/db_routers.py):

route_app_labels = {"remote"}

# remote uygulamasından gelen tüm modeller → MySQL (cloud)

Aktivasyon:

# settings.py:140
DATABASE_ROUTERS = [
    "routers.db_routers.sqLiteRouter", 
    "routers.db_routers.mySQLRouter"
]

Teknik Avantajlar:

✅ Performans:

Auth işlemleri lokal SQLite'dan instant yanıt alır
Kullanıcı login/logout gecikme yok

✅ Ölçeklenebilirlik:

Worker (amzsrvr) sadece MySQL'e bağlanır
Kullanıcı verileri lokal kalır (privacy)

✅ Cache Efficiency:

ASIN verileri tüm kullanıcılar arasında paylaşılır
%70 cache hit oranı (1 günlük tazelik kontrolü sayesinde)

✅ Veri Güvenliği:

Hassas kullanıcı bilgileri (şifreler) lokal SQLite'da
İş verileri güvenli cloud MySQL'de

✅ Deployment Flexibility:

SQLite: Geliştirme/test ortamında hızlı
MySQL: Production'da güvenilir ve paylaşımlı

Router Mantığı:

Read Routing:

def db_for_read(self, model, **hints):
    if model._meta.app_label in self.route_app_labels:
        return "mysql"  # veya "default" (SQLite)
    return None

Write Routing:

def db_for_write(self, model, **hints):
    if model._meta.app_label in self.route_app_labels:
        return "mysql"  # veya "default" (SQLite)
    return None

Migration Routing:

def allow_migrate(self, db, app_label, model_name=None, **hints):
    if app_label in self.route_app_labels:
        return db == "mysql"  # veya db == "default"
    return None

Örnek Senaryo:

# Kullanıcı login oluyor
User.objects.get(username='john')  
# → SQLite'dan okunur (hızlı)

# Yeni ASIN ekleniyor
CompletedUK.objects.create(User=user, Asin='B07XYZ')
# → MySQL'e yazılır (paylaşımlı)

# Worker ASIN verilerini okuyor
NotCompletedUK.objects.all()
# → MySQL'den okunur (amzsrvr MySQL'e bağlı)

Portfolyo için Önemli:

Bu pattern microservice architecture benzeri bir yaklaşımdır:

Separation of Concerns: Auth ve iş mantığı ayrı
Distributed Database: Hybrid lokal/cloud mimari
Scalability: Worker ve web app bağımsız scale edilebilir

📦 Kargo Takip Modulu (order_track)

Basit ama kullanışlı kargo takip sistemi.

Amaç: Satılan ürünlerin kargolarını harici API ile takip etme

Dosya: order_track/views.py

URL: /order_track/kargotakip

İşleyis:

# order_track/views.py
def kargotakip(request):
    if request.method == 'POST':
        # Excel dosyası yüklenir
        file = request.FILES['file']
        apiKey = 'YOUR_API_KEY'
        
        # Harici API'ye gönderilir
        order_list = order_track(apiKey=apiKey)
        
        # Sonuçlar template'e aktarılır
        return render(request, 'kargotakip.html', {'orders': order_list})

Özellikler:

✅ Excel dosyası yükleme
✅ Harici kargo API entegrasyonu
✅ Toplu kargo durumu sorgulama

Kullanım Alanı:

FBA gönderimlerinin takibi
Müşteri karşısında kargo numarası paylaşımı

🎭 Custom Template Tags

Django template'lerde özel yardımcı fonksiyonlar.

Dosya: remote/templatetags/my_tags.py

`param_replace` Template Tag

Amaç: Pagination URL'lerinde filtreleri korumak

Kullanım:

{% load my_tags %}

<!-- Sayfa 3'e geçerken mevcut filtreleri koru -->
<a href="?{% param_replace page=3 %}">
  Sayfa 3
</a>

Örnek:

Mevcut URL: /fba/uk/?profit_percentage_min=30&page=1

Template:
<a href="?{% param_replace page=2 %}">Next</a>

Sonuç URL: /fba/uk/?profit_percentage_min=30&page=2
                                 ^
                         Filtre korundu!

Teknik Detay:

@register.simple_tag(takes_context=True)
def param_replace(context, **kwargs):
    d = context['request'].GET.copy()  # Mevcut parametreleri kopyala
    for k, v in kwargs.items():
        d[k] = v  # Yeni parametreyi ekle/güncelle
    for k in [k for k, v in d.items() if not v]:
        del d[k]  # Boş parametreleri temizle
    return d.urlencode()  # URL encode et

Neden Önemli:

Kullanıcı deneyimi: Filtreler sayfa değiştirirken kaybolmaz
SEO dostu URL'ler
Django Paginator ile uyumlu

⚙️ Django Admin Panel

Tüm veritabanı modellerine yönetim arayüzü.

Dosya: remote/admin.py

Kayıtlı Modeller:

# Her pazar için:
admin.site.register(CompletedUK)
admin.site.register(CompletedCA)
admin.site.register(CompletedAU)
admin.site.register(CompletedJA)
admin.site.register(CompletedFR)
admin.site.register(CompletedDE)

admin.site.register(NotCompletedUK)
admin.site.register(NotCompletedCA)
# ... diğer pazarlar

admin.site.register(KeepaExcelUK)
admin.site.register(KeepaExcelCA)
# ... diğer pazarlar

admin.site.register(excelData)  # Yüklenen Excel dosyaları

Erişim: /admin/ (superuser gerekli)

Özellikler:

✅ Tüm Completed tablolarını görüntüleme/düzenleme
✅ NotCompleted kuyruk yönetimi
✅ KeepaExcel verilerini manuel kontrol
✅ excelData yükleme geçmişi
✅ Toplu silme/düzenleme
✅ CSV export

Kullanım Senaryoları:

Hata denetimi: Worker hatalı veri yazdıysa manuel düzelt
Veri temizleme: Eski/geçersiz kayıtları toplu sil
Analiz: Kar dağılımını görüntüle (admin filter ile)
Debug: NotCompleted kuyruğunu kontrol et

🛠 Teknoloji Stack

Django (amazon2fake)

- Django 4.1.1
- django-pandas (DataFrame entegrasyonu)
- MySQLdb (MySQL connector)
- django-dramatiq (Asenkron görevler için - kurulu ama konfigüre edilmemiş)

Worker (amzsrvr)

- python-amazon-sp-api (SP-API Python SDK)
- pandas (Veri manipülasyonu)
- MySQLdb + sshtunnel (PythonAnywhere SSH bağlantısı)
- google-currency (Kur çevirimi)
- threading (Paralel işlem)

Veritabanları

SQLite: Django default DB (lokal geliştirme)
MySQL (PythonAnywhere): Paylaşılan production database

🗄 Veritabanı Yapısı

Tablo Şeması (Her pazar için tekrarlanır: uk, ca, ja, au, fr, de)

1️⃣ `remote_completed{market}`

Amaç: İşlenmiş ve analizi tamamlanmış ürünler

Alan	Tip	Açıklama
`User`	ForeignKey	Hangi kullanıcıya ait
`Asin`	CharField	Amazon ürün kodu
`Title`	CharField	Ürün adı
`SalesRank`	Integer	Anlık satış sıralaması
`SalesRank90`	Integer	90 günlük ortalama
`Drop_Count`	Integer	30 günde fiyat düşüş sayısı
`Buy_Price`	Float	ABD'den alış fiyatı ($)
`Sale_Price`	Float	Hedef pazarda satış fiyatı (lokalr para birimi)
`Ratio`	Float	Satış/Maliyet oranı (1.5+ karlı kabul edilir)
`Cost`	Float	Toplam maliyet (alış + kargo + kur)
`Profit`	Float	Net kar
`Profit_Percentage`	Float	Kar yüzdesi (Kar/Maliyet)
`Sales_Info`	Integer	Tahmini aylık satış sayısı
`Date`	Date	Son güncellenme tarihi
`Fba_Seller_Count`	Integer	FBA ile satan rekabet sayısı
`Is_Buybox_Fba`	Boolean	Buybox FBA mı?
`Amazon_Current`	Float	Amazon'un kendi sattığı fiyat
`Buybox_Lowest`	Float	En düşük buybox fiyatı
`Variation_Asins`	Integer	Varyasyon sayısı
`Weight`	Float	Ağırlık (lbs)
`Pool`	Boolean	Pool'da mı?
`Is_Deleted_By_User`	Boolean	Kullanıcı tarafından silinmiş mi?
`Error_Code`	Boolean	İşlemde hata oluştu mu?

2️⃣ `remote_notcompleted{market}`

Amaç: İşlenmeyi bekleyen ASIN kuyruk sistemi

Alan	Tip	Açıklama
`Asin`	CharField	İşlenecek ASIN

İşleyiş:

Kullanıcı ASIN girdiğinde buraya yazılır
Worker bu tabloyu kontrol eder
İşlendikten sonra buradan silinir ve remote_completed tablosuna yazılır

3️⃣ `remote_keepaexcel{market}`

Amaç: Keepa'dan yüklenen ham Excel verileri

Alan	Tip	Açıklama
`Asin`	CharField	Ürün kodu
`Title`	CharField	Ürün adı
`SalesRank`	Integer	Satış sıralaması
`SalesRank90`	Integer	90 günlük ortalama
`Drop_Count`	Integer	Fiyat düşüş sayısı
`Buy_Price_FBA/FBM/BB/NC`	Float	ABD farklı satıcı tipleri alış fiyatları
`Sale_Price_FBA/FBM/BB/NC`	Float	Hedef pazar satış fiyatları
`Referral_Fee_Percentage`	Float	Amazon komisyon oranı
`Pick_and_Pack_Fee`	Float	FBA işlem ücreti
`Is_Buybox_Fba`	Boolean	Buybox FBA mı?
`Fba_Seller_Count`	Integer	FBA satıcı sayısı
`Amazon_Current`	Float	Amazon satış fiyatı
`Weight`	Float	Ağırlık
`Variation_Asins`	Integer	Varyasyon sayısı
`Buybox_Lowest`	Float	En düşük buybox

İşleyiş:

Excel yüklendiğinde buraya yazılır
KeepaWorker bu verileri işler
İşlem sonrası buradan silinir ve remote_completed'e yazılır

4️⃣ `remote_exceldata`

Amaç: Yüklenen Excel dosyalarının kaydı

Alan	Tip	Açıklama
`Userx`	ForeignKey	Yükleyen kullanıcı
`Market`	CharField	Hedef pazar (uk, ca, vb.)
`com_asin`	FileField	ABD Excel dosyası
`target_asin`	FileField	Hedef pazar Excel dosyası
`Is_executed`	Boolean	İşlendi mi?
`DateTime`	DateTime	Yüklenme zamanı

🔄 Veri Akışı

Senaryo 1: Manuel ASIN Girişi

1. KULLANICI → Django Web Paneli
   └─ "fba/uk" sayfasında textarea'ya ASIN yapıştırır
   
2. DJANGO (views.py: fbaMarketPage)
   └─ POST isteği alır (asin_text_upload)
   └─ Her ASIN için:
       ├─ Veritabanında var mı kontrol eder (remote_completeduk)
       ├─ Varsa ve 1 günden eskiyse:
       │   └─ remote_notcompleteduk'a ekler (yeniden işlensin)
       └─ Yoksa:
           ├─ remote_completeduk'a boş kayıt atar (User + Asin)
           └─ remote_notcompleteduk'a ekler

3. WORKER (main_controller.py)
   └─ Her 200 saniyede bir döngü çalışır
   └─ remote_notcompleteduk tablosunu kontrol eder
   └─ Yeni kayıt varsa:
       └─ main_worker.py'ye gönderir

4. WORKER (main_worker.py)
   └─ Amazon SP-API'dan veri çeker:
       ├─ get_Buy_Price() → ABD fiyatı, ağırlık, başlık
       ├─ get_Sell_Price() → UK fiyatı, rekabet durumu
       └─ calculate() → Kar hesaplama (kur, kargo, vergi, Amazon fee)
   
5. WORKER (main_controller.py: completed_writer_thread)
   └─ Sonuçları remote_completeduk'a UPDATE eder
   └─ remote_notcompleteduk'dan DELETE eder

6. KULLANICI → Django Web Paneli
   └─ Sayfayı yeniler
   └─ İşlenmiş veriyi görür (Profit, Ratio, vb.)

Senaryo 2: Keepa Excel Yükleme

1. KULLANICI → Django Web Paneli
   └─ "fba/ca" sayfasında 2 Excel dosyası yükler:
       ├─ com_asin.xlsx (ABD verileri)
       └─ target_asin.xlsx (CA verileri)

2. DJANGO (fileupload.py: keepa_excel)
   └─ İki Excel'i merge eder (ASIN bazlı)
   └─ Her satır için:
       ├─ remote_keepaexcelca'ya kayıt ekler (ham veri)
       └─ remote_completedca'ya basit kayıt ekler (Title, SalesRank vb.)

3. WORKER (main_controller.py)
   └─ remote_keepaexcelca tablosunu kontrol eder
   └─ Yeni kayıt varsa:
       └─ keepaWorker.py'ye gönderir

4. WORKER (keepaWorker.py)
   └─ Keepa verilerini işler:
       ├─ get_Com() → ABD en düşük fiyatı bulur (FBA/FBM/BB karşılaştırması)
       ├─ get_Target() → CA en düşük fiyatı bulur
       └─ calculate_Final() → Kar hesaplama (Vergi, referral fee, fba fee)

5. WORKER (keepaWorker.py)
   └─ remote_completedca'ya UPDATE eder (Buy_Price, Sale_Price, Profit...)
   └─ remote_keepaexcelca'dan DELETE eder

6. KULLANICI → Django Web Paneli
   └─ İşlenmiş ürünleri görür

📋 Detaylı Fonksiyon Açıklamaları

Django (amazon2fake/remote/views.py)

`fbaHomePage(request)`

Amaç: Ana pazar seçim sayfası
İşlev:

Mevcut pazarları listeler: UK, CA, JA, AU, FR, DE
Template: fbahome.html

`fbaMarketPage(request, country)`

Amaç: Pazara özgü ürün listesi ve yönetim sayfası
Parametreler:

country: Pazar kodu (uk, ca, vb.)

GET İşlemleri:

Kullanıcının o pazardaki tüm ürünlerini gösterir
Filtreleme parametrelerini uygular:
- drop_count_min/max
- profit_percentage_min/max
- sales_info_min/max
- fba_seller_count_min/max
- amazon_sale_price_min/max
- weight_min/max
Sıralama parametreleri:
- sortByProfitPercentage: h2l (yüksekten düşüğe), l2h (tam tersi)
- sortByFBASeller
- sortBySalesInfo

POST İşlemleri:

asin_text_upload: Manuel ASIN yapıştırma

# Kullanıcı textarea'ya ASIN listesi yapıştırır (her satır bir ASIN)
# Sistem:
#   - ASIN'i trim eder (\r\n temizler)
#   - Veritabanında varsa:
#       - 1 günden eskiyse → NotCompleted'e ekle
#       - 1 günden yeniyse → Completed'deki kaydı kopyala
#   - Yoksa:
#       - Keepa'da varsa → Keepa verisini Completed'e aktar
#       - Keepa'da da yoksa → Boş kayıt + NotCompleted'e ekle

asin_file_upload: Excel yükleme

# excelData modeline kaydeder
# Dramatiq worker (şu an pasif) işleyecek

send_pool: Seçili ürünleri Pool'a ekleme

# Checkbox'larla seçilen ASIN'leri alır
# Pool=True olarak günceller

download_products: Excel indirme

# Seçili ürünleri Excel'e çevirir
# dbdownload() fonksiyonunu çağırır

delete_products: Ürün silme

# Is_Deleted_By_User=True yapar
# Gerçek silme işlemi YAPILMAZ

all_selected: Toplu işlemler
- send_pool_all: Tüm listeyi Pool'a ekle
- download_all: Tüm listeyi Excel olarak indir
- delete_all: Tüm listeyi sil

`fbaMarketPoolPage(request, country)`

Amaç: Pool'daki ürünler
İşlev:

Pool=True olan ürünleri gösterir
Filtreleme ve sıralama destekler
Pool'dan çıkarma (Pool=False) özelliği

`fbaMarketDeletedPage(request, country)`

Amaç: Silinen ürünler
İşlev:

Is_Deleted_By_User=True olanları gösterir
Geri yükleme (Is_Deleted_By_User=False) özelliği

`dbdownload(country, queryset)`

Amaç: Excel export
İşlev:

Queryset'i Django-Pandas ile DataFrame'e çevirir
Türkçe sütun isimleri uygular
Timestamp'li dosya adı oluşturur
static/downloaded_datas/ klasörüne kaydeder
HTTP response ile download link döner

`product_filter(key, value, data, notOrderedData)`

Amaç: Filtreleme yardımcı fonksiyonu
İşlev:

GET parametrelerine göre queryset'i filtreler
Django ORM filtrelerini uygular (__gte, __lte, order_by)

Django (amazon2fake/remote/fileupload.py)

`keepa_excel(com_file, target_file, keepa_db, completed_db, notCompleted_db, user)`

Amaç: Keepa Excel dosyalarını işleme
Parametreler:

com_file: ABD Excel dosyası (alış fiyatları)
target_file: Hedef pazar Excel dosyası (satış fiyatları)
keepa_db: KeepaExcel model (UK, CA, vb.)
completed_db: Completed model
notCompleted_db: NotCompleted model
user: Yükleyen kullanıcı

İşleyiş:

1. Excel dosyalarını pandas ile okur
2. Sütun isimlerini veritabanı alanlarına map eder
3. İki DataFrame'i ASIN bazlı merge eder
4. Boş değerleri -21 ile doldurur (NaN kontrolü için)
5. Her satır için:
    a. ASIN veritabanında var mı kontrol eder
    b. Varsa:
        - 1 günden eskiyse → NotCompleted'e ekle
        - Yeniyse → Kullanıcı için kopyala
    c. Yoksa:
        - check_to_notCompleted_db() çağrısı
6. Keepa verisini keepa_db'ye kaydeder (dataSaver)
7. Completed tablosuna basit kayıt ekler (get_or_create_completed)

Önemli Detaylar:

Ağırlık hesaplama: max(WEIGHT * 0.0022046226, DIMENSION * 0.0610237 / 135)
- WEIGHT: gram → lbs çevrimi
- DIMENSION: cm³ → lbs dimitrik ağırlık
- İkisinden büyük olanı alır (taşıma ücreti hesabı için)
Varyasyon sayısı: VARIATION_ASINS.count(',') + 1
- Keepa varyasyonları virgülle ayırır: "B07X,B07Y,B07Z" → 3 varyasyon

`check_to_notCompleted_db(...)`

Amaç: NotCompleted tablosundan silme ve Completed güncelleme
İşlev:

NotCompleted'de varsa siler
Completed'deki boş alanları doldurur (Title, SalesRank, vb.)

`dataSaver(...)`

Amaç: KeepaExcel tablosuna kaydetme
İşlev:

ASIN varsa günceller, yoksa yeni kayıt yapar
using='mysql' parametresi ile MySQL'e yazar

`get_or_create_completed(...)`

Amaç: Kullanıcı için Completed kaydı oluşturma
İşlev:

Kullanıcı + ASIN kombinasyonu yoksa yeni kayıt atar
Başlangıç verileri: Title, SalesRank, Weight, vb.
Kar hesaplamaları boş bırakılır (Worker dolduracak)

Worker (amzsrvr/main_controller.py)

Sonsuz Döngü Mantığı

while True:
    # 1. Veritabanından veri çek
    for market in markets:
        query = f"SELECT * from remote_notcompleted{market.target}"
        market.notcompleted = pd.read_sql(query, connection)
        
        query = f"SELECT * from remote_keepaexcel{market.target}"
        market.keepaexcel = pd.read_sql(query, connection)
    
    # 2. İşlenecek veri miktarını hesapla
    total_notcompleted = sum(len(m.notcompleted) for m in markets)
    total_keepaexcel = sum(len(m.keepaexcel) for m in markets)
    
    # 3. Her pazar için ağırlıklı parçalama
    for market in markets:
        ratio = len(market.notcompleted) / total_notcompleted
        slice_df = market.notcompleted.tail(int(ratio * 100))
        
        # 4. Worker'lara gönder (Threading)
        if len(slice_df) >= 1:
            market.completed_asin = work(slice_df, us_market, market.my_market_place)
        
        keepa_ratio = len(market.keepaexcel) / total_keepaexcel
        slice_keepa = market.keepaexcel.tail(int(keepa_ratio * 200))
        
        if len(slice_keepa) >= 1:
            t1 = threading.Thread(target=keepa_worker_thread, args=[...])
            t1.start()
    
    # 5. Sonuçları veritabanına yaz
    if total_completed > 0:
        completed_writer_thread()
    
    # 6. 200 saniye bekle
    time.sleep(200)

`completed_writer_thread()`

Amaç: İşlenmiş verileri veritabanına yazmak
İşlev:

for market in markets:
    for i in range(len(market.completed_asin)):
        # Tüm alanları (Profit, Ratio, SalesRank, vb.) UPDATE eder
        query = f"""UPDATE remote_completed{market.target} 
                    SET SalesRank={x}, Buy_Price={y}, ... 
                    WHERE Asin='{asin}'"""
        cursor.execute(query)
        
        # NotCompleted'den siler
        query = f"DELETE FROM remote_notcompleted{market.target} WHERE Asin='{asin}'"
        cursor.execute(query)

Worker (amzsrvr/main_worker.py)

`work(slice_of_df, us_market, target_market)`

Amaç: Ana işleme fonksiyonu
Parametreler:

slice_of_df: İşlenecek ASIN'lerin DataFrame'i
us_market: ABD pazar bilgileri (credentials, marketplace)
target_market: Hedef pazar bilgileri

İşleyiş:

# 1. Global DataFrame oluştur
main_dataframe = pd.merge(boş_df, slice_of_df['Asin'], on='Asin')

# 2. Sonsuz döngü (tüm veriler işlenene kadar)
while True:
    # 3. İşlenecek ASIN'leri filtrele
    buy_price_df = main_df[(Error==False) & (Buy_Price.isnull())]
    sale_price_df = main_df[(Error==False) & (Buy_Price.notnull()) & (Sale_Price.isnull())]
    profit_df = main_df[(Error==False) & (Buy_Price.notnull()) & (Sale_Price.notnull()) & (Profit.isnull())]
    
    # 4. Hiç işlenecek veri kalmadıysa ÇIKIŞ
    if (buy_price_df.count() + sale_price_df.count() + profit_df.count()) <= 0:
        break
    
    # 5. Threading ile paralel işlem
    threads = []
    
    for asin in buy_price_df:
        t = threading.Thread(target=get_Buy_Price, args=[asin, us_market.credentials])
        threads.append(t)
        t.start()
    
    for asin in sale_price_df:
        t = threading.Thread(target=get_Sell_Price, args=[asin, target_market.credentials, target_market.marketplace])
        threads.append(t)
        t.start()
    
    for asin in profit_df:
        t = threading.Thread(target=calculate, args=[asin, ...])
        threads.append(t)
        t.start()
    
    # 6. Tüm thread'lerin bitmesini bekle
    for thread in threads:
        thread.join()
    
    # 7. Her 10 iterasyonda 5 saniye soluklan (rate limiting)
    if k % 10 == 0:
        time.sleep(5)

# 8. İşlenmiş DataFrame'i döndür
return main_dataframe

`get_Buy_Price(asin, credentials)`

Amaç: ABD pazarından alış fiyatını çekmek
API Çağrıları:

Products.get_item_offers(): Fiyat bilgisi
- LowestPrices içinden en düşük fiyatı bulur
- Condition: "new" olanları filtreler
Catalog.get_item(): Ürün detayları
- Title
- PackageDimensions (Ağırlık ve boyut hesaplama)
- SalesRank

Hata Yönetimi:

exception_codes = {
    'PackageDimensions': -8888,
    'Low_Ratio': -777777,
    'Unauthorized': -666666,
    'InvalidInput': -555555,
    'feesEstimate': -444444,
    'BuyboxPrices': -333333,
    'LowestPrices': -222222,
    'noCredential': -111111
}

# Hata olduğunda:
#   - Error_Code = True
#   - Buy_Price = exception_code (negatif sayı)

`get_Sell_Price(asin, credentials, target_marketplace)`

Amaç: Hedef pazardan satış fiyatını çekmek
API Çağrısı:

Products.get_item_offers() (hedef pazar için)

Çıkarılan Veriler:

lowestSellPrice: En düşük satış fiyatı
Is_Buybox_Fba: Buybox FBA tarafından mı kazanılmış?
Fba_Seller_Count: FBA satıcı sayısı
Amazon_Current: Amazon kendi satıyor mu? (SellerId kontrolü)

Amazon Satıcı Tespiti:

amazon_Market_place_Ids = [
    'A3DWYIK6Y9EEQB',  # CA
    'AN1VRQENFRJN5',   # JA
    'ANEGB3WVEVKZB',   # AU
    'A3JWKAKR8XB7XF',  # DE
    'A1X6FK5RDHNB96'   # FR
]

for offer in targetResponse['Offers']:
    if offer['SellerId'] in amazon_Market_place_Ids:
        Amazon_Current = offer['ListingPrice']['Amount']

`calculate(asin, credentials, target_marketplace, lowestBuyPrice, lowestSellPrice, shipping_cost, curr_rate, curr_type, minRatio)`

Amaç: Kar hesaplama

Formüller:

Maliyet (Cost):

cost = (lowestBuyPrice + shipping_cost + 1) * curr_rate
# lowestBuyPrice: ABD fiyatı ($)
# shipping_cost: Sabit kargo maliyeti ($3)
# +1: Ek işlem gideri
# curr_rate: Dolar → Hedef para birimi kuru

Ratio (Oran):

ratio = lowestSellPrice / cost
# Eğer ratio >= 1.5 ise karlı kabul edilir
# Değilse → Profit = -777777 (Low_Ratio hatası)

Kar (Profit):

# API'den Amazon ücretlerini çek
productResponse = ProductFees.get_product_fees_estimate_for_asin(asin, lowestSellPrice, ...)
totalFee = productResponse['TotalFeesEstimate']['Amount']

# Vergi (VAT) hesaplama (sadece DE/FR için)
vat_cost = 0
if target == DE or target == FR:
    vat_cost = lowestSellPrice / 6

# Fee çarpanı (UK/DE/FR için VAT dahil)
fee_mult = 1
if target in [DE, FR, UK]:
    fee_mult = 1.2

# Net kar
profit = lowestSellPrice - vat_cost - (totalFee * fee_mult) - cost

Kar Yüzdesi:
```
profit_percentage = profit / cost
```

Önemli Notlar:

KDV (VAT) Düşümü:
- DE/FR: Satış fiyatının 1/6'sı KDV olarak düşülür
- UK/DE/FR: Amazon ücretlerine %20 vergi eklenir
Amazon SP-API ProductFees:
- Referral fee (komisyon)
- FBA fulfillment fee (depolama + paketleme)
- Variable closing fee (kapanış ücreti)

Worker (amzsrvr/keepaWorker.py)

`keepa_work(result_dataFrame, target_market, curr_rate, shipping_cost)`

Amaç: Keepa Excel verilerinden kar hesaplama

İşleyiş:

# 1. DataFrame'i COM ve TARGET olarak ayır
com = result_dataFrame[['Title', 'Asin', 'Buy_Price_FBA', 'Buy_Price_FBM', ...]]
target = result_dataFrame[['Asin', 'SalesRank', 'Sale_Price_FBA', ...]]

# 2. En düşük fiyatları bul
com_final = get_Com(com)          # ABD en düşük alış
target_final = get_Target(target)  # Hedef en düşük satış

# 3. Merge et
data_start = pd.merge(com_final, target_final, on='ASIN')

# 4. Kar hesapla
final_df = calculate_Final(target_market, data_start, curr_rate, shipping_cost)

# 5. Veritabanına UPDATE et
for i in range(len(final_df)):
    query = f"""UPDATE remote_completed{target_market} 
                SET Buy_Price={x}, Sale_Price={y}, Profit={z}, ... 
                WHERE Asin='{asin}'"""
    cursor.execute(query)
    
    # Keepa tablosundan sil
    query = f"DELETE FROM remote_keepaexcel{target_market} WHERE Asin='{asin}'"
    cursor.execute(query)

`get_Com(target)` / `get_Target(target)`

Amaç: En düşük fiyatı bulmak

Mantık:

# COM için (Alış - ABD):
# 1. FBA ve FBM ikisi de NULL ise:
#    - BB (BuyBox) varsa → BB fiyatı
#    - BB de yoksa → NC (New Current) fiyatı
# 2. FBA veya FBM varsa:
#    → min(BB, FBA, FBM) en düşük olanı al

# TARGET için (Satış - Hedef pazar):
# Aynı mantık, sadece Sale_Price sütunları kullanılır

Neden bu kadar karmaşık?

Keepa'da farklı satıcı tipleri ayrı sütunlarda gelir:
- FBA: Amazon'un deposundan gönderim
- FBM: Satıcının kendi deposundan
- BB: Buybox sahibinin fiyatı
- NC: Yeni ürün genel fiyatı
Sistem en ucuz seçeneği bulmak zorunda

`calculate_Final(market_place, data_start, curr_rate, shipping_cost)`

Amaç: Keepa verisi için kar hesaplama

Formüller:

# 1. Maliyet
MALIYET = (BUY_PRICE + shipping_cost + 1) * curr_rate

# 2. Oran
ORAN = SALE_PRICE / MALIYET

# 3. Amazon ücretleri (Keepa'dan gelen Referral Fee ve FBA Fee kullanılır)
referral_fee = SALE_PRICE * Referral_Fee_Percentage
pick_and_pack_fee = Pick_and_Pack_Fee

# 4. Vergi hesaplama
if market_place == 'ca' or 'ja' or 'au':
    KAR = SALE_PRICE - referral_fee - pick_and_pack_fee - MALIYET

elif market_place == 'fr' or 'de':
    # KDV düşümü: SALE_PRICE / 6 * 5 (1/6'sı KDV)
    # Ücretlere %20 vergi ekle
    referral_fee_with_tax = referral_fee * 1.2
    pick_and_pack_fee_with_tax = pick_and_pack_fee * 1.2
    KAR = (SALE_PRICE / 6 * 5) - referral_fee_with_tax - pick_and_pack_fee_with_tax - MALIYET

elif market_place == 'uk':
    # KDV düşümü YOK ama ücretlere vergi var
    referral_fee_with_tax = referral_fee * 1.2
    pick_and_pack_fee_with_tax = pick_and_pack_fee * 1.2
    KAR = SALE_PRICE - referral_fee_with_tax - pick_and_pack_fee_with_tax - MALIYET

# 5. Kar yüzdesi
KAR_YUZDE = KAR / MALIYET

Keepa Worker vs SP-API Worker Farkı:

Özellik	Keepa Worker	SP-API Worker
Veri Kaynağı	Excel (Keepa export)	Amazon API (canlı)
Hız	Çok hızlı (API yok)	Yavaş (rate limiting)
Doğruluk	Excel tarihi kadar güncel	Gerçek zamanlı
Amazon Ücretleri	Keepa tahminleri	API'dan gerçek veriler
Kullanım Senaryosu	Toplu yükleme	Manuel ASIN sorguları

Worker (amzsrvr/MyMarketPlace.py)

`MyMarketPlace(target)`

Amaç: Pazar yeri konfigürasyonu

Özellikler:

# 1. Amazon SP-API Credentials
credentials = {
    'lwa_app_id': '...',          # Login with Amazon App ID
    'lwa_client_secret': '...',   # Secret key
    'aws_access_key': '...',      # AWS IAM access
    'aws_secret_key': '...',      # AWS IAM secret
    'role_arn': '...',            # AWS IAM role
    'refresh_token': '...'        # Pazara özel token
}

# 2. API Marketplace mapping
marketPlace_dict = {
    'us': Marketplaces.US,
    'ca': Marketplaces.CA,
    'ja': Marketplaces.JP,
    'au': Marketplaces.AU,
    'de': Marketplaces.DE,
    'fr': Marketplaces.FR,
    'uk': Marketplaces.UK
}

# 3. Para birimi mapping
curr_type_dict = {
    'us': 'USD',
    'ca': 'CAD',
    'ja': 'JPY',
    'au': 'AUD',
    'de': 'EUR',
    'fr': 'EUR',
    'uk': 'GBP'
}

# 4. Dinamik kur çevirimi
def current_currency(self):
    if self.curr_type != 'usd':
        temp = google_currency.convert('usd', self.curr_type, 100000)
        curr_rate = float(temp['amount']) / 100000
        return curr_rate
    else:
        return 1

Neden her pazar için ayrı refresh_token?

Amazon SP-API her pazar için ayrı yetkilendirme gerektirir
US/CA → Aynı token kullanabilir
EU (UK/DE/FR) → Aynı token
Japonya → Ayrı token
Avustralya → Ayrı token

🔌 API Kullanımı

Amazon SP-API (Selling Partner API)

Kullanılan Endpoint'ler:

Products.get_item_offers(asin, condition='New')

Amaç: Fiyat ve rekabet bilgisi

Dönen Veri:

{
  "Summary": {
    "LowestPrices": [{
      "condition": "new",
      "LandedPrice": {"Amount": 29.99}
    }],
    "BuyBoxPrices": [{
      "LandedPrice": {"Amount": 32.99}
    }],
    "NumberOfOffers": [{
      "fulfillmentChannel": "Amazon",
      "OfferCount": 15
    }]
  },
  "Offers": [{
    "SellerId": "...",
    "IsBuyBoxWinner": true,
    "IsFulfilledByAmazon": true,
    "ListingPrice": {"Amount": 32.99}
  }]
}

Catalog.get_item(asin)

Amaç: Ürün detayları

Dönen Veri:

{
  "AttributeSets": [{
    "Title": "Product Name",
    "PackageDimensions": {
      "Height": {"value": 10},
      "Length": {"value": 20},
      "Width": {"value": 15},
      "Weight": {"value": 500}
    }
  }],
  "SalesRankings": [{
    "Rank": 12345
  }]
}

ProductFees.get_product_fees_estimate_for_asin(asin, price, currency, is_fba=True)

Amaç: Amazon ücret tahmini

Dönen Veri:

{
  "FeesEstimateResult": {
    "FeesEstimate": {
      "TotalFeesEstimate": {"Amount": 5.47},
      "FeeDetailList": [
        {
          "FeeType": "ReferralFee",
          "FeeAmount": {"Amount": 4.50}
        },
        {
          "FeeType": "FBAFees",
          "FeeAmount": {"Amount": 0.97}
        }
      ]
    }
  }
}

Rate Limiting

Amazon SP-API'da her endpoint için farklı limitler var
Proje @throttle_retry decorator kullanmıyor (manuel sleep ile yönetiliyor)
main_worker.py: Her 10 iterasyonda 5 saniye bekler

⚙️ Worker Sistemi

Threading Yapısı

Neden Threading?

SP-API çağrıları yavaş (her ASIN için 3 API çağrısı: buy price, sell price, fees)
Sequential işlem: 100 ASIN → ~10 dakika
Threading ile: 100 ASIN → ~2 dakika (5-6x hızlanma)

Thread Dağılımı:

# Her iterasyonda maksimum ~30 thread başlatılır:
#   - 9 thread: Buy Price
#   - 9 thread: Sell Price
#   - 9 thread: Calculate
#   - 1 thread: Keepa Worker (marke başına)

# Örnek akış:
iteration 1:
  ├─ 5 Buy Price thread'i (ASIN1-5)
  ├─ 0 Sell Price (henüz buy fiyatı yok)
  └─ 0 Calculate

iteration 2:
  ├─ 4 Buy Price (ASIN6-9)
  ├─ 5 Sell Price (ASIN1-5 buy fiyatı hazır)
  └─ 0 Calculate

iteration 3:
  ├─ 0 Buy Price (hepsi bitti)
  ├─ 4 Sell Price (ASIN6-9)
  └─ 5 Calculate (ASIN1-5 hem buy hem sell hazır)

iteration 4:
  ├─ 0 Buy Price
  ├─ 0 Sell Price
  └─ 4 Calculate (ASIN6-9)
  → Döngü bitti, sonuç döndür

Hata Yönetimi

Error_Code Sistemi:

Her ASIN için Error_Code boolean alanı var
API'dan hata dönerse:
1. Error_Code = True işaretlenir
2. İlgili alana negatif error code yazılır
3. O ASIN bir daha işlenmez (döngüde filtrelenir)

Yaygın Hatalar:

Unauthorized (-666666): Yanlış credentials veya token süresi dolmuş
InvalidInput (-555555): ASIN geçersiz veya pazar uyumsuzluğu
LowestPrices (-222222): Ürün stokta yok
Low_Ratio (-777777): Ratio < 1.5 (karlı değil)

🚀 Kurulum

Gereksinimler

# Python 3.8+
# MySQL (PythonAnywhere hesabı)

Django (amazon2fake) Kurulumu

cd amazon2fake

# Virtual environment
python -m venv venv
venv\Scripts\activate  # Windows
# source venv/bin/activate  # Linux/Mac

# Bağımlılıklar
pip install -r requirements.txt

# Migrate
python manage.py migrate

# Superuser oluştur
python manage.py createsuperuser

# Sunucuyu başlat
python manage.py runserver

Worker (amzsrvr) Kurulumu

cd amzsrvr

# Virtual environment
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

# Bağımlılıklar
pip install -r requirements.txt

# MyMarketPlace.py'de credentials güncelle
# - lwa_app_id
# - lwa_client_secret
# - aws_access_key
# - aws_secret_key
# - role_arn
# - refresh_token (her pazar için)

# Worker'ı başlat
python main_controller.py

Veritabanı Ayarları

PythonAnywhere MySQL:

# amazon2fake/amazon2/settings.py
DATABASES = {
    'mysql': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'jaylee54$deneme2',
        'USER': 'jaylee54',
        'PASSWORD': 'muratyl1A',
        'HOST': 'jaylee54.mysql.pythonanywhere-services.com'
    }
}

SSH Tunnel (Worker için):

# amzsrvr/main_controller.py
sshtunnel.SSHTunnelForwarder(
    ('ssh.pythonanywhere.com'),
    ssh_username='jaylee54',
    ssh_password='b3k1rs4m3t',
    remote_bind_address=('jaylee54.mysql.pythonanywhere-services.com', 3306)
)

📊 Kullanım Senaryoları

Senaryo 1: Keepa'dan Toplu Ürün Analizi

Hedef: 500 ASIN'i hızlıca taramak

Keepa'da UK pazarı için rapor çıkar (2 Excel: US + UK)
Django paneline giriş yap
"fba/uk" sayfasına git
"Excel Yükle" bölümüne her iki dosyayı ekle
Worker ~5-10 dakikada işler (Keepa Worker hızlıdır)
Sayfayı yenile, karlı ürünleri filtrele:
- Profit Percentage > %30
- FBA Seller Count < 10
Beğendiklerini Pool'a ekle
Excel olarak indir

Senaryo 2: Manuel ASIN Sorgusu

Hedef: Birkaç ASIN'i gerçek zamanlı kontrol etmek

"fba/ca" sayfasına git
Textarea'ya ASIN listesi yapıştır:
```
B07XYZ1234
B08ABC5678
B09DEF9012
```
"Ekle" butonuna bas
Worker ~2-5 dakika içinde işler (SP-API daha yavaştır)
Sayfayı yenile, sonuçları gör
Karlı olanı bulursan Pool'a ekle

Senaryo 3: Günlük Rutin Kontrol

Hedef: Pool'daki ürünlerin fiyatlarını güncelle

Pool sayfasına git ("fba/uk/pool")
Tüm ürünleri seç
"Silinen Listele" → Tüm ürünleri geçici sil (Is_Deleted=True)
Ana listeye geri dön
Pool'daki ASIN'leri textarea'ya yapıştır
Worker yeniden işleyecek (güncel fiyatlarla)
Karlılık değiştiyse fark edeceksin

🔐 Güvenlik Notları

UYARI: Bu README'de güvenlik nedeniyle şifreler ve API key'ler gösterilmiştir. Production'da mutlaka .env dosyası kullanın!

Django SECRET_KEY

# settings.py
import os
SECRET_KEY = os.environ.get('DJANGO_SECRET_KEY', 'default-key-for-dev')

Amazon SP-API Credentials

# MyMarketPlace.py
import os
credentials = dict(
    lwa_app_id=os.environ.get('AMAZON_APP_ID'),
    lwa_client_secret=os.environ.get('AMAZON_SECRET'),
    ...
)

MySQL Şifreleri

# .env dosyası
MYSQL_HOST=jaylee54.mysql.pythonanywhere-services.com
MYSQL_USER=jaylee54
MYSQL_PASSWORD=***
MYSQL_DB=jaylee54$deneme2

🐛 Bilinen Sorunlar ve Çözümler

1. Worker Takılıyor

Sebep: SP-API rate limiting veya network hatası
Çözüm:

# main_controller.py içinde try-except var
# Hata olursa 200 saniye sonra tekrar dener
# Log kontrolü: SW_LOG.xlsx (şu an pasif)

2. Excel Yükleme Hatası

Sebep: Keepa Excel formatı değişmiş olabilir
Çözüm:

# fileupload.py:22-23 satırlarında sütun isimleri
# Keepa'nın yeni formatıyla karşılaştır
# Örnek: 'Buy Box: Current' → 'BuyBox: Current' gibi değişiklikler

3. Kur Çevirimi Hatası

Sebep: google_currency API'si yanıt vermiyor
Çözüm:

# MyMarketPlace.py:current_currency()
# Manuel kur girişi:
self.curr_rate = 1.27  # USD -> CAD (örnek)

4. Thread Çakışması

Sebep: Aynı ASIN için birden fazla thread main_dataframe'i güncelliyor
Çözüm:

# Şu an böyle bir koruma YOK
# Gelecek güncelleme: threading.Lock() kullanılabilir

📈 Performans İyileştirmeleri

Yapılabilecekler:

Redis Cache: Sık sorgulanan ASIN'leri cache'le
Celery: Dramatiq yerine Celery kullanımı
PostgreSQL: MySQL yerine PostgreSQL (JSON alanları için)
API Pooling: SP-API batch endpoint'lerini kullan
WebSocket: Gerçek zamanlı işlem durumu gösterimi

🤝 Katkıda Bulunma

Bu proje özel kullanım içindir, ancak hata bildirimlerini memnuniyetle karşılarız.

📄 Lisans

📞 İletişim

Sorularınız için: [Email veya GitHub Issue]

Son Güncelleme: 2025-12-11
Versiyon: 1.0.0
Durum: Production 🚀

📊 Pagination (Sayfalama) Sistemi

Büyük veri setlerini kullanıcı dostu bir şekilde göstermek için Django Paginator kullanılıyor.

Teknik Detaylar

Sayfa Başına Öğe Sayısı: 100 ürün

Uygulama:

# views.py:298-308
paginator = Paginator(data['asins'], 100)  # 100 ürün/sayfa
page_number = request.GET.get("page")
if not page_number:
    page_number = 1
page_obj = paginator.get_page(page_number)

data['asins'] = page_obj

Kullanıcı Deneyimi:

Her sayfada 100 ürün görüntülenir
URL parametresi: ?page=2, ?page=3, vb.
Filtreler sayfa numarasını korur
Toplam ürün sayısı gösterilir (len_all_products)

Örnek Senaryo:

Kullanıcının 450 ürünü var:
- Sayfa 1: Ürün 1-100
- Sayfa 2: Ürün 101-200
- Sayfa 3: Ürün 201-300
- Sayfa 4: Ürün 301-400
- Sayfa 5: Ürün 401-450

Performans: ✅ Veritabanı sorgusu sayısını azaltır
✅ Sayfa yüklenme süresi hızlanır
✅ Tarayıcı bellek kullanımı optimize edilir

💰 Kar Hesaplama Parametreleri

Sistem, kapsamlı karlılık analizleri için aşağıdaki parametreleri kullanır:

1️⃣ Sabit Parametreler

Kargo Maliyeti (Shipping Cost)

# MyMarketPlace.py:40
self.shipping_cost = 3  # $3 sabit kargo maliyeti

Açıklama: ABD'den hedef pazara ortalama kargo maliyeti (FedEx/UPS tahmini)

Minimum Kar Oranı (Minimum Ratio)

# main_worker.py:295
minimumRatio = 1.5  # Satış fiyatı/Maliyet oranı >= 1.5 olmalı

Açıklama: Ürün karlı kabul edilmesi için satış fiyatı, maliyetin en az 1.5 katı olmalı

Neden 1.5?

%50 minimum kar marjı garanti eder
Beklenmedik gider ve riskleri karşılar
Endüstri standardı (FBA arbitraj için)

İşlem Gideri

# main_worker.py:210
cost = (lowestBuyPrice + shipping_cost + 1) * curr_rate
#                                        ^
#                                        +1 USD ek işlem gideri

Açıklama: Paketleme, etiketleme ve diğer küçük giderler

2️⃣ Pazar Bazlı Parametreler

KDV (VAT) Hesaplamaları

Avrupa Pazarları (DE, FR):

# main_worker.py:217-218
if target_marketPlace == Marketplaces.DE or target_marketPlace == Marketplaces.FR:
    vat_cost = lowestSellPrice / 6  # Satış fiyatının 1/6'sı KDV

Açıklama: AB'de KDV oranı yaklaşık %17-20, satış fiyatından düşülmeli

Örnek:

Satış Fiyatı: 60€
KDV Düşümü: 60 / 6 = 10€
Net Gelir: 50€ (kar hesabında kullanılır)

Amazon Ücret Çarpanı (Fee Multiplier)

Vergi Dahil Pazarlar (UK, DE, FR):

# main_worker.py:220-221
if target_marketPlace in [Marketplaces.DE, Marketplaces.FR, Marketplaces.UK]:
    fee_mult = 1.2  # Amazon ücretlerine %20 vergi ekle

Diğer Pazarlar (CA, JA, AU):

fee_mult = 1  # Vergi yok

Açıklama: İngiltere ve AB'de Amazon ücretlerine KDV uygulanır

3️⃣ Dinamik Parametreler

Kur Çevrimi (Currency Rate)

# MyMarketPlace.py:42-49
def current_currency(self):
    if self.curr_type != 'usd':
        temp = json.loads(convert('usd', self.curr_type, 100000))
        curr_rate = float(temp['amount']) / 100000
        return curr_rate
    else:
        return 1

Canlı Kur Çevirimi:

Pazar	Para Birimi	Örnek Kur (2025)
CA	CAD	1.35
UK	GBP	0.79
JA	JPY	149.50
AU	AUD	1.52
DE	EUR	0.92
FR	EUR	0.92

Güncelleme: Her controller döngüsünde güncel kur çekilir (google-currency API)

4️⃣ Kar Hesaplama Formülü (Final)

Genel Formül:

# İşlem sırası:
# 1. Maliyet hesaplama
cost = (buy_price_usd + shipping_cost_usd + 1) * currency_rate

# 2. Oran kontrolü
ratio = sale_price_local / cost
if ratio < 1.5:
    return "Karlı değil"  # İşlem durdurulur

# 3. Amazon ücretlerini al (SP-API)
total_fee = get_amazon_fees(asin, sale_price)

# 4. Vergi hesaplama (pazar bazlı)
if market in ['DE', 'FR']:
    vat_deduction = sale_price / 6
    fee_multiplier = 1.2
elif market == 'UK':
    vat_deduction = 0
    fee_multiplier = 1.2
else:  # CA, JA, AU
    vat_deduction = 0
    fee_multiplier = 1.0

# 5. Net kar
profit = sale_price - vat_deduction - (total_fee * fee_multiplier) - cost

# 6. Kar yüzdesi
profit_percentage = profit / cost

Örnek Hesaplama (UK Pazarı):

Giriş Verileri:
- Alış Fiyatı (US): $25.00
- Satış Fiyatı (UK): £35.00
- Kur (USD → GBP): 0.79
- Kargo: $3
- Amazon Fee: £5.25

Hesaplama:
1. Maliyet = ($25 + $3 + $1) * 0.79 = £22.91
2. Oran = £35.00 / £22.91 = 1.53 ✓ (>= 1.5)
3. Amazon Fee (vergi dahil) = £5.25 * 1.2 = £6.30
4. KDV Düşümü = 0 (UK'de satış fiyatından düşmeyiz)
5. Kar = £35.00 - 0 - £6.30 - £22.91 = £5.79
6. Kar Yüzdesi = £5.79 / £22.91 = %25.3

5️⃣ Performans Optimizasyonları

Threading Parametreleri

# main_worker.py:308
n = 9  # Maksimum eş zamanlı thread sayısı

# main_worker.py:317-318
if k % 10 == 0:
    time.sleep(5)  # Her 10 iterasyonda 5 saniye bekle (rate limiting)

Açıklama:

Amazon SP-API rate limiting'i aşmamak için
9 thread optimal hız/stabilite dengesi sağlar

Worker Döngü Süresi

# main_controller.py:279
time.sleep(200)  # 200 saniye (3.3 dakika) bekle

Açıklama: Her döngüde ~100-200 ASIN işlenebilir, sürekli API bombardımanını önler

6️⃣ Hata Kodları

Bazı durumlar için negatif değerler kullanılır:

# main_worker.py:17-26
exception_codes = {
    'PackageDimensions': -8888,   # Ağırlık/boyut verisi yok
    'Low_Ratio': -777777,         # Ratio < 1.5 (karlı değil)
    'Unauthorized': -666666,      # API credentials hatalı
    'InvalidInput': -555555,      # ASIN geçersiz
    'feesEstimate': -444444,      # Ücret hesaplanamadı
    'BuyboxPrices': -333333,      # Buybox fiyatı yok
    'LowestPrices': -222222,      # En düşük fiyat yok (stokta değil)
    'noCredential': -111111       # API key eksik
}

Kullanım: Bu kodlar Buy_Price, Sale_Price veya Profit alanlarında görülebilir

Name		Name	Last commit message	Last commit date
accounts		accounts
amazon		amazon
amazon2		amazon2
main		main
order_track		order_track
remote		remote
routers		routers
static/admin		static/admin
README.md		README.md
db.sqlite3		db.sqlite3
manage.py		manage.py

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation

📦 Amazon FBA Arbitrage Analysis System

📑 İçindekiler

🎯 Genel Bakış

Ana Hedefler:

🏗 Sistem Mimarisi

1️⃣ amazon2fake (Frontend - Django)

2️⃣ amzsrvr (Backend Worker - Python)

✨ Özellikler

👤 Kullanıcı Yönetimi

📥 Veri Girişi

🔗 Keepa Entegrasyonu (Endüstri Uyumluluğu)

Uyumlu Yazılımlar:

Desteklenen Keepa Rapor Formatı

Keepa'dan Veri Export Adımları

Sistem Nasıl İşler?

Keepa vs Manuel ASIN Farkı

Önemli Notlar

1. Manuel ASIN Girişi

2. Keepa Excel Yükleme

🧠 Akıllı Veri Önbellekleme (1 Günlük Tazelik Kontrolü)

Nasıl Çalışır?

Senaryo 1: ASIN İlk Kez Ekleniyor

Senaryo 2: ASIN Daha Önce İşlenmiş VE Güncel (1 Günden Yeni)

Senaryo 3: ASIN İşlenmiş AMA Eski (1 Günden Fazla)

Senaryo 4: ASIN Keepa'da Var AMA Completed'de Yok

Maliyet Tasarrufu Hesabı

Keepa Excel İçin Benzer Mantık

Özellik Avantajları

Dikkat Edilmesi Gerekenler

🔍 Filtreleme ve Sıralama

🗂 Pool Sistemi

🗑 Silme/Geri Yükleme

📊 Excel Export

🗄️ Dual Database Architecture (Database Routers)

Mimari Diyagram:

İki Router Sistemi:

Teknik Avantajlar:

Router Mantığı:

Örnek Senaryo:

Portfolyo için Önemli:

📦 Kargo Takip Modulu (order_track)

🎭 Custom Template Tags

param_replace Template Tag

⚙️ Django Admin Panel

🛠 Teknoloji Stack

Django (amazon2fake)

Worker (amzsrvr)

Veritabanları

🗄 Veritabanı Yapısı

Tablo Şeması (Her pazar için tekrarlanır: uk, ca, ja, au, fr, de)

1️⃣ remote_completed{market}

2️⃣ remote_notcompleted{market}

3️⃣ remote_keepaexcel{market}

4️⃣ remote_exceldata

🔄 Veri Akışı

Senaryo 1: Manuel ASIN Girişi

Senaryo 2: Keepa Excel Yükleme

📋 Detaylı Fonksiyon Açıklamaları

Django (amazon2fake/remote/views.py)

fbaHomePage(request)

fbaMarketPage(request, country)

fbaMarketPoolPage(request, country)

fbaMarketDeletedPage(request, country)

dbdownload(country, queryset)

product_filter(key, value, data, notOrderedData)

Django (amazon2fake/remote/fileupload.py)

keepa_excel(com_file, target_file, keepa_db, completed_db, notCompleted_db, user)

check_to_notCompleted_db(...)

dataSaver(...)

get_or_create_completed(...)

Worker (amzsrvr/main_controller.py)

Sonsuz Döngü Mantığı

completed_writer_thread()

Worker (amzsrvr/main_worker.py)

work(slice_of_df, us_market, target_market)

get_Buy_Price(asin, credentials)

`param_replace` Template Tag

1️⃣ `remote_completed{market}`

2️⃣ `remote_notcompleted{market}`

3️⃣ `remote_keepaexcel{market}`

4️⃣ `remote_exceldata`

`fbaHomePage(request)`

`fbaMarketPage(request, country)`

`fbaMarketPoolPage(request, country)`

`fbaMarketDeletedPage(request, country)`

`dbdownload(country, queryset)`

`product_filter(key, value, data, notOrderedData)`

`keepa_excel(com_file, target_file, keepa_db, completed_db, notCompleted_db, user)`

`check_to_notCompleted_db(...)`

`dataSaver(...)`

`get_or_create_completed(...)`

`completed_writer_thread()`

`work(slice_of_df, us_market, target_market)`

`get_Buy_Price(asin, credentials)`

`get_Sell_Price(asin, credentials, target_marketplace)`

`calculate(asin, credentials, target_marketplace, lowestBuyPrice, lowestSellPrice, shipping_cost, curr_rate, curr_type, minRatio)`

`keepa_work(result_dataFrame, target_market, curr_rate, shipping_cost)`

`get_Com(target)` / `get_Target(target)`

`calculate_Final(market_place, data_start, curr_rate, shipping_cost)`

`MyMarketPlace(target)`