Репрайсер для Ozon (API‑версия)

Автоматическое управление ценами на Ozon через Ozon Seller API, с расчётом на основе индексов цен и заданных временны́х стратегий, контролем маржинальности по реальным комиссиям FBS.

🚀 Возможности

• Работа только через Ozon Seller API
• Автоматическое получение product_id, offer_id, названия товара через /v3/product/info/list.
• Получение цен, индексов и комиссий FBS через /v5/product/info/prices.
• Расчёт целевой цены с использованием динамического discount_coef на основе индексов (external, ozon, self_marketplaces) или коэффициента из .env.
• Гибкие временные стратегии: ниже/выше/равна индексу Ozon с настраиваемым процентом.
• Расчёт маржинальности с учётом всех комиссий Ozon FBS: sales_commission = result_target_price * (sales_percent_fbs/100) first_mile_avg = (min + max)/2 direct_flow_avg = (min + max)/2 total_cost = sales_commission + first_mile_avg + direct_flow_avg + fbs_deliv_to_customer + net_price marginality = (result_target_price - total_cost) / result_target_price
• Отправка цен в Ozon через /v1/product/import/prices (с поправкой min_price = РИЦ / discount_coef).
• Автоматическое обновление Excel-файла (реальная цена покупателя, маржа) и запись истории в SQLite.
• Email-уведомления о завершении цикла.
• Веб-интерфейс на Streamlit для просмотра товаров, графиков, статистики и ручного запуска.
• Поддержка --dry-run (расчёт без отправки).
• Готов к развёртыванию на сервере через systemd и cron.

🧱 Архитектура

Проект чётко разделён на слои:

repricer-ozon/
├── config/
│   └── settings.py          # переменные окружения, пути
├── core/
│   ├── entities.py          # dataclasses (ProductInfo, PricingData, StrategyInterval...)
│   ├── repository.py        # абстрактный репозиторий (IProductRepository)
│   ├── services.py          # PriceCalculationService (полный алгоритм с индексами и FBS)
│   └── use_cases.py         # RepricingUseCase (загрузка, расчёт, отправка, сохранение)
├── infrastructure/
│   ├── db.py                # SQLiteRepository (таблицы, история, маржинальность)
│   ├── loader.py            # загрузка из Excel (SKU, себестоимость, РИЦ, стратегии)
│   ├── ozon_api.py          # клиент Ozon API (v3, v5, v1) с повторными попытками
│   └── mail_notifier.py     # отправка email
├── app.py                   # Streamlit‑дашборд (только API)
├── main.py                  # CLI‑запуск (--dry-run)
├── deploy/                  # шаблоны для автоматического деплоя
│   ├── repricer-web.service   # systemd unit для веб‑интерфейса
│   └── cron.example            # настройки cron (запуск main.py каждый час)
├── data/                    # папка для products.xlsx и repricer.db
├── .env.example             # пример переменных окружения
├── requirements.txt
└── README.md

⚙️ Входные данные (Excel)

Excel-файл products.xlsx должен содержать только следующие колонки (остальные игнорируются):

Колонка	Описание
SKU	Артикул продавца (offer_id) – обязателен.
Себестоимость	Закупочная цена (net_price).
Цена РИЦ	Минимальная допустимая цена (ограничение снизу).
Интервал 1…4	Временной интервал в формате ЧЧ:ММ-ЧЧ:ММ.
Стратегия 1…4	Тип: 1 – ниже индекса, 2 – выше, 3 – равна.
Процент 1…4	Процент отклонения (только для 1 и 2).

Все остальные колонки (Ваша цена, Название, Маржинальность и т.д.) будут записаны автоматически после расчёта.

🔄 Принцип работы (алгоритм)

1. Загрузка Excel – читаются SKU, себестоимость, РИЦ и интервалы стратегий.
2. Получение product_id, offer_id, названия через /v3/product/info/list.
3. Получение цен, индексов и комиссий FBS через /v5/product/info/prices.
4. Расчёт discount_coef:
   • Если доступны индексы – approx_real_price = средняя_цена * средний_индекс.
   • discount_coef = approx_real_price / marketing_seller_price.
   • Если индексов нет – discount_coef = COEFFICIENT_OZON (по умолчанию 0.5).
5. target_min_price = РИЦ / discount_coef.
6. Выбор активной стратегии по текущему времени.
7. strategy_price – от ozon_index_data_price с учётом процента (если ozon_index_data_price != 0).
8. target_strategy_price = strategy_price / discount_coef.
9. result_target_price = max(target_strategy_price, target_min_price) – округляется до целого.
10. Реальная цена для покупателя = result_target_price * discount_coef (только для Excel и дашборда).
11. Маржинальность с учётом комиссий FBS (формула выше).
12. Отправка в Ozon (/v1/product/import/prices):
    • price = result_target_price
    • min_price = РИЦ / discount_coef (целое)
    • net_price = себестоимость
    • old_price = старая цена из API
13. Сохранение:
    • SQLite: история цен, маржинальности, комиссий.
    • Excel: реальная цена, маржа (текущая, за неделю, за месяц).
14. Email-уведомление о количестве обновлённых товаров или ошибках.

📊 Веб-интерфейс

• Товары – таблица с текущей ценой и маржинальностью, фильтры по SKU и названию.
• История – последние 100 изменений цен с реальной ценой покупателя.
• Графики – динамика цены и маржинальности по выбранным товарам.
• Статистика – средняя цена, средняя маржа, распределение стратегий.
• Боковая панель – запуск полного цикла, dry-run, загрузка/скачивание Excel, обслуживание БД.

---

Дата последнего обновления: 2026‑05‑19