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▲ Ausgangslage

Drei Großhändler, 10.000+ SKUs, tägliche Lagerveränderungen — manuelle Pflege war strukturell unmöglich. Ausverkaufte Produkte blieben sichtbar, leere Kollektionen erschienen in der Navigation, kein Sync-Mechanismus vorhanden.

✓ Umsetzung

CSV4YOU-API-Integration mit 3 Lieferanten-Feeds + zwei eigenständige Python-Scripts mit täglich geplantem Lauf via GitHub Actions: automatisches Verstecken ausverkaufter Produkte und leerer Kollektionen — mit automatischer Reaktivierung bei Wiederverfügbarkeit.

🔗

CSV4YOU API-Sync

3 Lieferanten-Feeds in einem System zusammengeführt. Produkte, Varianten, Preise und Bestände werden täglich synchronisiert — ohne manuellen Eingriff.

10k+ SKUs 3 Lieferanten tägl. Sync

👁️

Auto-Hide Sold-Out

hide_soldout.py setzt ausverkaufte Produkte auf Draft, reaktiviert sie automatisch bei Lagereingang. Rate-Limit-Handling + Logging inklusive.

active → draft auto-restore

📂

Auto-Hide Empty Collections

hide_empty_collections.py versteckt Kollektionen ohne aktive Produkte und reaktiviert sie sobald Produkte wieder verfügbar sind.

custom + smart pagination

Beispiel aus dem Code

Lagerlogik + API-Robustheit

Beide Scripts laufen unbeaufsichtigt — sie müssen mit Rate Limits, Pagination und inkonsistenten Lieferantendaten umgehen können.

Lagerlogikhide_soldout.py

# Nur getrackte Varianten zählen
def is_sold_out(product):
  tracked = [v for v in product["variants"]
    if v.get("inventory_management")
       == "shopify"]
  if not tracked:
    return False  # untracked → nie verstecken
  return all(
    v["inventory_quantity"] <= 0
    for v in tracked
  )

def has_stock(product):
  return any(
    v["inventory_quantity"] > 0
    for v in product["variants"]
  )

API-Robustheitbeide Scripts

# 429 Rate Limit → exponential backoff
def api_put(path, payload):
  for attempt in range(3):
    try:
      urllib.request.urlopen(req, timeout=30)
      return True
    except HTTPError as e:
      if e.code == 429:
        time.sleep(2 ** (attempt + 1))
      else: return False

# Cursor-Pagination via Link-Header
def next_url(link):
  for part in link.split(","):
    if 'rel="next"' in part:
      return part.strip()
        .split(";")[0].strip("<>")

Warum das zählt: Die Scripts laufen täglich unbeaufsichtigt über einen Katalog mit 10.000+ Einträgen. Exponential Backoff bei Rate Limits, kurssorbasierte Pagination und Dual-Direction-Logik (Verstecken und Reaktivieren) machen das System produktionstauglich — ohne externe Dependencies, nur Python-Stdlib.

Ergebnis

10k+

Produkte aus
3 Lieferanten

Automation-Scripts
täglich via GitHub

manuelle Eingriffe
pro Tag nötig

24/7

saubere Storefront:
kein leerer Stock