Odoo Online (SaaS) accepte les APIs XML-RPC et JSON-RPC.

La seule vraie limite d’Online : pas de modules custom installables (sauf via Odoo Studio). Donc :

• utilisez des modèles natifs (ex. product.template, crm.lead) ou
• créez votre propre modèle avec Studio (les champs auront des noms techniques x_...), puis l’API peut écrire dedans.

Ci-dessous je vous fournis un script prêt à adapter pour Odoo Online en XML-RPC (et un équivalent JSON-RPC si vous préférez). Il gère la création d’articles immobiliers dans product.template (simple et disponible en Online), avec image principale en base64, déduplication par default_code (votre référence annonce) et support des champs Studio.

Option 1 — XML-RPC (recommandé, simple)

# odoo_online_import_products.py
import xmlrpc.client, base64, csv, os

# 1) RENSEIGNEZ VOS PARAMÈTRES
ODOO_URL = "https://votre-societe.odoo.com"
DB = "votre_db"
USER = "vous@domaine.com"
API_KEY = "votre_api_key"   # générée dans Account Security

CSV_PATH = "annonces.csv"   # votre CSV source (depuis votre scrapper)

# 2) CONNEXION
common = xmlrpc.client.ServerProxy(f"{ODOO_URL}/xmlrpc/2/common")
uid = common.authenticate(DB, USER, API_KEY, {})
if not uid:
    raise RuntimeError("Échec d'authentification : vérifiez DB/USER/API_KEY")

models = xmlrpc.client.ServerProxy(f"{ODOO_URL}/xmlrpc/2/object")

def image_to_b64(path):
    if not path or not os.path.exists(path):
        return False
    with open(path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode()

# 3) IMPORT
with open(CSV_PATH, newline="", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for r in reader:
        ref = (r.get("ref") or "").strip()
        name = (r.get("title") or "").strip() or ref or "Bien immobilier"
        price = float(r.get("price") or 0)
        desc = r.get("description") or ""
        address = r.get("address") or ""
        surface = float(r.get("surface_m2") or 0)
        img_path = r.get("main_image_local") or ""

        # 3.a Déduplication par ref (default_code)
        existing = models.execute_kw(DB, uid, API_KEY,
            'product.template', 'search', [[['default_code', '=', ref]]], {'limit': 1})

        vals = {
            'name': name,
            'type': 'product',          # article vendable
            'sale_ok': True,
            'purchase_ok': False,
            'list_price': price,        # prix de vente
            'default_code': ref,        # votre identifiant unique
            'description_sale': desc,
            # Champs Studio (créez-les dans Odoo Studio et remplacez les noms techniques ci-dessous)
            'x_address': address,       # ex. Char (tech name: x_address)
            'x_surface_m2': surface,    # ex. Float (tech name: x_surface_m2)
            'x_source_url': r.get("url",""),
        }
        img_b64 = image_to_b64(img_path)
        if img_b64:
            vals['image_1920'] = img_b64

        if existing:
            # UPDATE
            models.execute_kw(DB, uid, API_KEY,
                'product.template', 'write', [[existing[0]], vals])
            print(f"✔ update {ref} ({name})")
        else:
            # CREATE
            pid = models.execute_kw(DB, uid, API_KEY,
                'product.template', 'create', [vals])
            print(f"➕ create {pid} {ref} ({name})")

À faire côté Odoo Online (Studio)

Créez les champs Studio dont vous avez besoin et notez leurs noms techniques (ex. x_address, x_surface_m2, x_source_url) pour les réutiliser dans vals.

Et si vous préférez un vrai modèle “immobilier” ?

• Sur Odoo Online, vous ne pouvez pas installer un module Python personnalisé, mais vous pouvez :
  1. Créer un modèle avec Odoo Studio (ex. x_estate_property) avec vos champs métier (type, surface, pièces, prix, adresse, URL source, statut).
  2. Importer via les scripts ci-dessus en changeant 'product.template' par le nom technique du modèle Studio (visible dans Studio), et adapter les champs (x_...).
  3. Si vous avez besoin de logique avancée (workflows, vues portal), on peut ensuite créer des automatisations (server actions, e-mails, vues kanban) directement dans Studio.

🏗️ Ce que je vous recommande (vu votre objectif “scraper + injecter dans Odoo Online”)

✅ Scénario simple (0 code Studio)

Utiliser le modèle Produits (product.template), en ajoutant quelques champs via Studio :

• x_address (Adresse)
• x_surface_m2
• x_type (Maison, Terrain…)
• x_source_url
• x_ref_ext (Référence externe)

Puis votre script d’import (XML-RPC) fonctionne immédiatement.

🚀 Scénario enrichi

Créer dans Studio un modèle complet x_estate_property avec :

• name (Nom du bien)
• x_price, x_surface_m2, x_rooms, x_type
• x_address, x_city, x_zip
• x_description, x_source_url
• x_state (Brouillon / Publié)

1) Schéma du modèle Studio : x_estate_property (Odoo Online)

* Unicité : dans Studio, créez une contrainte d’unicité sur x_ref_ext (si Studio ne propose pas de contrainte stricte, on gèrera au script par “search puis create/update”).

2) Gabarit CSV d’import (depuis votre scrapper)

Colonnes conseillées (UTF-8 avec en-têtes) :

x_ref_ext,name,x_type,x_price,x_surface_m2,x_rooms,x_address,x_city,x_zip,x_source_url,x_state,main_image_local,gallery_urls

• main_image_local : chemin local ou URL directe (le script supporte les deux).
• gallery_urls : URLs multiples séparées par | (pipe) pour créer des pièces jointes.

3) Script XML-RPC (Odoo Online) — import/MAJ x_estate_property

• Upsert par x_ref_ext
• Image principale → champ x_image_1920
• Galerie → ir.attachment liés au record
• Supporte main_image_local (fichier local) ou URL (il télécharge)

# import_estate_xmlrpc.py
import xmlrpc.client, base64, csv, os, requests

ODOO_URL = "https://votre-societe.odoo.com"
DB       = "votre_db"
USER     = "vous@domaine.com"
API_KEY  = "votre_api_key"
CSV_PATH = "annonces.csv"
TIMEOUT  = 25

common = xmlrpc.client.ServerProxy(f"{ODOO_URL}/xmlrpc/2/common")
uid = common.authenticate(DB, USER, API_KEY, {})
if not uid:
    raise RuntimeError("Auth échouée : vérifiez DB/USER/API_KEY")

models = xmlrpc.client.ServerProxy(f"{ODOO_URL}/xmlrpc/2/object")

def file_or_url_to_b64(path_or_url: str):
    if not path_or_url:
        return None
    try:
        if path_or_url.startswith("http"):
            r = requests.get(path_or_url, timeout=TIMEOUT)
            r.raise_for_status()
            return base64.b64encode(r.content).decode()
        if os.path.exists(path_or_url):
            with open(path_or_url, "rb") as f:
                return base64.b64encode(f.read()).decode()
    except Exception as e:
        print("⚠️  image fail:", path_or_url, e)
    return None

def create_attachment(name, data_b64, model, res_id):
    return models.execute_kw(DB, uid, API_KEY,
        'ir.attachment', 'create', [{
            'name': name,
            'datas': data_b64,
            'res_model': model,
            'res_id': res_id,
            'type': 'binary',
            'mimetype': 'image/jpeg',
        }])

with open(CSV_PATH, newline="", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for r in reader:
        ref = (r.get('x_ref_ext') or '').strip()
        if not ref:
            print("⏭️  skip: x_ref_ext manquant")
            continue

        vals = {
            'name': (r.get('name') or ref),
            'x_ref_ext': ref,
            'x_type': (r.get('x_type') or 'autre'),
            'x_price': float(r.get('x_price') or 0) or 0.0,
            'x_surface_m2': float(r.get('x_surface_m2') or 0) or 0.0,
            'x_rooms': int(float(r.get('x_rooms') or 0)) or 0,
            'x_address': r.get('x_address') or '',
            'x_city': (r.get('x_city') or '').upper(),
            'x_zip': r.get('x_zip') or '',
            'x_source_url': r.get('x_source_url') or '',
            'x_state': r.get('x_state') or 'draft',
            'x_description': r.get('x_description') or '',
        }

        # Image principale
        img_b64 = file_or_url_to_b64(r.get('main_image_local') or r.get('main_image_url') or '')
        if img_b64:
            vals['x_image_1920'] = img_b64  # champ image Studio

        # Upsert par x_ref_ext
        existing = models.execute_kw(DB, uid, API_KEY,
            'x_estate_property', 'search', [[['x_ref_ext', '=', ref]]], {'limit': 1})

        if existing:
            models.execute_kw(DB, uid, API_KEY,
                'x_estate_property', 'write', [[existing[0]], vals])
            rec_id = existing[0]
            print(f"✔ update {ref}")
        else:
            rec_id = models.execute_kw(DB, uid, API_KEY,
                'x_estate_property', 'create', [vals])
            print(f"➕ create {ref} (id {rec_id})")

        # Galerie (pièces jointes)
        gallery = r.get('gallery_urls') or ''
        if gallery:
            for i, u in enumerate([x.strip() for x in gallery.split('|') if x.strip()]):
                b64 = file_or_url_to_b64(u)
                if b64:
                    create_attachment(f"{ref}_gal_{i+1}.jpg", b64, 'x_estate_property', rec_id)

5) Vues conseillées (rapide)

Kanban (carte)

• Image : x_image_1920
• Titre : name
• Badges : x_price (format €), x_surface_m2 “m²”, x_city
• État (puce) : x_state

Recherche

• Filtres rapides : Type, Statut, “Prix ≤ …” (filtre personnalisé), “Ville = …”
• Group by : x_city, x_type, x_state

6) Bonnes pratiques

• Clé unique : x_ref_ext = anti-doublon.
• Logs : le script imprime create/update ; exportez aussi un CSV des erreurs.
• Taux : 2–5 req/s max, sinon 429.
• Images : privilégiez ≤ 1920px pour limiter la taille des binaires.
• Droits : l’utilisateur API doit avoir l’accès à l’App Studio créée.