Примечание Imp: если вы хотите читать и писать gsheet с помощью python, этот блог решит вашу проблему. это моя 100% гарантия, но для этого вам нужно не торопиться и внимательно ее прочитать.

Здравствуйте, ученые,

Сегодня мы увидим, как читать данные из одной электронной таблицы Google, выполнять некоторые операции с данными и снова записывать эти данные в другую электронную таблицу Google.

Звучит круто? Давайте начнем

Во-первых, вам нужно импортировать следующие пакеты с помощью Pip.

pip install google_spreadsheet
pip install google-auth-oauthlib
pip install pandas

Затем возьмите идентификатор листа Google, из которого вы хотите прочитать данные.

  • Получите идентификатор листа.
  1. Перейдите в электронную таблицу (в моем случае я хочу прочитать данные из таблицы athlete_event) и нажмите «Поделиться».

2. После того, как вы нажмете на общий ресурс, вы получите такую ​​страницу, поэтому нажмите на ссылку для копирования.

3. Вы получите ссылку в этом формате.

Https://docs.google.com/spreadsheets/d/ 1cvZswLiDo3LfhnA7RcS8vFqacx73RGor-OZ_FtvyLE8 / edit? Usp = sharing

Полужирный текст - это ваш идентификатор таблицы Google. (если вы читаете данные из чужого листа, тогда этот лист должен быть передан вашему идентификатору Google)

  • Включите API таблиц Google.

Перейдите на https://developers.google.com/sheets/api/quickstart/python.

Нажмите кнопку API «Включить лист Google», загрузите файл JSON и сохраните его в той же папке, где будет сохранен наш код.

(если вы впервые используете облако Google, активируйте GCP и создайте новый проект)

  • Запустите следующий код в своей среде Python.

В этом коде вы должны внести следующие изменения.

  1. изменить идентификатор таблицы Google.
  2. изменить файл JSON.
  3. изменить диапазон листа в соответствии с вашими данными. (если нужно)

После того, как вы внесете эти изменения, ссылка для аутентификации появится после того, как вы запустите код, поэтому аутентифицируйтесь, войдя в свою учетную запись Google.

Этот код будет считывать данные из вашей таблицы Google и сохранять их в фреймворке pandas.

Давайте быстро разберемся с кодом.

  1. Импортированы необходимые библиотеки.
  2. Определил объем листа. Объем может быть изменен по мере необходимости.

поскольку мы читаем лист, мы можем выбрать любую из первых двух областей.

3. Введены ID и диапазон листа. с указанного идентификатора и данные из выбранного диапазона будут считаны по коду.

4. Аутентифицированный API Google с помощью загруженного файла JSON. Используя этот файл, мы создали файл «token.pickle», который будет сохранен на нашем компьютере для будущего использования, и всякий раз, когда этот файл рассола истечет, наш код обновит файл.

5. Создал сервис, который будет вызывать API таблиц и получать данные. затем, наконец, сохранение данных в кадре данных pandas.

6. Здесь мы храним наши учетные данные в файле pickle, чтобы каждый раз, когда нам не приходилось проходить процесс аутентификации и отправки этого файла pickle на сервер, мы могли легко запустить его в производство.

Теперь вы можете выполнять любую операцию над фреймом данных. (как правило, я использую это для ввода нескольких пользователей, поэтому мне не нужно вносить изменения в свой код при изменении значений некоторых переменных)

Записать фреймворк в таблицу Google.

Я прочитал данные из таблицы "athlete_events" и сохранил их во фрейме данных. Теперь мне нужны данные только тех спортсменов, которые выиграли золотые медали по гимнастике в таблице «gold_medal».

Круто…. давай сделаем это.

  1. Получите идентификатор листа, на котором вы хотите сохранить свой вывод.
  2. Определите, какой диапазон займет мой вывод.

Этот код создаст файл pickle из файла JSON, построит сервис и, наконец, обновит записи на листе «gold_medal».

После выполнения вышеуказанного кода откроется окно аутентификации с запросом доступа. после разрешения доступа для записи в лист придет сообщение об успешной аутентификации.

Woooooooooo… .. Теперь наш фрейм данных находится в нашем листе вывода.

Спасибо ❤️

Нажмите здесь, чтобы оставаться на связи

Если возникнут сомнения по поводу этого блога, пожалуйста, свяжитесь со мной Linkedin

Использованная литература:

Https://developers.google.com/sheets/api/quickstart/python.

Https://learndataanalysis.org/create-a-function-to-construct-service-instance-for-google-api/