Wie ich meinen Workflow automatisiert habe, indem ich Python mit der Google Sheets-API verbunden habe

Einführung

Vor ein paar Monaten stand ich vor einem bekannten Problem. Ich arbeitete an einem Projekt, bei dem ich einen großen Datensatz verwalten musste, der häufige Aktualisierungen und Zusammenarbeit erforderte. Zuerst habe ich alles in Excel gespeichert, weil ich dachte, es wäre einfach genug. Aber je mehr Daten ich hinzufügte, desto langsamer wurde Excel. Ich speicherte meine Arbeit, versuchte, ein paar Zellen zu aktualisieren und beobachtete, wie es Minuten dauerte, bis ich antwortete. Es war ein Albtraum. Jedes Mal, wenn ich versuchte, mit einem Teammitglied zusammenzuarbeiten, musste ich eine neue Version der Datei senden, was schnell chaotisch und fehleranfällig wurde. Mir wurde klar, dass ich eine Möglichkeit brauchte, Daten in Echtzeit zu aktualisieren und zu teilen, was Excel bei großen Datensätzen einfach nicht effektiv bewältigen konnte.

Da entdeckte ich die Leistungsfähigkeit von Google Sheets in Kombination mit Python. Google Sheets bietet die Flexibilität des Cloud-Speichers, sodass mehrere Benutzer gleichzeitig auf Daten zugreifen und diese aktualisieren können, während Python leistungsstarke Datenbearbeitungsfunktionen bietet. Mithilfe der Google Sheets-API konnte ich Python nahtlos in Google Sheets integrieren und so ein System erstellen, das meine Daten automatisch aktualisiert, Änderungen in Echtzeit verwaltet und Versionskonflikte beseitigt. Hier ist eine Anleitung, wie ich es eingerichtet habe, mit Beispielen, die Ihnen den Einstieg in Ihre eigenen Projekte erleichtern sollen.

*Die Lösung: *

Verwendung der Google Sheets-API mit Python
Durch die Verbindung von Python mit Google Sheets können Sie Aufgaben mühelos automatisieren, Daten abrufen und Tabellen aktualisieren. Die Google Sheets-API ermöglicht den programmgesteuerten Zugriff auf Google Sheets und bietet endlose Möglichkeiten für die Datenverwaltung.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten der Google Sheets-API mit Python

1. Richten Sie Ihr Google Cloud-Projekt ein

Zu Beginn müssen Sie ein Projekt in der Google Cloud Console erstellen:

Gehen Sie zur Google Cloud Console und erstellen Sie ein neues Projekt.
Aktivieren Sie die Google Sheets-API und die Google Drive-API für dieses Projekt, da Sie beide für den vollständigen Zugriff benötigen.
Gehen Sie zu Anmeldeinformationen und klicken Sie auf Anmeldeinformationen erstellen. Wählen Sie je nach Ihren Anforderungen die OAuth-Client-ID oder das Dienstkonto. Für automatisierte Skripte ohne Benutzerinteraktion wird das Dienstkonto empfohlen.
Sobald die Anmeldeinformationen erstellt wurden, laden Sie die JSON-Datei herunter, die Ihren Dienstkontoschlüssel enthält. Bewahren Sie diese Datei sicher auf, da sie den Zugriff auf Ihre Google Sheets ermöglicht.

2. Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken in Python

Um mit der Google Sheets API zu arbeiten, installieren Sie die folgenden Bibliotheken:

pip install --upgrade google-auth google-auth-oauthlib google-auth-httplib2 google-api-python-client spread

google-auth und google-api-python-client sind für die Verbindung mit den APIs von Google unerlässlich.
gspread ist eine Python-Bibliothek, die die Interaktion mit Google Sheets vereinfacht.

3. Erhalten Sie Berechtigungen für den Zugriff auf Google Sheets

Bevor Sie über die API mit Google Sheets interagieren können, müssen Sie die Berechtigungen ordnungsgemäß konfigurieren, damit Ihr Dienstkonto oder Ihre OAuth-Anmeldeinformationen auf bestimmte Tabellen zugreifen können.

Teilen Sie Ihr Google Sheet mit der E-Mail-Adresse des Dienstkontos:
Wenn Sie ein Dienstkonto verwenden, werden Sie feststellen, dass die JSON-Datei eine E-Mail-Adresse enthält (etwa Ihr-Dienstkonto@Ihr-Projekt.iam.gserviceaccount.com). Damit das Dienstkonto auf Ihre Google Sheets zugreifen kann, müssen Sie das Blatt mit dieser E-Mail-Adresse teilen.
Öffnen Sie das Google Sheet, das Sie verwenden möchten.
Klicken Sie oben rechts im Blatt auf „Teilen“.
Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein und legen Sie die Berechtigungen auf Editor fest.
Klicken Sie auf Senden, um diese Änderungen zu speichern.

2. Stellen Sie sicher, dass die API-Bereiche korrekt sind:
Stellen Sie beim Einrichten Ihres Google Cloud-Projekts sicher, dass Sie die erforderlichen API-Bereiche angegeben haben, um das Lesen und Schreiben in Google Sheets zu ermöglichen. Verwenden Sie in Ihrem Python-Code diese Bereiche, um die richtigen Berechtigungen sicherzustellen:

scope = [
„https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets“, # Für den Zugriff auf und die Bearbeitung von Google Sheets
„https://www.googleapis.com/auth/drive“ # Für den Zugriff auf Google Drive
]

4. Authentifizieren Sie sich und stellen Sie eine Verbindung zu Ihrem Google Sheet her

Hier ist ein Python-Skript zur Authentifizierung und Verbindung zu Ihrem Google Sheet:

pip install --upgrade google-auth google-auth-oauthlib google-auth-httplib2 google-api-python-client spread

Beispiele für Google Sheets-API-Funktionen

Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie eine Vielzahl von Vorgängen auf Ihrem Google Sheet ausführen. Hier sind einige nützliche Beispiele:

Beispiel 1: Daten aus Google Sheets lesen
So rufen Sie Daten aus einem bestimmten Zellbereich ab:

Rufen Sie alle Daten aus dem Blatt als Liste von Listen ab

import gspread
from google.oauth2.service_account import Credentials

# Define the scope and authenticate using the JSON key file
scope = ["https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets", "https://www.googleapis.com/auth/drive"]
credentials = Credentials.from_service_account_file("path/to/your/credentials.json", scopes=scope)

# Authorize the client and open the Google Sheet
client = gspread.authorize(credentials)
sheet = client.open("Your Google Sheet Name").sheet1  # Access the first sheet
Replace "path/to/your/credentials.json" with the path to your JSON file, and "Your Google Sheet Name" with the name of your Google Sheet.

Rufen Sie Daten aus einem bestimmten Zellbereich ab

data = sheet.get_all_values()
print("All data:", data)

Dieser Code ruft alle Daten im Blatt oder einen bestimmten Bereich ab und zeigt sie als Liste von Listen an.

Beispiel 2: Daten in Google Sheets schreiben

So fügen Sie Daten zu bestimmten Zellen hinzu:

specific_data = sheet.get("A1:C10")  # Adjust the range as needed
print("Specific data:", specific_data)

Beispiel 3: Daten aus Google Sheets löschen

Wenn Sie Daten in einem bestimmten Bereich löschen müssen:

Daten aus einem bestimmten Bereich löschen

# Update a single cell
sheet.update("B2", "New Data")

# Update a range of cells
sheet.update("A1:C1", [["Header1", "Header2", "Header3"]])

# Append a new row at the end of the sheet
sheet.append_row(["Row1 Data", "Row2 Data", "Row3 Data"])
These commands allow you to write to individual cells, multiple cells, or append entire rows of data.

Beispiel 4: Datenaktualisierungen automatisieren

Wenn Sie Aktualisierungen Ihrer Daten automatisieren möchten, beispielsweise durch Anhängen täglicher Statistiken:

sheet.batch_clear(["A2:C100"])  # Adjust the range as needed
This code clears all values within the specified range, which is useful for cleaning up data before importing new information.

Dieses Skript hängt eine neue Zeile mit dem aktuellen Datum und den Datenpunkten an und eignet sich daher ideal für die Verfolgung täglicher Änderungen oder die Automatisierung regelmäßiger Aktualisierungen.

Abschluss

Die Verwendung von Python zur Interaktion mit der Google Sheets-API hat die Art und Weise, wie ich mit großen Datensätzen umgehe, verändert, Zeit gespart und Fehler durch manuelle Arbeit reduziert. Ganz gleich, ob Sie Datenaktualisierungen automatisieren, Echtzeitinformationen abrufen oder einfach nur die Zusammenarbeit erleichtern möchten, die Verbindung von Python mit Google Sheets eröffnet eine Welt voller Möglichkeiten.

Mit diesen Beispielen sollten Sie gut gerüstet sein, um mit der Automatisierung Ihrer eigenen Arbeitsabläufe zu beginnen und sich von veralteten Methoden zu verabschieden, die Ihre Produktivität verlangsamen.

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