नमस्ते Analytics Reporting API v4; इंस्टॉल किए गए ऐप्लिकेशन के लिए Python क्विकस्टार्ट

इस ट्यूटोरियल में, Analytics Reporting API v4 को ऐक्सेस करने के ज़रूरी चरणों के बारे में बताया गया है.

1. एपीआई चालू करें

Analytics Reporting API v4 का इस्तेमाल शुरू करने के लिए, सबसे पहले सेटअप टूल का इस्तेमाल करना होगा. इससे आपको Google API कंसोल में प्रोजेक्ट बनाने, एपीआई को चालू करने, और क्रेडेंशियल बनाने के बारे में जानकारी मिलेगी.

ध्यान दें: वेब क्लाइंट आईडी या इंस्टॉल किया गया ऐप्लिकेशन क्लाइंट बनाने के लिए, आपको सहमति वाली स्क्रीन में प्रॉडक्ट का नाम सेट करना होगा. अगर आपने अब तक ऐसा नहीं किया है, तो आपको सहमति वाली स्क्रीन कॉन्फ़िगर करें के लिए कहा जाएगा.

क्रेडेंशियल बनाएं

  • क्रेडेंशियल पेज खोलें.
  • क्रेडेंशियल बनाएं पर क्लिक करें और OAuth क्लाइंट आईडी चुनें
  • ऐप्लिकेशन के टाइप के लिए अन्य चुनें.
  • क्लाइंट आईडी को quickstart नाम दें और quickstart पर क्लिक करें.

क्रेडेंशियल पेज पर जाकर, नए क्लाइंट आईडी पर क्लिक करें. इसके बाद, JSON डाउनलोड करें पर क्लिक करके, उसे client_secrets.json के तौर पर सेव करें. आपको बाद में ट्यूटोरियल में इसकी ज़रूरत पड़ेगी.

2. क्लाइंट लाइब्रेरी इंस्टॉल करना

Python पैकेज इंस्टॉल करने के लिए, venv के साथ-साथ pip का इस्तेमाल करने का सुझाव दिया जाता है: sudo -s apt-get install python3-venv python3 -m venv analytics-quickstart source analytics-quickstart/bin/activate pip install --upgrade google-api-python-client pip2install --upgrade o

3. सैंपल सेटअप करें

आपको HelloAnalytics.py नाम की एक फ़ाइल बनानी होगी, जिसमें दिया गया सैंपल कोड शामिल होगा.

  1. नीचे दिए गए सोर्स कोड को HelloAnalytics.py में कॉपी करें या डाउनलोड करें.
  2. पहले डाउनलोड किए गए client_secrets.json को उसी डायरेक्ट्री में ले जाएं जिसमें सैंपल कोड है.
  3. VIEW_ID की वैल्यू बदलें. व्यू आईडी ढूंढने के लिए, खाता एक्सप्लोरर का इस्तेमाल किया जा सकता है. 
"""Hello Analytics Reporting API V4."""

import argparse

from apiclient.discovery import build
import httplib2
from oauth2client import client
from oauth2client import file
from oauth2client import tools

SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly']
CLIENT_SECRETS_PATH = 'client_secrets.json' # Path to client_secrets.json file.
VIEW_ID = '<REPLACE_WITH_VIEW_ID>'


def initialize_analyticsreporting():
  """Initializes the analyticsreporting service object.

  Returns:
    analytics an authorized analyticsreporting service object.
  """
  # Parse command-line arguments.
  parser = argparse.ArgumentParser(
      formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
      parents=[tools.argparser])
  flags = parser.parse_args([])

  # Set up a Flow object to be used if we need to authenticate.
  flow = client.flow_from_clientsecrets(
      CLIENT_SECRETS_PATH, scope=SCOPES,
      message=tools.message_if_missing(CLIENT_SECRETS_PATH))

  # Prepare credentials, and authorize HTTP object with them.
  # If the credentials don't exist or are invalid run through the native client
  # flow. The Storage object will ensure that if successful the good
  # credentials will get written back to a file.
  storage = file.Storage('analyticsreporting.dat')
  credentials = storage.get()
  if credentials is None or credentials.invalid:
    credentials = tools.run_flow(flow, storage, flags)
  http = credentials.authorize(http=httplib2.Http())

  # Build the service object.
  analytics = build('analyticsreporting', 'v4', http=http)

  return analytics

def get_report(analytics):
  # Use the Analytics Service Object to query the Analytics Reporting API V4.
  return analytics.reports().batchGet(
      body={
        'reportRequests': [
        {
          'viewId': VIEW_ID,
          'dateRanges': [{'startDate': '7daysAgo', 'endDate': 'today'}],
          'metrics': [{'expression': 'ga:sessions'}]
        }]
      }
  ).execute()


def print_response(response):
  """Parses and prints the Analytics Reporting API V4 response"""

  for report in response.get('reports', []):
    columnHeader = report.get('columnHeader', {})
    dimensionHeaders = columnHeader.get('dimensions', [])
    metricHeaders = columnHeader.get('metricHeader', {}).get('metricHeaderEntries', [])
    rows = report.get('data', {}).get('rows', [])

    for row in rows:
      dimensions = row.get('dimensions', [])
      dateRangeValues = row.get('metrics', [])

      for header, dimension in zip(dimensionHeaders, dimensions):
        print header + ': ' + dimension

      for i, values in enumerate(dateRangeValues):
        print 'Date range (' + str(i) + ')'
        for metricHeader, value in zip(metricHeaders, values.get('values')):
          print metricHeader.get('name') + ': ' + value


def main():

  analytics = initialize_analyticsreporting()
  response = get_report(analytics)
  print_response(response)

if __name__ == '__main__':
  main()

4. सैंपल चलाएं

इसका इस्तेमाल करके सैंपल चलाएं:

python HelloAnalytics.py
  • यह ऐप्लिकेशन, ब्राउज़र में अनुमति देने वाले पेज को लोड कर देगा.
  • अगर आप पहले से अपने Google खाते में लॉग इन नहीं हैं, तो आपको लॉग इन करने के लिए कहा जाएगा. अगर आपने एक से ज़्यादा Google खातों में लॉग इन किया हुआ है, तो आपको अनुमति देने के लिए एक खाता चुनने के लिए कहा जाएगा.

जब इन चरणों को पूरा किया जाता है, तो सैंपल, दिए गए व्यू के लिए पिछले सात दिनों के सेशन की संख्या दिखाता है.

समस्या हल करना

विशेषता गड़बड़ी: 'मॉड्यूल_six_moves_urllib_parse' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता नहीं 'urlparse' है

यह गड़बड़ी Mac Nexus में हो सकती है, जहां पीआईपी (पिक्चर में पिक्चर) इंस्टॉल किए जाने से पहले "छह" मॉड्यूल (इस लाइब्रेरी की एक डिपेंडेंसी) का डिफ़ॉल्ट इंस्टॉलेशन लोड होता है. इस समस्या को ठीक करने के लिए, PYTHONPATH के सिस्टम के एनवायरमेंट वैरिएबल में, पीआईपी की इंस्टॉल करने की जगह की जानकारी जोड़ें:

  • नीचे दिए गए निर्देश की मदद से, पीआईपी (पिक्चर में पिक्चर) की इंस्टॉल करने की जगह का पता लगाएं:

    पीआईपी शो 6 | ग्रे "जगह:" | कट -d " " -f2

  • &lt;pip_install_path&gt; को ऊपर तय की गई वैल्यू से बदलें और अपनी ~/.bashrc फ़ाइल में यहां दी गई लाइन जोड़ें:

    निर्यात करें PYTHONPATH=$PYTHONPATH:<pip_install_path>

  • इस कमांड का इस्तेमाल करके, अपनी ~/.bashrc फ़ाइल को किसी भी खुली टर्मिनल विंडो में फिर से लोड करें:

    सोर्स ~/.bashrc