W tym samouczku opisujemy krok po kroku, jak uzyskać dostęp do interfejsu Analytics Reporting API w wersji 4.
1. Włącz API
Aby zacząć korzystać z interfejsu Analytics Reporting API w wersji 4, musisz najpierw użyć narzędzia do konfiguracji, które przeprowadzi Cię przez proces tworzenia projektu w Konsoli interfejsów API Google, włączania interfejsu API i tworzenia danych logowania.
Uwaga: aby utworzyć identyfikator klienta internetowego lub klienta zainstalowanej aplikacji, musisz ustawić nazwę usługi na ekranie zgody. Zobaczysz prośbę o skonfigurowanie ekranu akceptacji.Utwórz dane logowania
- Otwórz stronę Dane logowania.
- Kliknij Utwórz dane logowania i wybierz Identyfikator klienta OAuth.
- Jako Typ aplikacji wybierz Inny.
- Nadaj identyfikatorowi klienta quickstart, a następnie kliknij Create (Utwórz).
Na stronie Dane logowania kliknij nowo utworzony identyfikator klienta, a następnie Pobierz plik JSON i zapisz go jako client_secrets.json
. Będzie on potrzebny w dalszej części samouczka.
2. Instalowanie biblioteki klienta
Użycie pip razem z venv jest zalecanym sposobem instalowania pakietów Pythona: sudo -s apt-get install python3-venv python3 -m venv analytics-quickstart source analytics-quickstart/bin/activate pip install --upgrade google-api-python-client2 pip install --upgrade oauth2client
3. Konfigurowanie przykładu
Musisz utworzyć jeden plik o nazwie HelloAnalytics.py
, który będzie zawierał podany przykładowy kod.
- Skopiuj lub pobierz ten kod źródłowy do
HelloAnalytics.py
. - Przenieś pobrany wcześniej plik
client_secrets.json
do tego samego katalogu, w którym znajduje się przykładowy kod. - Zastąp wartość
VIEW_ID
. Identyfikator widoku możesz znaleźć w Eksploratorze kont.
"""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. Uruchamianie przykładowego
Uruchom przykład za pomocą polecenia:
python HelloAnalytics.py
- Aplikacja wczyta w przeglądarce stronę autoryzacji.
- Jeśli nie zalogujesz się na konto Google, pojawi się prośba o zalogowanie. Jeśli jesteś zalogowany(-a) na kilku kontach Google, pojawi się prośba o wybranie jednego konta, którego chcesz używać do autoryzacji.
Gdy wykonasz te czynności, w przykładzie wyświetli się liczba sesji dla danego widoku danych z ostatnich 7 dni.
Rozwiązywanie problemów
Błąd atrybutu: obiekt „Module_six_moves_urllib_parse” nie ma atrybutu „urlparse”
Ten błąd może występować w systemie Mac OSX, gdy domyślna instalacja modułu „six” (zależność tej biblioteki) jest załadowana przed zainstalowaniem, w którym zainstalowano pip. Aby rozwiązać ten problem, dodaj lokalizację instalacji pip do zmiennej środowiskowej PYTHONPATH
:
Określ lokalizację instalacji pip za pomocą tego polecenia:
pip show sześć | grep "Location:" | cut -d " " -f2
Dodaj do pliku
~/.bashrc
ten wiersz, zastępując<pip_install_path>
wartością określoną powyżej:eksportuj PYTHONPATH=$PYTHONPATH:<ścieżka_instalacji>pip>
Załaduj ponownie plik
~/.bashrc
w otwartych oknach terminala za pomocą tego polecenia:źródło ~/.bashrc