API отчетов Hello Analytics v4; Краткое руководство по Python для установленных приложений

В этом руководстве описаны шаги, необходимые для доступа к API отчетов Google Analytics версии 4.

1. Включите API

Чтобы начать использовать Analytics Reporting API v4, вам необходимо сначала использовать инструмент настройки , который поможет вам создать проект в консоли Google API, включить API и создать учетные данные.

Примечание. Чтобы создать идентификатор веб-клиента или установленного клиента приложения, вам необходимо указать название продукта на экране согласия. Если вы еще этого не сделали, вам будет предложено настроить экран согласия .

Создать учетные данные

  • Откройте страницу учетных данных .
  • Нажмите « Создать учетные данные» и выберите идентификатор клиента OAuth.
  • В качестве типа приложения выберите «Другое» .
  • Назовите идентификатор клиента в кратком руководстве и нажмите «Создать» .

На странице «Учетные данные» щелкните вновь созданный идентификатор клиента, нажмите «Загрузить JSON» и сохраните его как client_secrets.json ; он понадобится вам позже в этом уроке.

2. Установите клиентскую библиотеку.

Использование pip вместе с venv — рекомендуемый способ установки пакетов Python: sudo -s apt-get install python3-venv python3 -m venv Analytics-quickstart source Analytics-quickstart/bin/activate pip install --upgrade google-api-python- установка клиентского пункта --upgrade oauth2client

3. Настройте образец

Вам нужно будет создать один файл с именем HelloAnalytics.py , который будет содержать данный пример кода.

  1. Скопируйте или загрузите следующий исходный код в HelloAnalytics.py .
  2. Переместите ранее загруженный client_secrets.json в тот же каталог, что и пример кода.
  3. Замените значение VIEW_ID . Вы можете использовать проводник учетных записей , чтобы найти идентификатор представления.
"""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. Запустите образец

Запустите образец, используя:

python HelloAnalytics.py
  • Приложение загрузит страницу авторизации в браузере.
  • Если вы еще не вошли в свою учетную запись Google, вам будет предложено войти в систему. Если вы вошли в несколько учетных записей Google, вам будет предложено выбрать одну учетную запись, которая будет использоваться для авторизации.

Когда вы выполните эти шаги, в образце выводится количество сеансов за последние семь дней для данного представления.

Поиск неисправностей

AttributeError: объект «Module_six_moves_urllib_parse» не имеет атрибута «urlparse».

Эта ошибка может возникнуть в Mac OSX, где установка по умолчанию модуля «шесть» (зависимость этой библиотеки) загружается до того, который был установлен с помощью pip. Чтобы устранить эту проблему, добавьте место установки pip в системную переменную среды PYTHONPATH :

  • Определите место установки pip с помощью следующей команды:

    пип-шоу шесть | grep "Местоположение:" | вырезать -d " " -f2

  • Добавьте следующую строку в файл ~/.bashrc , заменив &lt;pip_install_path&gt; со значением, определенным выше:

    экспорт PYTHONPATH=$PYTHONPATH:<pip_install_path>

  • Перезагрузите файл ~/.bashrc во всех открытых окнах терминала, используя следующую команду:

    источник ~/.bashrc