Python을 Google Sheets API에 연결하여 작업 흐름을 자동화하는 방법

소개

몇 달 전 저는 익숙한 문제에 직면했습니다. 저는 빈번한 업데이트와 협업이 필요한 대규모 데이터 세트를 관리해야 하는 프로젝트를 진행하고 있었습니다. 처음에는 모든 것을 Excel에 보관하여 충분히 간단할 것이라고 생각했습니다. 하지만 데이터를 더 많이 추가할수록 Excel 속도가 느려졌습니다. 작업 내용을 저장하고 몇 개의 셀을 업데이트한 후 응답하는 데 몇 분이 걸리는지 지켜보았습니다. 그것은 악몽이었다. 팀 구성원과 공동 작업을 시도할 때마다 새 버전의 파일을 보내야 했고, 이는 빠르게 혼란스럽고 실수가 발생하기 쉬웠습니다. 저는 실시간으로 데이터를 업데이트하고 공유할 수 있는 방법이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 이는 Excel이 대용량 데이터 세트를 효과적으로 처리할 수 없는 일이었습니다.

그때 Google Sheets와 Python이 결합되어 있다는 사실을 알게 되었습니다. Google Sheets는 클라우드 저장소의 유연성을 제공하므로 여러 사용자가 동시에 데이터에 액세스하고 업데이트할 수 있으며 Python은 강력한 데이터 조작 기능을 제공합니다. Google Sheets API를 사용하여 Python을 Google Sheets와 원활하게 통합하여 데이터를 자동으로 업데이트하고 실시간 변경 사항을 관리하며 버전 충돌을 제거하는 시스템을 만들 수 있었습니다. 다음은 귀하가 자신의 프로젝트를 시작하는 데 도움이 되는 예시와 함께 설정 방법에 대한 가이드입니다.

*해결책: *

Python으로 Google Sheets API 사용
Python을 Google Sheets에 연결하면 작업을 자동화하고, 데이터를 가져오고, 시트를 업데이트할 수 있습니다. Google Sheets API를 사용하면 Google Sheets에 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있어 데이터 관리에 대한 무한한 가능성이 제공됩니다.

Python으로 Google Sheets API를 설정하는 단계별 가이드

1. Google Cloud 프로젝트 설정

시작하려면 Google Cloud Console에서 프로젝트를 만들어야 합니다.

Google Cloud Console로 이동하여 새 프로젝트를 생성하세요.
전체 액세스를 위해서는 둘 다 필요하므로 이 프로젝트에 대해 Google Sheets API와 Google Drive API를 활성화하세요.
자격 증명으로 이동하여 자격 증명 만들기를 클릭합니다. 요구사항에 따라 OAuth 클라이언트 ID 또는 서비스 계정을 선택하세요. 사용자 상호작용이 없는 자동화된 스크립트의 경우 서비스 계정을 권장합니다.
사용자 인증 정보가 생성되면 서비스 계정 키가 포함된 JSON 파일을 다운로드하세요. 이 파일은 Google 스프레드시트에 대한 액세스를 제공하므로 안전하게 보관하세요.

2. Python에 필수 라이브러리 설치

Google Sheets API를 사용하려면 다음 라이브러리를 설치하세요.

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

google-auth 및 google-api-python-client는 Google API와 연결하는 데 필수적입니다.
gspread는 Google 스프레드시트와의 상호작용을 단순화하는 Python 라이브러리입니다.

3. Google Sheets에 대한 액세스 권한 얻기

API를 통해 Google Sheets와 상호작용하려면 먼저 서비스 계정 또는 OAuth 자격 증명이 특정 시트에 액세스할 수 있도록 권한을 올바르게 구성해야 합니다.

서비스 계정 이메일과 Google 시트 공유:
서비스 계정을 사용하는 경우 JSON 파일에 이메일 주소(예: your-service-account@your-project.iam.gserviceaccount.com)가 포함되어 있음을 알 수 있습니다. 서비스 계정이 Google 스프레드시트에 액세스하려면 이 이메일 주소로 시트를 공유해야 합니다.
사용하려는 Google 시트를 엽니다.
시트 오른쪽 상단에 있는 공유를 클릭하세요.
서비스 계정 이메일 주소를 입력하고 권한을 편집자로 설정하세요.
변경 사항을 저장하려면 보내기를 클릭하세요.

2. 적절한 API 범위 확인:
Google Cloud 프로젝트를 설정할 때 Google Sheets를 읽고 쓸 수 있도록 필요한 API 범위를 포함했는지 확인하세요. Python 코드에서 다음 범위를 사용하여 적절한 권한을 보장하세요.

범위 = [
"https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets", # Google 스프레드시트에 액세스하고 편집하려면
"https://www.googleapis.com/auth/drive" # 구글 드라이브 접속용
]

4. Google 시트를 인증하고 연결하세요.

Google 시트를 인증하고 연결하기 위한 Python 스크립트는 다음과 같습니다.

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

Google Sheets API 기능의 예

연결되면 Google 시트에서 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 유용한 예입니다.

예 1: Google 스프레드시트에서 데이터 읽기
특정 셀 범위에서 데이터를 검색하려면:

시트의 모든 데이터를 목록 목록으로 가져옵니다.

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.

특정 셀 범위에서 데이터 가져오기

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

이 코드는 시트 또는 특정 범위의 모든 데이터를 검색하여 목록의 목록으로 표시합니다.

예 2: Google Sheets에 데이터 쓰기

특정 셀에 데이터를 추가하려면:

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

예 3: Google Sheets에서 데이터 지우기

특정 범위의 데이터를 삭제해야 하는 경우:

특정 범위의 데이터 지우기

# 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.

예 4: 데이터 업데이트 자동화

일별 통계 추가 등 데이터 업데이트를 자동화하려는 경우:

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.

이 스크립트는 현재 날짜와 데이터 요소가 포함된 새 행을 추가하므로 일일 변경 사항을 추적하거나 정기적인 업데이트를 자동화하는 데 이상적입니다.

결론

Python을 사용하여 Google Sheets API와 상호작용하면서 대규모 데이터 세트를 처리하는 방식이 바뀌었고 시간이 절약되고 수동 작업으로 인한 오류가 줄었습니다. 데이터 업데이트를 자동화해야 하거나, 실시간 정보를 검색해야 하거나, 단순히 공동 작업을 더 쉽게 해야 하는 경우 Python을 Google Sheets에 연결하면 가능성의 세계가 열립니다.

이러한 예를 통해 자체 워크플로 자동화를 시작하고 생산성을 저하시키는 오래된 방법에서 벗어날 수 있는 준비를 갖추게 될 것입니다.

Linkedin에서 나를 팔로우하세요
https://www.linkedin.com/in/kevin-meneses-897a28127/
및 매체
https://medium.com/@kevinmenesesgonzalez/subscribe
Data Pulse 뉴스레터 구독
https://www.linkedin.com/newsletters/datapulse-python-finance-7208914833608478720

내 Patreon 커뮤니티에 가입하세요 https://patreon.com/user?u=29567141&utm_medium=unknown&utm_source=join_link&utm_campaign=creatorshare_creator&utm_content=copyLink

위 내용은 Python을 Google Sheets API에 연결하여 작업 흐름을 자동화하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!