Como integrar Python com Google Sheets e banco SQLite

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		Integração de Python com Google Sheets e banco de dados SQLite
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Como conectar Python ao Google Sheets e SQLite

Neste tutorial, você aprenderá a usar Python para integrar um banco de dados local SQLite com uma planilha do Google Sheets. Esse tipo de automação é útil para quem precisa mover dados entre sistemas de forma prática e programada, mantendo registros atualizados na nuvem.

Etapas para preparar a integração com Google Sheets

Antes de iniciar a integração, siga os passos abaixo:

• Ative a API do Google Sheets em seu projeto no Google Cloud Console.
• Crie e baixe o arquivo de credenciais JSON.
• Instale as bibliotecas necessárias no ambiente Python:

pip install --upgrade google-api-python-client google-auth-oauthlib sqlite_utils

Como enviar dados do SQLite para o Google Sheets

O exemplo a seguir demonstra como conectar-se a um banco de dados SQLite, extrair dados de uma tabela e atualizar uma planilha no Google Sheets com esses dados:

from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build
import sqlite3

# Carregar credenciais do Google
credenciais = service_account.Credentials.from_service_account_file('caminho/para/arquivo/credentials.json')

# Conectar-se ao banco de dados SQLite
conn = sqlite3.connect('caminho/para/seu/arquivo.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM nome_da_tabela')
dados = cursor.fetchall()

# Construir o serviço do Google Sheets
servico_planilhas = build('sheets', 'v4', credentials=credenciais)
request_body = {
    'values': dados
}
response = servico_planilhas.spreadsheets().values().update(
    spreadsheetId='ID_da_sua_planilha',
    range='nome_da_sua_abinha!A1',
    valueInputOption='RAW',
    body=request_body
).execute()

# Verificar a resposta
print(response)

Não se esqueça de adaptar os caminhos, nomes de tabela e ID da planilha ao seu projeto. Este processo pode ser agendado ou adaptado para qualquer rotina automatizada que envolva relatórios ou transferências de dados.

Recomendações para segurança e manutenção

• Armazene suas credenciais em local seguro e protegido.
• Evite expor dados sensíveis nos logs ou em repositórios públicos.
• Utilize variáveis de ambiente ou cofres de segredo para gerir credenciais em projetos maiores.

Alternativas e extensões possíveis

Além do SQLite, é possível usar PostgreSQL, MySQL ou Google Cloud SQL com Python. O mesmo se aplica a planilhas do Excel usando openpyxl ou pandas.

Conclusão

Integrar Python com Google Sheets e bancos de dados como SQLite permite automatizar tarefas repetitivas e economizar tempo. É uma solução eficaz para pequenas e médias aplicações de controle de dados, relatórios e integração entre sistemas locais e a nuvem.

Dica final: sempre revise a documentação oficial das bibliotecas utilizadas. Para aprender mais, assista aos tutoriais no @CanalQb no YouTube.

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