CanalQb - Python - Crie relatórios - Script simples para ler Google Sheet via Python

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CanalQb - Python - Crie relatórios - Script simples para ler Google Sheet via Python

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Imagine que você tem uma planilha incrível no Google Sheets, cheia de dados que você precisa processar. Talvez seja uma lista de tarefas, resultados de pesquisas ou até mesmo uma lista de compras compartilhada com sua família. Agora, você quer transformar esses dados em relatórios incríveis usando Python. Não tema, porque o Python e o CanalQb estão aqui para salvar o dia!

Primeiro, você precisa de algumas ferramentas. Vamos equipar nossa caixa de ferramentas Python com o Pandas e Requests. Esses são como os super-heróis do mundo da programação - eles fazem o trabalho pesado para nós.

import pandas as pd

import requests

Com as ferramentas em mãos, é hora de chegar ao cerne da ação. O que queremos fazer é extrair os dados da nossa planilha do Google Sheets. O primeiro passo é obter o conteúdo HTML da planilha. Usamos o módulo requests para fazer uma solicitação HTTP para a URL da planilha.

# Link da planilha

url = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTs8Nd3jdcJm0ssTrmYKPkXHf_TqTv_bTxcUzopzvLDOSoprLvQyN7IjDBD64aj-Vm-G4H4Zk6zUQ-w/pubhtml?gid=0&single=true"

# Fazer a solicitação HTTP e obter o conteúdo HTML

response = requests.get(url)

html_content = response.text

Com o conteúdo HTML em nossas mãos, é hora de trazer o Pandas para a festa. Usamos o Pandas para ler a tabela HTML diretamente do HTML, convertendo-a em um DataFrame do Pandas. Isso é como transformar uma bagunça de dados em algo organizado e fácil de manipular.

# Extrair a tabela usando o método read_html do Pandas

tabela = pd.read_html(html_content, header=1)[0]

E finalmente, o momento da verdade! Agora que temos nossos dados organizados em um DataFrame do Pandas, podemos imprimir e fazer o que quisermos com eles. Neste exemplo, estamos apenas imprimindo todas as linhas da tabela, mas as possibilidades são infinitas! Você poderia fazer análises complexas, gerar gráficos bonitos ou até mesmo automatizar tarefas chatas.

# Imprimir todas as linhas da tabela

for index, row in tabela.iterrows():

    print(row['Nome'], row['Link'], row['Tempo'], row['Status'])

E é assim que é feito! Com apenas algumas linhas de código Python, você pode transformar dados de uma planilha do Google Sheets em algo útil e poderoso.

import pandas as pd

import requests

# Seu script continua aqui...

# Link da planilha

url = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTs8Nd3jdcJm0ssTrmYKPkXHf_TqTv_bTxcUzopzvLDOSoprLvQyN7IjDBD64aj-Vm-G4H4Zk6zUQ-w/pubhtml?gid=0&single=true"

# Fazer a solicitação HTTP e obter o conteúdo HTML

response = requests.get(url)

html_content = response.text

# Configurações para exibir todas as linhas e colunas

pd.set_option('display.max_rows', None)

pd.set_option('display.max_columns', None)

pd.set_option('display.width', None)

# Extrair a tabela usando o método read_html do Pandas

tabela = pd.read_html(html_content, header=1)[0]

# Imprimir todas as linhas da tabela

for index, row in tabela.iterrows():

    print(row['Nome'], row['Link'], row['Tempo'], row['Status'])

Então, da próxima vez que você precisar criar relatórios ou fazer análises de dados, não se esqueça do CanalQb e da magia do Python! 🐍✨