我需要调用https://ordins.feishu.cn/drive/folder/GWLqfAkBBl2Ibtd5lrScdNAsnvb中的数据怎么用jupyter实现

时间: 2023-09-29 22:02:48 浏览: 245
要在Jupyter中调用飞书上的数据,你可以使用飞书提供的API来获取文件夹中的文件列表,并下载需要的文件。以下是一个示例代码,演示了如何使用Jupyter Notebook来获取飞书文件夹中的数据: ```python import requests # 设置API请求的URL和参数 url = 'https://api.feishu.cn/open-apis/drive/explorer/v2/items/{folder_id}/children' # 替换为实际的API请求URL access_token = 'your_access_token' # 替换为实际的访问令牌 folder_id = 'GWLqfAkBBl2Ibtd5lrScdNAsnvb' # 替换为实际的文件夹ID # 构建请求头部信息 headers = { 'Authorization': 'Bearer {}'.format(access_token) } # 发起API请求并获取文件列表 response = requests.get(url.format(folder_id=folder_id), headers=headers) data = response.json() # 遍历文件列表,并下载文件 for item in data['items']: file_id = item['id'] file_name = item['name'] # 构建下载请求的URL download_url = 'https://api.feishu.cn/open-apis/drive/explorer/v2/items/{file_id}/download'.format(file_id=file_id) # 发起下载请求并保存文件 download_response = requests.get(download_url, headers=headers) with open(file_name, 'wb') as file: file.write(download_response.content) print('Downloaded file:', file_name) ``` 请将 `your_access_token` 替换为你实际的访问令牌,将 `GWLqfAkBBl2Ibtd5lrScdNAsnvb` 替换为你要访问的文件夹的ID。 上述代码首先使用飞书提供的API获取指定文件夹的文件列表,然后遍历文件列表并使用下载API来下载每个文件。下载的文件将保存在当前工作目录中,并打印出文件名。 请注意,你需要安装 `requests` 库来发送HTTP请求,并确保你有有效的访问令牌来访问飞书API。同时,确保你有相应的权限来访问指定文件夹中的文件。 希望这个示例对你有所帮助!如果你有任何进一步的问题,请随时向我提问。
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import sys import requests import json import re class FeishuTable: def getRecordsId(cls, app_token, table_id, page_size=100, page_token=None): """ 从飞书多维表格中读取所有记录,并支持分页处理。 参数: - app_token (str): 多维表格应用的唯一标识符。 - table_id (str): 数据表的唯一标识符。 - page_size (int, optional): 每页返回的记录数量,默认值为100,最大值为500。 - page_token (str, optional): 分页标记,用于获取下一页数据。 返回: - dict: 包含所有记录的字典,结构为 {'data': {'items': all_records}}。 """ url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records" headers = cls.getHeaders() all_records = [] while True: if page_token: url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records?page_size={page_size}&page_token={page_token}" else: url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records?page_size={page_size}" response = requests.request("GET", url, headers=headers) response.raise_for_status() # 检查请求是否成功 parsed_response = response.json() all_records.extend(parsed_response['data']['items']) page_token = parsed_response['data'].get('page_token') if not page_token: break return {'data': {'items': all_records}} if __name__ == "__main__": # 初始化飞书表格实例 table = FeishuTable # 获取记录ID列表 records_ids = table.getRecordsId(SLfgb7Oc0aRNe9sGUCFcZsVhnDe,tblduaK1bEJAT1ZV) # 假设有获取记录的方法 print (records_ids) 不改代码结构去进行修改

帮我设计一个请求池、用于管理同一域名下的不同请求。 比如 域名 open.feishu.cn 1. 自建应用获取 tenant_access_token POST https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal JSON请求体 2. 获取通讯录授权范围 GET https://open.feishu.cn/open-apis/contact/v3/scopes 3. 整个请求池内比如说获取token其实是其他接口的前置条件,看看如何让其他的能够实现共用(除了访问令牌,访问令牌本身还能够拿到他的过期时间单位为秒,比如7200,所以需要在过期时间前10秒钟内获取到新的访问令牌,另外获取访问令牌这个接口不受限流管理,但是受重试机制管理) 4. 尽量写到一个java类中去,不要单独定义类。可以内嵌class,方法什么的尽量为static 5. 整个池子如果超过5秒钟没有任务就停止掉,不然会一直卡着啥的 6. 如果有定义实体使用lombok的@Data和@Builder注解 上面12是示例的接口,实际接口远远不止。 我的想法是通过搞一个请求池,能有源源不断的请求加入并且被异步处理,并且将请求的结果放回响应池。类似于golang的channel通道通信。 这个池子要支持重试(检查返回的响应头是否包含指定参数、检查返回的响应体是否包含指定的状态码code字段)、支持限流处理,限流和重试一样,会有响应头,响应体状态等情况,一旦限流被触发同一池子内的请求均需暂停等待限流结束再发起。 整个池子还需要支持自定义池大小、一分钟内最多请求1000次的设置、一秒钟最多50次的设置、请求域名批量替换、请求地址批量修改、是否debug(如果开启就在控制台输出请求体和响应体) 整块请求的地方使用Hutool的HttpUtil工具实现。 我需要你给的代码逻辑完整,能够直接运行,并且整个需求和功能都需要满足。我是jdk8,并且代码中不要出现Thread.sleep这种代码去控制时间啥的。代码中注释需要完整,并且日志输入也要使用中文。 日志使用 import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; public static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RequestPool.class); 输出。 在增加域名替换和参数补全的方法 // 替换域名和参数补全 private static String replaceAndParamPaddingUrl(String url) { for (Map.Entry<String, String> entry : domainReplaceMap.entrySet()) { url = url.replace(entry.getKey(), entry.getValue()); } url = HttpUtil.urlWithForm(url, urlParamPaddingMap, StandardCharsets.UTF_8, false); return url; } // 设置域名替换规则 public static void setDomainReplaceMap(Map<String, String> domainReplaceMap) { RequestPool.domainReplaceMap.putAll(domainReplaceMap); } 调用方法为: // 域名替换 setDomainReplaceMap(new HashMap<String, String>() {{ put("https://open.feishu.cn/", "http://10.108.29.235/"); }}); // 参数补全 setUrlParamPaddingMap(new HashMap<String, String>() {{ put("user_id_type", "user_id"); put("department_id_type", "department_id"); put("member_id_type", "user_id"); put("member_type", "user"); put("client_token", IdUtil.fastUUID()); }}); 要冲锋考虑好并发情况下的各个参数,要确保万无一失。 切记,要考虑你自己的模型回答字数限制,在确保答案能一个回答回复完的前提下,给出最佳的结果。

import sys import requests import json import re from pygments import highlight # 新增高亮库 from pygments.lexers import JsonLexer from pygments.formatters import Terminal256Formatter from conversion import JsonToExcelConverter import pandas as pd from datetime import datetime #飞书多维表格操作,对外提供接口读、写表格 class FeishuTable: def __init__(self): self.getRecordsId(app_token="SLfgb7Oc0aRNe9sGUCFcZsVhnDe") self.getRecordsId(table_id="tblduaK1bEJAT1ZV") #获取多维表格所有的record_id @classmethod def getRecordsId(cls, app_token, table_id, page_size=100, page_token=None): """ 从飞书多维表格中读取所有记录,并支持分页处理。 参数: - app_token (str): 多维表格应用的唯一标识符。 - table_id (str): 数据表的唯一标识符。 - page_size (int, optional): 每页返回的记录数量,默认值为100,最大值为500。 - page_token (str, optional): 分页标记,用于获取下一页数据。 返回: - dict: 包含所有记录的字典,结构为 {'data': {'items': all_records}}。 """ url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records" headers = cls.getHeaders() all_records = [] while True: if page_token: url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records?page_size={page_size}&page_token={page_token}" else: url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records?page_size={page_size}" response = requests.request("GET", url, headers=headers) response.raise_for_status() # 检查请求是否成功 parsed_response = response.json() all_records.extend(parsed_response['data']['items']) page_token = parsed_response['data'].get('page_token') if not page_token: break return {'data': {'items': all_records}} # 封装一个美观输出的样式并只过滤需要发布的信息 @classmethod def print_highlighted_json(cls, data, indent=4, ensure_ascii=False, sort_keys=True, style="solarized-dark"): """ 改进后的高亮JSON输出方法 """ formatted_json = json.dumps( data, indent=indent, ensure_ascii=ensure_ascii, # 保留中文显示 sort_keys=sort_keys ) # 生成带颜色代码的字符串 highlighted = highlight( formatted_json, JsonLexer(), # JSON词法分析器 Terminal256Formatter(style=style) # 终端兼容格式 ) print(highlighted) # 直接输出到控制台 @classmethod def filter_export_excel(cls, data, filter_key="发布", filter_value="是", output_prefix="filtered_data"): """ 新增数据过滤导出方法 参数: data: 原始JSON数据 filter_key: 过滤键名(默认"发布") filter_value: 过滤键值(默认"是") output_prefix: 输出文件名前缀 """ try: # 提取需要处理的数据层级(根据飞书数据结构调整) records = data.get('data', {}).get('records', []) # 过滤符合条件的记录 filtered = [ record for record in records if record.get(filter_key) == filter_value ] if not filtered: print("未找到匹配数据") return # 生成带时间戳的文件名 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = f"{output_prefix}_{timestamp}.xlsx" # 转换为DataFrame并保存 df = pd.DataFrame(filtered) df.to_excel(filename, index=False, engine='openpyxl') print(f"成功导出到文件:{filename}") except Exception as e: print(f"导出失败:{str(e)}") if __name__ == "__main__": table = FeishuTable records_ids = table.getRecordsId() # 生成格式化JSON字符串 formatted_json = table.print_highlighted_json(records_ids) # 导出过滤数据 FeishuTable.filter_export_excel(records_ids,filter_key="发布",filter_value="是") 报错了,帮我修一下

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