蟒蛇gspread从人体效应初探更新多个细胞

Question

我使用这个python脚本采取从浦API响应： http://docs.progresso.apiary.io/#reference/behaviour/behaviour-events-collection/get-behaviour-events

from urllib2 import Request, urlopen 
import smtplib import gspread 
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentialseaders = { 
'Authorization': 'Bearer [CURRENT_TOKEN]' 
} 
request = Request('https://private-anon-ae5edf57e7-progresso.apiary- 
mock.com/BMEvents/?Behaviour=new', headers=headers) 
response_body = urlopen(request).read() 
scope = ['https://spreadsheets.google.com/feeds'] 
credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name('ProgressoAPI- 
2f6ecaa6635c.json', scope) 
gc = gspread.authorize(credentials) 
wks = gc.open("Progresso Test").sheet1 
wks.clear() 
cell_list = wks.range('A1:H20') 
for cell in cell_list: 
cell.value = response_body 
wks.update_cells(cell_list) 

我知道cell.value =响应主体是错误的，我不知道我如何才能做到 - 我被卡住了。

它出现在这样的每一个细胞： “{ ”“ BehaviourEntryId” “：13798177， ”“ LearnerId” “：245277， ”“ LearnerCode” “： ”“ 2009-0080” “ ” “RegGroup”“：”“U6-RWE”“， ”“Behavior”“：”“Negative”“， ”“IncidentDate”“：”“2017-02-07”“， ”“Subject”“： “”“”“”“”位置“”：“”CLS“”， “ “：null， ”“Assignee”“：”“DiRo”“， ”“Status”“：”“Completed”“， ”“详细信息“”：“类别”“：”“CLatt”“，” “”严重性“”：“”S2“”， “”点“ “：0 }， { ”“ 类别”， “： ”“ CL””， “” 类型 “”： “” CLBEH “”， “” 严重性 “”： “” S2 “”， “”点 “”：2 } ]， “” 意见 “”：[ { “” BehaviourEntryCommentId “”：5648278， “” 机密 “”：真实， “” 评论 “”： “” 问去去了厕所，去了最远的一个地方，为了浪费时间。输入法 “” }， { “” BehaviourEntryCommentId “”：5648279， “” 机密 “”：假的， “” 评论 “”： “地板上” 稚贝胶去 “” }， { “ “BehaviourEntryCommentId” “：5648280， ”“ 机密” “：假的， ”“ 评论” “： ”“ 很粗鲁员工的memeber”” } ]， “” 操作 “”： “” HTO “”， “”ISO“” “ }”

如何将文本与单元格范围内的文本分开并批量更新？

Answer 1

如果你的意思是这样两列一行是“BehaviourEntryId”，另一行是13798177，你可以尝试这样的事：

import json 
response = json.loads(response_body) #decode the json response string, returns a dict 
response_pairs = list(response.items) 

for i in range(1, len(response_body)+1): 
    current_pair = response_pairs[i-1] 
    current_key = current_pair[0] 
    current_value = current_pair[1] 
    wks.update_acell('A{}'.format(i), current_key) 
    wks.update_acell('B{}'.format(i), current_value)