gspread

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我有一个表格，它以Python列表的形式列出，我想用gspread库将其写入一些Google Spreadsheet。但是，gspread似乎没有这种功能。当然，我可以使用循环和更新特定的单元格，但这是非常低效的解决方案，因为它必须执行多个请求（每个单元一个请求）。如何做得更好？

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while循环增加django范围

我正在使用gspread库从Google电子表格中读取单元格值。我要循环，如范围： col_index=3 i=0 while i<4: cell_values_list=[worksheet.cell(r, c).value for r in range(10,20) for c in range(col_index,col_index+3)] ... ...

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python gspread库只写入标签为'sheet1'的工作表

我的工作表被命名为'doc_name'，它有两个工作表'sheet1'和'sheet2'。但是，我只能将数据写入标有'sheet1'的工作表中？这是一个限制还是我做错了什么？这个作品， wks = gc.open("doc_name").sheet1 ，但失败了， wks = gc.open("doc_name").sheet2 给这个错误， AttributeError的： '电子表

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我可以在Python Spreadsheets中使用gspread在Python中编写整行代码吗？

我想写一个简单的脚本，将csv作为输入，并将其写入单个电子表格文档。现在我有它的工作，但脚本很慢。大约需要10分钟才能在两张工作表中书写cca 350行。这里是脚本我有： #!/usr/bin/python import json, sys import gspread from oauth2client.client import SignedJwtAssertionCredential

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与服务帐户电子邮件共享Google工作表

我编写了一个脚本来连接到Google电子表格，并从中将数据加载到postgresql数据库中。我已经创建了一个服务帐户，并在以.json格式获得必要的凭证吧，问题是，当我试图共享谷歌片与我的服务帐户的电子邮件，我收到一封电子邮件，说： Delivery to the following recipient failed permanently: [email protected] Techn

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gspread错误：SSLError：[python：CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] python

我有几行代码，直到今天使用得很好（使用gspread）。每当我运行此代码时，我都会收到证书验证错误： json_key = json.load(open('Sheetmodification_abc.json')) scope = ['https://spreadsheets.google.com/feeds'] credentials = SignedJwtAssertionCredent

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py2exe缺少模块：oauth2client.client和gspread模块

我创建使用gspread和的oauth2模块 import gspread from oauth2client.client import SignedJwtAssertionCredentials credentials = SignedJwtAssertionCredentials("client_email","private_key", "https://spreadsheets.g

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python gspread oauth2client.client.HttpAccessTokenRefreshError：invalid_grant

根据以下文章#244验证凭证，我们可以定义GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS环境变量以直接进行身份验证。这是我在我的代码中所做的。 import gspread from oauth2client.client import GoogleCredentials credentials = GoogleCredentials.get_application_defau

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Gspread导出电子表格到具有格式的文件系统

我需要下载Google电子表格文件系统，我使用Gspread从Google Drive读取文件，它工作正常。我试图导出到CSV，但这当然放弃格式。 json_key = json.load(open('/googleDriveCredentials.json')) scope = ['https://spreadsheets.google.com/feeds'] creden

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Caffe + Opencv without lmdb

使用caffe时，要创建包含图像的训练数据集，我们需要以特殊格式（如lmdb）创建数据库，但是有任何选项可传递给caffe批次的图像，例如vector<cv::Mat>？为了澄清我正在寻找解决方案，可以处理大量的不能装入存储器图像（但假设一个训练批次（例如含有50个图像）可被存储在存储器中）。