Также я обнаружил, что кто-то рекомендует использовать такой подход:
sudo chown -R zkid18 /Users/zkid18/Library/Logs/pip chown: /Users/zkid18/Library/Logs/pip: No such file or directory
sudo chown -R zkid18 /Users/zkid18/Library/Cashes/pip chown: /Users/zkid18/Library/Cashes/pip: No such file or directory
То же результат, когда я устанавливаю через Pycharm Мое исключение
Исключение: обратная трассировка (последний вызов был последним): файл «/Library/Python/2.7/site-packages/pip/basecommand.py», строка 215, в файле main status = self.run(options, args) «/Library/Python/2.7/site-packages/pip/commands/install.py», строка 317, в run prefix=options.prefix_path, файл»/Library/Python/2.7/site-packages/pip/req/req_set.py», строка 736, файл install.uninstall(auto_confirm=True), файл «/Library/Python/2.7/site-packages/pip/req/req_install.py», строка 742, файл удаления paths_to_remove.remove(auto_confirm) «/ Библиотека /Python/2.7/site-packages/pip/req/req_uninstall.py», строка 115, в файле remove renames(path, new_path) Файл» /Library/Python/2.7/site-packages/pip/utils/init.py » строка 267, переименовывает файл shutil.move(старый, новый), файл «/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/shutil.py», строка 302, переместить copy2(src), real_dst) Файл «/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/shutil.py», строка 131, в файле copy2 copy2(src, dst) copy2 «/ Syste m / Library / Frameworks / Python.framework / Versions / 2.7 / lib / python2.7 / shutil.py «, строка 103, в copystat os.chflags(dst, st.st_flags) OSError: [Errno 1] Операция не разрешена: ‘/tmp/pip-uxDRkx-uninstall/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/six-1.4.1-py2.7.egg-info’
Работаем с Google Sheets API на Python
Источник: stackru.com
Блог
У меня уже установлено 9 API Google, но мне нужна предыдущая версия API Google.Я попытался установить их с помощью «Windows-> Android SDK и AVD manager -> Доступные пакеты», но он не показывает обновлений.Как я могу их установить? Пожалуйста, помогите мне, они мне нужны, потому что я разрабатываю приложение на основе GPS, которому нужны API Google. Поскольку эмулятор выходит из строя при отправке географических координат на основе Google api 9, мне нужны более старые версии. Пожалуйста, помогите.
Ответ №1:
Вы должны иметь возможность устанавливать более старые версии, вызывая tools / android напрямую. Например, на моем компьютере для разработки Linux я запускаю:
Вы можете установить различные SDK через
Затем появится графический интерфейс, похожий на
Просто установите флажок «устаревший», и должны появиться все старые API.
Как подключить API ключ Гугл карты?
Источник: programbox.ru
Получаем данные из api Google analytics при помощи python
Для того, что бы начать работать с API google analytics у вас на компьютере должен быть установлен python, а также должен быть pip. PIP система управления пакетами, которая используется для установки и управления программными пакетами, написанными на Python. Если вы провели установку python из пакета Anaconda, как описано в моей предыдущей статье , то pip у вас тоже установлен.
В нашей задаче есть 3 подзадачи:
1) Создать сервисный аккаунт в google консоли
2) Настроить доступ к google analytics
3) Установить на компьютер python библиотеку для работы с core reporting api GA.
Давайте обо всем по порядку.
1) Создание сервисного аккаунта
У вас должен быть аккаунт в google. Переходим по ссылке https://console.cloud.google.com/
Перед вами появится консоль google cloud.
Принимаем условия во всплывающем окне и нам становится доступна консоль.
В левом верхнем углу нажмите “выберите проект”
После создайте свой проект, нажмите «создать проект».
Введите произвольное название проекта и нажмите «создать».
Нужно подождать некоторое время и проект будет создан. После этого нужно включить доступ к api google analytics для этого проекта.
Открываем боковое меню нажав на “гамбургер” в верхнем левом углу и переходим в раздел API и сервисы → библиотека.
Ищем google analytics, для этого используем поисковую строку.
Выбираем google analytics reporting api
В открывшемся окне нажимаем кнопку «включить»
После мы попадаем в интерфейс управления analytics reporting API и нажимаем на кнопку создать учетные данные.
Мы попадаем на новую страницу, где в разделе добавление учетных данных нужно кликнуть по ссылке “сервисный аккаунт”.
В открывшейся странице с оздаем сервисный аккаунт, нажимаем на соответствующую кнопку.
Указываем произвольное название сервисного аккаунта и нажимаем кнопку «создать».
На втором шаге нажмите кнопку «продолжить».
На 3 шаге находим кнопку “Создать ключ” и нажимаем на неё.
Выбираем тип ключа JSON и нажимаем «создать».
К вам на компьютер скачивается JSON файл, откройте его при помощи блокнота. Нужно скопировать значение из поля client_email (то что в кавычках, после двоеточия). Этот файл нам понадобится в дальнейшем, не забывайте о нём.
Теперь нужно перейти в аккаунт google analytics и открыть доступ на уровне аккаунта для скопированного e-mail адреса.
2) Настройка google analytics
Переходим в аккаунт GA и на вкладке аккаунт выбираем вкладку управления пользователями.
В правом верхнем углу нажимаем на плюсик и добавляем пользователя.
Вставляем e-mail сервисного аккаунта, который мы скопировали из JSON файла и нажимаем кнопку добавить.
Мы завершили настройку сервисного аккаунта. Теперь перейдем к установке библиотеки и её настройке.
3) Установка библиотеки для работы с GA
В данной статье я буду использовать библиотеку gaapi4py , ознакомиться с ней можно на github (если вы знаете другие клевые библиотеки для работы с GA, то пишите их в комментарии). Эта библиотека позволяет выгружать данные из core reporting API четвертой версии.
Чтобы установить библиотеку надо открыть командную строку В windows её можно найти если написать cmd в поиске меню пуск.
Кликните на cmd, у вас откроется консоль, в консоль нужно ввести команду
pip install gaapi4py
Потом на экране начнут появляться строки — это процесс установки библиотеки, когда он закончится успешно, на экране будет сообщение об этом.
Работа с jupyter notebook
Для работы будем использовать jupyter notebook, о нём я немного писал в предыдущей статье “Как установить python на компьютер”
Открываем jupyter notebook и создаем новый notebook. Теперь нам нужен JSON файл, который мы скачали при создании сервисного аккаунта. Переименуйте этот файл, например в etl1.json. Необходимо поместить этот файл в папку где мы создали наш ноутбук, он нужен для работы всей нашей системы.
Выше пример размещения notebook и json файла на моём компьютере.
Возвращаемся к нашему notebook и копируем с github пример кода из раздела quick start и вставляем в наш notebook.
Теперь нужно немного настроить этот код. Перед 3 строкой ставим решетку, чтобы закомментировать код в этой строке, в 5 строке указываем название нашего json файла(он должен лежать в папке с ноутбуком, либо нужно прописать полный путь до файла).
Строки 8 — 20 это тело запроса, который будет отправлен в GA, обязательно в строке 9 — view_id замените значение на id вашего представления google analytics из которого вы хотите выгрузить данные.
Также в запросе можно менять диапазон дат, параметры, метрики и фильтры. Подробнее о настройках можно прочесть на github. Подбирать параметры и метрики можно через вот этот сервис google
После того как были сделаны настройки можно нажать ctrl+enter и этот код запустится, произойдет запрос к api google analytics и если все сделано правильно вы получите запрошенные данные в виде pandas dataframe.
В нашем примере мы запросили в качестве параметров источники/каналы трафика по датам, а в качестве метрик количество сессий. Также был задан фильтр, что нам нужны только данные по источнику google / organic. Ниже полученый ответ в виде таблицы.
Вы можете продолжить работать с полученными данными при помощи pandas, если вы не знакомы с pandas, то можете пройти вводный бесплатный курс на яндекс практикуме, чтобы ознакомиться с этой библиотекой, так же вот большая подборка материалов для изучения pandas.
Источник: toolmark.ru