google分析api的包装器。
googleanalytics的Python项目详细描述
google-analytics消除了与谷歌合作的痛苦 分析报告API。它同时支持核心和实时 应用程序编程接口。它是用python编写的，但也有一个功能齐全的 命令行界面。
- 身份验证。oauth2有点麻烦，我们已经成功了 更简单，用于交互和server applications。 我们还可以将您的凭据保存在操作系统的密钥链中 如果你想的话。
- 查询。更易于每周、每月或每年查询。查询使用 公制ID或使用它们的全名，无论您认为哪个更好。 使用核心和实时api。
- 报告。从命令行生成报告。任选 在easy-to-read and easy-to-write YAML files中描述报告和查询。 python中的报表也能更好地工作：遍历整个报表 或每列一列。
- 探索。从帐户到遍历帐户层次结构 WebProperty以编程方式和使用 包含的命令行界面。
- 导出。清除json和csv–以及 Pandas数据帧–因此您可以 分析从excel到r的所有数据。
这个包构建在Google’s own API client for Python之上。
快速启动
首先，使用 pip
- Python2:pip install googleanalytics
- Python3:pip3 install googleanalytics
然后，在Google Developers Console中创建一个新项目，启用分析 “api&auth>；api”下的api并为已安装的 “api&auth>；凭据”下的应用程序。保持此页打开。为了 更多细节，请看wiki page on authentication。
在这之后，执行第一个查询就如同
importgoogleanalyticsasgaaccounts=ga.authenticate()profile=accounts[0].webproperties[0].profilepageviews=profile.core.query.metrics('pageviews').range('yesterday').valueprint(pageviews)
或者在命令行上，应该是：
googleanalytics --identity <identity> --account <account> --webproperty <webproperty> \
query pageviews --start yesterday
帐户、webproperty和profile决定了您将成为什么样的数据 正在查询。了解有关配置文件和查询的更多信息 Querying wiki页面，或者查看Common Queries 页面上有很多例子。阅读有关如何使用 在Working With Reports中生成数据。 On The Command-Line 有关命令行应用程序的详细信息。
上面的示例将授权应用程序并对您进行身份验证 互动的。也可以将凭据作为参数传递到 python，使用环境变量或从您的操作系统 钥匙链。身份验证在 authentication wiki page。
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