pipedrive.com api的python库
pipedrive-p的Python项目详细描述
pipedrive python
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python库与pipedrive rest api交互。
其他lib都可用，但它们往往是非常重要的包装器，基本上是json的输入和输出。
随着集成的发展，结构和模型的缺乏将使api的使用变得更加困难并且需要更长的时间。
这个库旨在为所有资源提供丰富的类型。
设计目标
----
我们的目标是：
*丰富的模型和模式。如有可能，列出所有性能并完善。
*良好的测试覆盖率，部分原因是模型和资源是分开的。
*日志和度量的良好挂钩。
usage
----
sample usage:
``python
from pipedrive import pipedrive api
api=pipedriveapi（'your api token'）
print api.deal.detail（200）.user.email\someone@example.com
```
活动：
``python
from activity import activity
activity=activity（原始数据={'subject'：“做某事”，“type'：“呼叫我！”}）
创建的活动=api.activity.create（活动）
打印创建的活动.id
`````
我们必须务实：我们只为当前使用的对象创建模型和资源。
然而，添加新的非常容易。例如，请参见activity.activity model和activity.activityResource以获取指针。
todo
----
要点：
*实现对象的错误和规范化响应
*实现度量和日志回调
arthur@loggi.com>；主题：：软件开发：：库：：python模块
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python库与pipedrive rest api交互。
其他lib都可用，但它们往往是非常重要的包装器，基本上是json的输入和输出。
随着集成的发展，结构和模型的缺乏将使api的使用变得更加困难并且需要更长的时间。
这个库旨在为所有资源提供丰富的类型。
设计目标
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我们的目标是：
*丰富的模型和模式。如有可能，列出所有性能并完善。
*良好的测试覆盖率，部分原因是模型和资源是分开的。
*日志和度量的良好挂钩。
usage
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sample usage:
``python
from pipedrive import pipedrive api
api=pipedriveapi（'your api token'）
print api.deal.detail（200）.user.email\someone@example.com
```
活动：
``python
from activity import activity
activity=activity（原始数据={'subject'：“做某事”，“type'：“呼叫我！”}）
创建的活动=api.activity.create（活动）
打印创建的活动.id
`````
我们必须务实：我们只为当前使用的对象创建模型和资源。
然而，添加新的非常容易。例如，请参见activity.activity model和activity.activityResource以获取指针。
todo
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要点：
*实现对象的错误和规范化响应
*实现度量和日志回调
arthur@loggi.com>；主题：：软件开发：：库：：python模块
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