Socket
Socket
Sign inDemoInstall

galytics3

Package Overview
Dependencies
Maintainers
1
Alerts
File Explorer

Advanced tools

Socket logo

Install Socket

Detect and block malicious and high-risk dependencies

Install

galytics3

Обертка над библиотекой google_api_python_client для работы с API Google Analytics v3


Maintainers
1

Обертка над стандартной библиотекой google_api_python_client для легкой работы с API Google Analytics v3

Написано на версии python 3.5

Умеет запрашивать данные маленькими порциями, чтобы обойти семплирование. Также если в один ответ не поместятся все строки (макс 10000 строк), сделает дополнительные запросы.

Установка

pip install --upgrade galytics3

Как пользоваться

Указание авторизационных данных.

Эта обертка не умеет получать токен, он у вас уже должен быть. Как получить? Гуглите.

Вариант 1
from galytics3 import GoogleAnalytics

api = GoogleAnalytics(refresh_token='{refresh_token}',
                      client_id='{client_id}',
                      client_secret='{client_secret}')
Вариант 2

Если у вас объект credential создается другим образом. Через файл или еще как-то.

from galytics3 import GoogleAnalytics

credentials = credentials_object  # Ваш объект credential

api = GoogleAnalytics(credentials=credentials)
Вариант 3

Объявление дополнительных настроек, типа кеширования.

from googleapiclient.discovery import build
from galytics3 import GoogleAnalytics

credentials = credentials_object  # Ваш объект credential
# В build можно объявить дополнительные настройки, вроде кеширования и т.д.
service = build('analytics', 'v3', credentials=credentials_object)
api = GoogleAnalytics(service=service)
Получаем данные
from datetime import datetime
from galytics3 import GoogleAnalytics

api = GoogleAnalytics(refresh_token='{refresh_token}',
                      client_id='{client_id}',
                      client_secret='{client_secret}')

# Получит все аккаунты, ресурсы и представления.
df = api.get_accounts(as_dataframe=True) # По умолчанию данные возвращаются в формате dataframe
data = api.get_accounts(as_dataframe=False)  # Вернуть в JSON
print(df)
print(data)

# Получит все цели всех представлений.
df = api.get_goals()
print(df)

# Запросить стандартный отчет
df = api.get_report(
    id=12345789,
    source='GA',
    date1=datetime(2019, 1, 1),
    date2=datetime(2019, 1, 10),
    dimensions=['ga:date'],
    metrics=['ga:percentNewSessions'],
    sort='ga:date')
print(df)

# Запросить отчет MCF
df = api.get_report(
    id=12345789,
    source='mcf',
    date1=datetime(2019, 1, 1),
    date2=datetime(2019, 1, 10),
    dimensions=['mcf:sourceMediumPath', 'mcf:conversionDate, mcf:source'],
    metrics=['mcf:totalConversions', 'mcf:totalConversionValue'],
    sort='mcf:source',
    filters='mcf:ConversionType==Transaction')
print(df)

Зависимости

  • pandas

Автор

Павел Максимов

Связаться со мной можно в Телеграм и в Facebook

Удачи тебе, друг! Поставь звездочку ;)

Keywords

FAQs


Did you know?

Socket

Socket for GitHub automatically highlights issues in each pull request and monitors the health of all your open source dependencies. Discover the contents of your packages and block harmful activity before you install or update your dependencies.

Install

Related posts

SocketSocket SOC 2 Logo

Product

  • Package Alerts
  • Integrations
  • Docs
  • Pricing
  • FAQ
  • Roadmap
  • Changelog

Packages

Stay in touch

Get open source security insights delivered straight into your inbox.


  • Terms
  • Privacy
  • Security

Made with ⚡️ by Socket Inc