Python 如何使用Google协作环境中的Google搜索控制台API？

我想使用谷歌协作环境中的谷歌搜索控制台api

我尝试了这段代码，但得到了一个错误“TypeError:预期的str、bytes或os.PathLike对象，而不是dict”

我知道files.upload（）返回的类型不适合ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name（KEY_FILE_位置，作用域）的预期类型

然而，我不知道如何纠正它

这是我第一次在Stack Overflow中提问，我是编程和英语的初学者，所以你能简单地教我吗

import pandas as pd

from googleapiclient.discovery import build
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly']

from google.colab import files

uploaded = files.upload()

KEY_FILE_LOCATION = uploaded

credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(KEY_FILE_LOCATION, SCOPES)
webmasters = build('webmasters', 'v3', credentials=credentials)

url = '*********'

d_list = ['query', 'page']
start_date = '2019-12-01'
end_date = '2019-12-31'
row_limit = 5000

body = {
    'startDate': start_date,
    'endDate': end_date,
    'dimensions': d_list,
    'rowLimit': row_limit
}

response = webmasters.searchanalytics().query(siteUrl=url, body=body).execute()
df = pd.io.json.json_normalize(response['rows'])

for i, d in enumerate(d_list):
    df[d] = df['keys'].apply(lambda x: x[i])

df.drop(columns='keys', inplace=True)
df.to_csv('{}.csv'.format(start_date), index=False)

print(df)

我解决了。 首先，我将Key_文件上载到与此程序文件相同的目录中。 然后，我通过“挂载”将程序和Google Drive帐户连接起来。 最后，我得到了json密钥文件的绝对路径

import pandas as pd


from googleapiclient.discovery import build
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly']

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

KEY_FILE_LOCATION = '/content/drive/My Drive/<path-to-json>'

credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(KEY_FILE_LOCATION, scopes=SCOPES)
webmasters = build('webmasters', 'v3', credentials=credentials)

url = '*********'

d_list = ['query', 'page']
start_date = '2019-12-01'
end_date = '2019-12-31'
row_limit = 5000

body = {
    'startDate': start_date,
    'endDate': end_date,
    'dimensions': d_list,
    'rowLimit': row_limit
}

response = webmasters.searchanalytics().query(siteUrl=url, body=body).execute()
df = pd.io.json.json_normalize(response['rows'])

for i, d in enumerate(d_list):
    df[d] = df['keys'].apply(lambda x: x[i])

df.drop(columns='keys', inplace=True)
df.to_csv('{}.csv'.format(start_date), index=False)

print(df)

将熊猫作为pd导入
从GoogleAppClient.discovery导入生成
从oauth2client.service\u帐户导入ServiceAccountCredentials
作用域=['https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly']
从google.colab导入驱动器
安装（“/content/drive”）
KEY_FILE_LOCATION='/content/drive/My drive/'
credentials=ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name（KEY_FILE_位置，scopes=scopes）
网站管理员=构建（'webmasters'，'v3'，凭据=凭据）
url='***********'
d_list=['query'，'page']
开始日期='2019-12-01'
结束日期='2019-12-31'
行限制=5000
正文={
“开始日期”：开始日期，
“结束日期”：结束日期，
“维度”：d_列表，
“行限制”：行限制
}
response=webmasters.searchanalytics（）.query（siteUrl=url，body=body）.execute（）
df=pd.io.json.json_规范化（响应['rows']）
对于枚举中的i，d（d_列表）：
df[d]=df['keys'].apply（λx:x[i]）
drop（columns='keys'，inplace=True）
df.to_csv（'{}.csv'.format（start_date），index=False）
打印（df）

我解决了它。 首先，我将Key_文件上载到与此程序文件相同的目录中。 然后，我通过“挂载”将程序和Google Drive帐户连接起来。 最后，我得到了json密钥文件的绝对路径

import pandas as pd


from googleapiclient.discovery import build
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly']

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

KEY_FILE_LOCATION = '/content/drive/My Drive/<path-to-json>'

credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(KEY_FILE_LOCATION, scopes=SCOPES)
webmasters = build('webmasters', 'v3', credentials=credentials)

url = '*********'

d_list = ['query', 'page']
start_date = '2019-12-01'
end_date = '2019-12-31'
row_limit = 5000

body = {
    'startDate': start_date,
    'endDate': end_date,
    'dimensions': d_list,
    'rowLimit': row_limit
}

response = webmasters.searchanalytics().query(siteUrl=url, body=body).execute()
df = pd.io.json.json_normalize(response['rows'])

for i, d in enumerate(d_list):
    df[d] = df['keys'].apply(lambda x: x[i])

df.drop(columns='keys', inplace=True)
df.to_csv('{}.csv'.format(start_date), index=False)

print(df)

将熊猫作为pd导入
从GoogleAppClient.discovery导入生成
从oauth2client.service\u帐户导入ServiceAccountCredentials
作用域=['https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly']
从google.colab导入驱动器
安装（“/content/drive”）
KEY_FILE_LOCATION='/content/drive/My drive/'
credentials=ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name（KEY_FILE_位置，scopes=scopes）
网站管理员=构建（'webmasters'，'v3'，凭据=凭据）
url='***********'
d_list=['query'，'page']
开始日期='2019-12-01'
结束日期='2019-12-31'
行限制=5000
正文={
“开始日期”：开始日期，
“结束日期”：结束日期，
“维度”：d_列表，
“行限制”：行限制
}
response=webmasters.searchanalytics（）.query（siteUrl=url，body=body）.execute（）
df=pd.io.json.json_规范化（响应['rows']）
对于枚举中的i，d（d_列表）：
df[d]=df['keys'].apply（λx:x[i]）
drop（columns='keys'，inplace=True）
df.to_csv（'{}.csv'.format（start_date），index=False）
打印（df）