pipulate 0.2.47

Pipulate免费开源SEO软件（自动化仪表板的GSheets）

那么是时候学点蟒蛇了！

Pipulate的设计是为了让在Jupyter笔记本上玩数据变得容易，并且 准备好将代码转移到 自动化。从jupyter安装pipulate的最简单方法是执行 这些命令来自笔记本：

import sys
!{sys.executable} -m pip install --upgrade --no-cache-dir pipulate

如果你不使用水蟒，那么你必须先安装熊猫。但是 你真的应该用水蟒。

第一次导入pipulate时，您将收到google oauth提示 允许访问要编辑的google电子表格。点击大链接 并将生成的令牌粘贴回jupyter笔记本中显示的字段中，或者 你的命令行。完成后，基本用途是：

import pipulate as gs
cl, df = gs.pipulate(tab, rows, cols)
# Do stuff to df
gs.populate(tab, cl, df)

这会将用行和列定义的矩形区域加载到 在某种程度上，你可以把它当作微软excel中的一个标签，或者 SQL中的表。你可以操纵熊猫"数据框"（缩写为df）。 然后将更改推回到google页面。例如：

import pipulate as gs
sheet = gs.key('119mnC8Day78KexU_yv7J_wfA3p7iZeXa0YEtmg1Igu4')  # your key
tab = sheet.worksheet('Sheet1')
cl, df = gs.pipulate(tab, rows=(1, 5), cols=('A', 'C'))
df['A'] = 'foo'
df['B'] = 'bar'
df['C'] = df['A'] + df['B']
gs.populate(tab, cl, df)  # Watch the sheet update :)

就这样。Pipulate所做的就是拉下矩形单元格区域 定义并将其放入df。您对pandas数据框（df）所做的是 你。我会用ideas加载examples目录，但这是非常开放的， 旨在使自动化的传统繁琐的任务在搜索引擎优化更简单。 一旦对脚本满意，就可以将其复制/粘贴到.py文件中，然后 使用标准的linux调度器调度它，这是本文的另一部分 我将大大扩展项目（Linux下的通用任务调度）。