gspread：有没有办法将dict加载到sheet.update_cells（）中？

Question

我这里有一段我认为非常草率的代码：

industry = []
headquarters = []
specialties = []
totalEmployeeCount = []
growth6Mth = []
website = []

for i in cvs_data:
    j = ci_data[0]
    for j in ci_data:
        if i['companyName'] == j['name']:
            industry.append(Cell(row = cvs_data.index(i)+2, col = 6,
                             value = j['industry']))
            headquarters.append(Cell(row = cvs_data.index(i)+2, col = 8,
                             value = j['headquarters']))
            specialties.append(Cell(row = cvs_data.index(i)+2, col = 9,
                             value = j['specialties']))
            totalEmployeeCount.append(Cell(row = cvs_data.index(i)+2, col = 10,
                             value = j['totalEmployeeCount']))
            growth6Mth.append(Cell(row = cvs_data.index(i)+2, col = 11,
                             value = j['growth6Mth']))
            website.append(Cell(row = cvs_data.index(i)+2, col = 14,
                             value = j['website']))
            
cvs.update_cells(industry)
cvs.update_cells(headquarters)
cvs.update_cells(specialties)
cvs.update_cells(totalEmployeeCount)
cvs.update_cells(growth6Mth)
cvs.update_cells(website)

其中，cvs_数据是用于索引的DICT列表。实际的gspread工作表（cvs）将使用ci_数据（另一个DICT列表）中的值进行更新

我猜我的搜索也会更好

是否可以将所有这些值（即行业、总部等）附加到一个字典而不是单个列表中，然后在该字典上调用update_cells（）

Answer 1

如果您的目标是拥有一个update_cells()，那么您应该能够使用：

cvs.update_cells(industry + headquarters + specialties + ...)

您的单元格对象看起来都有行和列数据，因此它们不需要位于单独的列表中

我不认为我见过任何从dict到google表单的东西，但另一种方法（关键是行业、总部等，而值是单元格列表）是：

all_data = {'industry': [], 'headquarters': [], ...}
# add cells to all_data
data = []
for list_of_cells in all_data.values():
    data.extend(list_of_cells)
cvs.update_cells(data)

对于您的搜索，将ci_data从一个dict列表重新组织为一个dict可能会有所帮助。您可以将键设置为名称，而值设置为dicts：

ci_data_dict = dict()
for item in ci_data:
    name = item['name']
    ci_data_dict[name] = item

这样，代码中就不会有循环嵌套：

for i in cvs_data:
    j = ci_data_dict[i['company_name']]
    industry.append(Cell(row = cvs_data.index(i) + 2, col = 6, value = j['industry']))