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Google Analytics（分析4 API） – 访问，使用Python生成GA数据

Louis Lu

如今，Web分析平台对于任何公司都是必不可少的，而Google Analytics（分析）是最受欢迎的。以前，我分享了如何将Google Search Console SEO数据提取到您的Google表仪表板。您可以说，一组数据缺少许多其他维度和指标。特别是您正在经营电子商务商店，转换数据对您至关重要。

在本Python教程中，我将带您了解如何使用Python连接Google Analytics（分析）API并提取所需的数据。到本文结束时，您可以在Python脚本中了解通过API调用的尺寸和指标。另外，您可以将此自动化更新与Google Shays仪表板集成在一起。您可以拥有更多完整的装备和尺寸洞察力。

目录：Google Analytics 4使用Python集成API
启用Google Analytics（分析）API
在Python脚本中设置Google Analytics（分析）范围和凭据
使用report（）和batchget（）框架数据范围
提取所需的数据并将其上传到Google表格
Google Analytics（分析API）的完整Python脚本
最受欢迎的Google Analytics（分析）4基本和高级课程教程
Google Analytics（分析）4基本
Google Analytics（分析4）高级
启用Google Analytics（分析4 API）

首先，我们需要在API开发人员中启用Google Analytics（分析）API。只需在库中搜索Google Analytics（分析），您就可以找到GA V4版本API。这是最先进的程序化方法，您可以使用它来构建自定义仪表板

然后，以及其他Google API脚本，您还需要通过下载JSON文件创建凭据和键。实际上，您可以继续使用上一章中创建的Google Search Console项目凭据和键。

此外，您可以登录Google Analytics（分析）帐户，然后将API机器人电子邮件添加到管理部分的视图访问管理中。因此，机器人可以访问您的GA。

在Python脚本中设置Google Analytics（分析）范围和凭据

如果我们读取GA数据，则Google Analytics（分析）API范围是下面附加的URL。而且它还要求我们在构建方法中添加发现服务URL

https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly

service = build（’Analytics’，’v4’，凭据=凭据，DiscoveryServiceUrl =（’https://analyticsreporting.googleapis.com/qulydiscovery/rest？version = v4’）））

这是一种JSON格式，例如Shopify产品数据提要。基本上，这是我们可以提取的GA开放数据框架。最后但并非最不重要的一点是，创建API密钥变量和凭据以及其他Google API脚本。

使用report（）和batchget（）框架数据范围

Google Analytics（分析）API具有两种顶级方法。一个是搜索，另一个是批处理。在该方法中，我们可以告诉GA我们将要访问哪些帐户，以及我们想要的数据维度。在数据范围块中，基本上，您需要具有这些值。

响应= service.reports（）。零件（
身体= {
“ reportrequests”：[
{
‘viewId’：’xxxxxxxxx’，
‘dateranges’：[{‘startDate’：’2021-06-01’，’enddate’：’2021-06-30’}，]，
‘量表’：[{‘expression’：’ga：agoscompletionsall’}]，
‘dimensions’：[{“ name”：“ ga：landingpagepath”}]，
‘orderbys’：[{“ fieldName”：“ ga：goalcompletionsall”，“ sortorder”：“ discending”}]，
‘Pageize’：20
]]
}
）。执行（）

ViewID：这是您的GA帐户和特定的属性视图ID。请不要与跟踪ID混合。视图ID的位置应像附加的屏幕截图一样在这里。
杂物：您可以设置数据的开始日期和结束日期。本节就像您在GA中选择的日期范围一样
指标和尺寸：度量标准定义为您要提取的特定数据，例如会话，交易，现场时间等。维度定义为您正在研究的宏观观点，例如国家 /地区，设备，页面等。有关您可以在文档中使用的价值的更多详细信息，您可以参考UA Dimensions＆Metrics Explorer
OrderBys：这是降序或上升订单设置。基本上，我们使用它来对我们上面设置的指标数据进行排名
PAGESIZE：您无需每次获取所有数据，您可以通过创建自定义仪表板来根据您的需求设置数字
提取所需的数据并将其上传到Google表格

当通过上述Python编码命令B时，如果您的目标是以这种格式出现的数据结果，则使用GA API。下一步将是创建一个循环以提取值的情况而没有此格式

首先，我们创建两个没有值的变量。您可以说所有数据都位于报告中。因此，我们可以在循环中使用get（）方法来提取我们需要的数据块。那将是报告中的圆柱状，尺寸，metricheader和行。

用于响应中的报告。get（’报告’，[]）：

columnSection = report.get（’columnheader’，{}）
dimensionsection = columnSection.get（’dimensions’，[]）
zertricsection = columnSection.get（’metricheader’，{}）。get（’metricheaderentries’，[]）
row = report.get（’data’，{}）。get（’rows’，[]）

其次，在行内，有尺寸和指标。您可以发现该块中的值分别是我们要提取的目标。因此，我们需要在此处创建一个名为Row的循环。如果您打印并像附加的屏幕截图一样出现数据，则可以正常工作。

对于行排成：

dimensions = row.get（’dimensions’，[]）
deDaterAngeValues = row.get（’Metrics’，[]）

您可以说目前尚未准备好上传的数据。我们需要进一步从此循环中提取所需的核心值。

1）卸下标题“ GA：”，然后使用Zip（）方法组合两个变量以函数

Python的Zip（）方法创建了一个迭代器，该迭代器将从两个或多个迭代物中汇总元素。您可以使用所得的迭代器快速，始终如一地解决常见的编程问题。在这里，您可以看到维数和尺寸是相同路径中的两个变量，以获取最终值。因此，对于称为尺寸的循环，我们可以使用zip（）方法一起运行。

对于标题，zip中的尺寸（尺寸，尺寸）：
A.申请（维度）

2）提取度量值

在与迭代器打交道时，我们还需要保持迭代量。 Python通过为此任务提供了内置函数（）来简化程序员的任务。枚举（）方法添加了对峰值的计数器，并以枚举对象的形式返回它。

对于我来说，枚举中的价值（daterangevalues）：
对于Metaicheader，zip中的值（metricheaders，values.get（’values’））：
B.Append（int（value））

3）使用熊猫构架数据，然后使用Easy2Digital API上传到Google表。

Google Analytics（分析4 API）的完整Python脚本

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