gtp-final
/
gradio
/guides
/cn
/05_tabular-data-science-and-plots
/creating-a-realtime-dashboard-from-google-sheets.md
# 从 Google Sheets 创建实时仪表盘 | |
Tags: TABULAR, DASHBOARD, PLOTS | |
[Google Sheets](https://www.google.com/sheets/about/) 是一种以电子表格形式存储表格数据的简便方法。借助 Gradio 和 pandas,可以轻松从公共或私有 Google Sheets 读取数据,然后显示数据或绘制数据。在本博文中,我们将构建一个小型 _real-time_ 仪表盘,该仪表盘在 Google Sheets 中的数据更新时进行更新。 | |
构建仪表盘本身只需要使用 Gradio 的 9 行 Python 代码,我们的最终仪表盘如下所示: | |
<gradio-app space="gradio/line-plot"></gradio-app> | |
**先决条件**:本指南使用[Gradio Blocks](../quickstart/#blocks-more-flexibility-and-control),因此请确保您熟悉 Blocks 类。 | |
具体步骤略有不同,具体取决于您是使用公开访问还是私有 Google Sheet。我们将分别介绍这两种情况,所以让我们开始吧! | |
## Public Google Sheets | |
由于[`pandas` 库](https://pandas.pydata.org/)的存在,从公共 Google Sheet 构建仪表盘非常简单: | |
1. 获取要使用的 Google Sheets 的网址。为此,只需进入 Google Sheets,单击右上角的“共享”按钮,然后单击“获取可共享链接”按钮。这将给您一个类似于以下示例的网址: | |
```html | |
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UoKzzRzOCt-FXLLqDKLbryEKEgllGAQUEJ5qtmmQwpU/edit#gid=0 | |
``` | |
2. 现在,修改此网址并使用它从 Google Sheets 读取数据到 Pandas DataFrame 中。 (在下面的代码中,用您的公开 Google Sheet 的网址替换 `URL` 变量): | |
```python | |
import pandas as pd | |
URL = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UoKzzRzOCt-FXLLqDKLbryEKEgllGAQUEJ5qtmmQwpU/edit#gid=0"csv_url = URL.replace('/edit#gid=', '/export?format=csv&gid=') | |
def get_data(): | |
return pd.read_csv(csv_url) | |
``` | |
3. 数据查询是一个函数,这意味着可以使用 `gr.DataFrame` 组件实时显示或使用 `gr.LinePlot` 组件实时绘制数据(当然,根据数据的不同,可能需要不同的绘图方法)。只需将函数传递给相应的组件,并根据组件刷新的频率(以秒为单位)设置 `every` 参数。以下是 Gradio 代码: | |
```python | |
import gradio as gr | |
with gr.Blocks() as demo: | |
gr.Markdown("# 📈 Real-Time Line Plot") | |
with gr.Row(): | |
with gr.Column(): | |
gr.DataFrame(get_data, every=gr.Timer(5)) | |
with gr.Column(): | |
gr.LinePlot(get_data, every=gr.Timer(5), x="Date", y="Sales", y_title="Sales ($ millions)", overlay_point=True, width=500, height=500) | |
demo.queue().launch() # Run the demo with queuing enabled | |
``` | |
到此为止!您现在拥有一个仪表盘,每 5 秒刷新一次,从 Google Sheets 中获取数据。 | |
## 私有 Google Sheets | |
对于私有 Google Sheets,流程需要更多的工作量,但并不多!关键区别在于,现在您必须经过身份验证,以授权访问私有 Google Sheets。 | |
### 身份验证 | |
要进行身份验证,需从 Google Cloud 获取凭据。以下是[如何设置 Google Cloud 凭据](https://developers.google.com/workspace/guides/create-credentials): | |
1. 首先,登录您的 Google Cloud 帐户并转到 Google Cloud 控制台(https://console.cloud.google.com/) | |
2. 在 Cloud 控制台中,单击左上角的汉堡菜单,然后从菜单中选择“API 和服务”。如果您没有现有项目,则需要创建一个。 | |
3. 然后,点击“+ 启用的 API 和服务”按钮,允许您为项目启用特定的服务。搜索“Google Sheets API”,点击它,然后单击“启用”按钮。如果看到“管理”按钮,则表示 Google Sheets 已启用,并且您已准备就绪。 | |
4. 在 API 和服务菜单中,点击“凭据”选项卡,然后点击“创建凭据”按钮。 | |
5. 在“创建凭据”对话框中,选择“服务帐号密钥”作为要创建的凭据类型,并为其命名。**记下服务帐号的电子邮件地址** | |
6. 在选择服务帐号之后,选择“JSON”密钥类型,然后点击“创建”按钮。这将下载包含您凭据的 JSON 密钥文件到您的计算机。文件类似于以下示例: | |
```json | |
{ | |
"type": "service_account", | |
"project_id": "your project", | |
"private_key_id": "your private key id", | |
"private_key": "private key", | |
"client_email": "email", | |
"client_id": "client id", | |
"auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth", | |
"token_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/token", | |
"auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs", | |
"client_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/robot/v1/metadata/x509/email_id" | |
} | |
``` | |
### 查询 | |
在获得凭据的 `.json` 文件后,可以按照以下步骤查询您的 Google Sheet: | |
1. 单击 Google Sheet 右上角的“共享”按钮。使用身份验证子部分第 5 步的服务的电子邮件地址共享 Google Sheets(此步骤很重要!)。然后单击“获取可共享链接”按钮。这将给您一个类似于以下示例的网址: | |
```html | |
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1UoKzzRzOCt-FXLLqDKLbryEKEgllGAQUEJ5qtmmQwpU/edit#gid=0 | |
``` | |
2. 安装 [`gspread` 库](https://docs.gspread.org/en/v5.7.0/),通过在终端运行以下命令使 Python 中使用 [Google Sheets API](https://developers.google.com/sheets/api/guides/concepts) 更加简单:`pip install gspread` | |
3. 编写一个函数来从 Google Sheet 中加载数据,如下所示(用您的私有 Google Sheet 的 URL 替换 `URL` 变量): | |
```python | |
import gspreadimport pandas as pd | |
# 与 Google 进行身份验证并获取表格URL = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_91Vps76SKOdDQ8cFxZQdgjTJiz23375sAT7vPvaj4k/edit#gid=0' | |
gc = gspread.service_account("path/to/key.json")sh = gc.open_by_url(URL)worksheet = sh.sheet1 | |
def get_data(): | |
values = worksheet.get_all_values() | |
df = pd.DataFrame(values[1:], columns=values[0]) | |
return df | |
``` | |
4\. 数据查询是一个函数,这意味着可以使用 `gr.DataFrame` 组件实时显示数据,或使用 `gr.LinePlot` 组件实时绘制数据(当然,根据数据的不同,可能需要使用不同的图表)。要实现这一点,只需将函数传递给相应的组件,并根据需要设置 `every` 参数来确定组件刷新的频率(以秒为单位)。以下是 Gradio 代码: | |
```python | |
import gradio as gr | |
with gr.Blocks() as demo: | |
gr.Markdown("# 📈 实时折线图") | |
with gr.Row(): | |
with gr.Column(): | |
gr.DataFrame(get_data, every=gr.Timer(5)) | |
with gr.Column(): | |
gr.LinePlot(get_data, every=gr.Timer(5), x="日期", y="销售额", y_title="销售额(百万美元)", overlay_point=True, width=500, height=500) | |
demo.queue().launch() # 启动带有排队功能的演示 | |
``` | |
现在你有一个每 5 秒刷新一次的仪表盘,可以从你的 Google 表格中获取数据。 | |
## 结论 | |
就是这样!只需几行代码,你就可以使用 `gradio` 和其他库从公共或私有的 Google 表格中读取数据,然后在实时仪表盘中显示和绘制数据。 | |