小编Gra*_*lor的帖子

我希望能够在通过云编辑器运行 python 代码时访问谷歌表上的数据；在本地运行代码时，我知道如何以多种方式执行此操作，但事实证明，迁移到云具有挑战性。特别是我希望作为作曲家服务帐户进行身份验证，而不是将 client_secret.json 文件的内容藏在某处（源代码或某个云位置）。

对于本质上相同的问题，而是访问 google 云平台服务，由于google-cloud_* 库，这相对容易（即使通过 composer 运行）。例如，我已经验证我可以将数据推送到 bigquery：

from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client()

client.project='test project'
dataset_id = 'test dataset'
table_id = 'test table'

dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
table_ref = dataset_ref.table(table_id)
table = client.get_table(table_ref)

rows_to_insert = [{'some_column':'test string'}]
errors = client.insert_rows(table,rows_to_insert)

可以通过与 Composer 服务帐户共享（或不共享）“测试数据集”来管理此操作的成功或失败。

同样，从云存储桶中获取数据也能正常工作：

from google.cloud import storage
client = storage.Client()
bucket = client.get_bucket('test bucket')
name = 'test.txt'
data_blob = bucket.get_blob(name)
data_pre = data_blob.download_as_string()

我再次能够通过 IAM 控制访问。

然而，为了使用谷歌表格，我似乎必须求助于谷歌 APIs python 客户端，在这里我遇到了困难。关于此的大多数文档（这似乎是一个移动的目标！）假设本地代码执行，从 client_secret.json 文件 …