python特殊的函数

一、文件操作

1.操作google sheet

    credentials_file_path = os.path.abspath("./credentials.json")
    # 授权：authorize(): 这是 pygsheets 库中的一个函数，用于授权对 Google Sheets 的访问。为了使用 Google Sheets API，你需要有一个有效的 OAuth 2.0 凭据，这个凭据通常是一个 JSON 文件service_file，包含了你的客户端 ID、客户端密钥以及其他认证信息
    client = pygsheets.authorize(service_file=credentials_file_path)
    # 操作exel表格
    work_sheets = client.open("failedreason")
    work_sheet = work_sheets.sheet1
    # get_as_df()方法会将工作表中的所有数据转换为一个 Pandas DataFrame
    data_df = work_sheet.get_as_df()

2.线程池

max_threads = 5
executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_threads)
# 使用了functools.partial函数来固定create_api_bug函数的一些参数，并允许你传递额外的参数。具体来说，你固定了create_api_bug函数的region、platform和report_id参数，并将它们的值分别设置为region、platform和report_id变量的值。
for task in tasks:
    executor.submit(partial(create_api_bug, region=region, platform=platform, report_id=report_id, *task))

3.pandas应用

def traverse_bug_info(api_error, error_msg):
    credentials_file_path = os.path.abspath("credentials.json")
    client = pygsheets.authorize(service_file=credentials_file_path)
    work_sheets = client.open("failedreason")
    work_sheet = work_sheets.sheet1
    data_df = work_sheet.get_as_df()
    
    cond = data_df['failed_log'] == api_error #基于failed_log列的值，筛选出与api_error匹配的所有行。结果保存在final_df中。

    final_df = data_df[cond] 
    if final_df.empty: 
       print(json.dumps("couldn't find match result") + '\n') 
       return "no match", "", api_error, error_msg 
    if final_df['reference_failed_reason'].values[0].find("bug") > -1: 
       return "bug", final_df['feature'].values[0], api_error, error_msg # if final_df['reference_failed_reason'].values[0].find("script issue") > 0: # return "script issue", final_df['debug_msg'].values[0], api_error return "no match", "", api_error, error_msg