### 使用Python操作飞书多维表格：下载、上传和更新功能 #### 1. 飞书多维表格API基础 飞书多维表格提供了RESTful API接口，允许开发者通过HTTP请求实现数据的下载、上传和更新。这些操作需要使用`USER_ACCESS_TOKEN`进行身份验证，并指定`APP_TOKEN`和`TABLE_ID`来定位目标表格[^3]。 #### 2. 下载飞书多维表格数据 下载飞书多维表格中的数据可以通过GET请求实现。以下是一个示例代码，展示如何将飞书多维表格的数据下载为Pandas DataFrame： ```python import requests import pandas as pd def fetch_records(app_token, table_id, user_access_token): url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records" headers = { "Authorization": f"Bearer {user_access_token}" } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: records = response.json().get("data", {}).get("items", []) data = [{field["field_name"]: field["value"] for field in record["fields"]} for record in records] return pd.DataFrame(data) else: raise Exception("Failed to fetch records") ``` #### 3. 上传数据到飞书多维表格 上传数据到飞书多维表格可以通过POST请求实现。以下是一个示例代码，展示如何将Pandas DataFrame中的数据上传到飞书多维表格： ```python def add_records(app_token, table_id, user_access_token, df): url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records/batch_create" headers = { "Authorization": f"Bearer {user_access_token}", "Content-Type": "application/json" } records = df.to_dict(orient="records") payload = {"records": [{"fields": record} for record in records]} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code != 200: raise Exception("Failed to add records") ``` #### 4. 更新飞书多维表格中的数据 更新飞书多维表格中的数据可以通过PATCH请求实现。以下是一个示例代码，展示如何根据记录ID更新数据： ```python def update_records(app_token, table_id, user_access_token, updates): url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records/batch_update" headers = { "Authorization": f"Bearer {user_access_token}", "Content-Type": "application/json" } payload = {"records": [{"record_id": rid, "fields": fields} for rid, fields in updates.items()]} response = requests.patch(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code != 200: raise Exception("Failed to update records") ``` 在此函数中，`updates`是一个字典，键为记录ID，值为需要更新的字段及其新值。 #### 5. 示例：完整流程 以下是一个完整的流程示例，展示如何从下载数据到更新数据的整个过程： ```python if __name__ == "__main__": app_token = "your_app_token" table_id = "your_table_id" user_access_token = "your_user_access_token" try: # 下载数据 df = fetch_records(app_token, table_id, user_access_token) print("Downloaded data:") print(df) # 修改数据 df.loc[0, "Name"] = "Updated Name" # 上传新数据 add_records(app_token, table_id, user_access_token, df[df.index.notna()]) # 更新现有数据 updates = {df.iloc[0]["record_id"]: {"Name": "Updated Again"}} update_records(app_token, table_id, user_access_token, updates) print("Data updated successfully!") except Exception as e: print(f"Error: {e}") ``` #### 注意事项 - 确保`app_token`、`table_id`和`user_access_token`正确无误。 - 数据格式需符合飞书多维表格的要求，例如字段名称必须与表格中定义的一致。 - 批量操作时注意API的速率限制，避免因频繁调用导致请求失败。 ---