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如何使用Airtable和Python构建轻量级数据管道
本文展示了如何使用Airtable Python API构建简单的，类似ETL的管道，并坚持使用无动层。
来源:KDnuggets＃简介
＃Airtable不仅提供了一个灵活的电子表格状界面，用于数据存储和分析，还为程序化交互提供了API。换句话说，您可以将其连接到外部工具和技术（例如Python）来构建数据管道或处理工作流程，将结果带回您的可用数据库（或简单地使用“基础”，在可用的术语中）。
airtable python本文演示了如何使用Airtable Python API创建简单的ETL样管道。我们将坚持自由层，以确保该方法没有付费功能。
＃airtable数据集设置
While the pipeline built in this article can be easily adapted to a variety of datasets, for those new to Airtable and needing an Airtable project and stored dataset as a starting point, we recommend you follow this recent introductory tutorial to Airtable and create a tabular dataset called "Customers", containing 200 rows and the following columns (see image):
最新介绍性启动教程＃airtable-python数据管道
在Airtable中，转到您的用户头像 - 在撰写本文时，它是位于应用程序接口左下角的盘旋头像，然后选择“ Builder Hub”。在新屏幕中（请参阅下面的屏幕截图），单击“个人访问令牌”，然后在“创建令牌”上。给它一个名称，并确保至少添加这两个范围：data.records：read and data.records：write。同样，选择客户表位于“访问”部分中的基础，以便您的令牌配置了对此基础的访问。
data.records：read
data.records：写
创建令牌后，将其仔细地复制和存储在安全的地方，因为它将仅显示一次。我们稍后需要。令牌从PAT开始，然后是长时间的字母数字代码。
pat
https://airtable.com/app [xxxxxx xxxxxxxxxxxx
App [xxxx]
/ < / div>
.env
pandas
get（）