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	<title>python &#8211; paologironi blog</title>
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	<description>Appunti sparsi di (retro) informatica, analisi dei dati, statistica, seo, e cose che cambiano</description>
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		<title>Google Analytics da riga di comando: generare un report</title>
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		<dc:creator><![CDATA[paolo]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 22 Sep 2019 16:36:43 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[analytics]]></category>
		<category><![CDATA[cli]]></category>
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					<description><![CDATA[Per chi lavora prevalentemente da terminale &#8211; penso ad esempio agli amministratori di sistema, a chi preferisce un ambiente senza fronzoli e distrazioni, a chi vuole risparmiare memoria o semplicemente trova più appagante la &#8220;vecchia scuola&#8221; &#8211; può nascere se non l&#8217;esigenza almeno il desiderio di consultare i dati di Google Analytics senza ricorrere al &#8230; <a href="https://www.gironi.it/blog/google-analytics-report-da-riga-di-comando/" class="more-link">Leggi tutto<span class="screen-reader-text"> "Google Analytics da riga di comando: generare un report"</span></a>]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>Per chi lavora prevalentemente da terminale &#8211; penso ad esempio agli amministratori di sistema, a chi preferisce un ambiente senza fronzoli e distrazioni, a chi vuole risparmiare memoria o semplicemente trova più appagante la &#8220;vecchia scuola&#8221; &#8211; può nascere se non l&#8217;esigenza almeno il desiderio di <strong>consultare i dati di Google Analytics senza ricorrere al browser</strong>.</p>



<p>Personalmente, trovo utile avere nella mia scatola degli attrezzi informatici uno script che mi consenta di avere i dati salienti di Analytics, quelli per me utili da monitorare quotidianamente, in breve tempo.</p>



<p>La procedura per realizzare l&#8217;obiettivo tramite python e l&#8217;API Google Analytics non è delle più immediate&#8230; però vale bene la mezz&#8217;oretta di tempo necessaria per la messa in opera.</p>



<span id="more-1213"></span>



<p>Occorre procedere per passaggi. In primo luogo ho installato i moduli python necessari via pip:</p>



<h2 class="wp-block-heading">Installo i moduli python</h2>



<pre class="wp-block-preformatted">pip install --upgrade google-api-python-client
pip install --upgrade oauth2client</pre>



<p>Ho seguito i passaggi indicati da Google per la creazione di un&#8217;utenza di servizio nelle API.</p>



<h2 class="wp-block-heading">Creo il progetto</h2>



<p>Per creare il progetto si parte da qua:</p>



<pre class="wp-block-preformatted"><a rel="noreferrer noopener" aria-label=" (apre in una nuova scheda)" href="https://console.developers.google.com/flows/enableapi?apiid=analyticsreporting.googleapis.com&amp;credential=client_key" target="_blank">https://console.developers.google.com/flows/enableapi?apiid=analyticsreporting.googleapis.com&amp;credential=client_key</a></pre>



<p>Nella piattaforma di sviluppo Google ho creato un progetto (io l&#8217;ho chiamato &#8220;analytics&#8221;, che fantasia&#8230;).</p>



<h2 class="wp-block-heading">Creo il service account</h2>



<p>A questo punto, ho creato il service account scegliendo quel progetto:</p>



<pre class="wp-block-preformatted"><a href="https://console.cloud.google.com/iam-admin/serviceaccounts" target="_blank" rel="noreferrer noopener" aria-label=" (apre in una nuova scheda)">https://console.cloud.google.com/iam-admin/serviceaccounts</a></pre>



<p>Ho creato la chiave. Ho generato e scaricato il file json nella cartella dove ho salvato il mio script, rinominandolo <strong>google_secrets.json</strong></p>



<p>Ho associato al mio account Analytics la casella email generata da Google come utente con poteri di analisi e visualizzazione. (Dalle <em>impostazioni, account, utenti</em>).</p>



<p>La parte più noiosa è terminata, e per fortuna non dovrò più ripeterla. Ora viene la parte migliore.</p>



<h2 class="wp-block-heading">Finalmente&#8230;lo script di esempio</h2>



<p>Ho scaricato il file d&#8217;esempio <a rel="noreferrer noopener" aria-label="HelloAnalytics.py (apre in una nuova scheda)" href="https://developers.google.com/analytics/resources/samples/service-py-v4.txt" target="_blank">HelloAnalytics.py</a> inserendo il percorso del file JSON e l&#8217;id della vista da interrogare. </p>



<p>Le variabili da valorizzare sono:</p>



<pre class="wp-block-preformatted">KEY_FILE_LOCATION = ''
</pre>



<p>dove ho indicato il mio file google_secrets.json. E<br></p>



<pre class="wp-block-preformatted">VIEW_ID = ''</pre>



<p>dove andrò a scrivere l&#8217;id della vista Analytics. <br>Per trovare l&#8217;id della <strong>vista </strong>ho usato Account Explorer: </p>



<pre class="wp-block-preformatted"><a rel="noreferrer noopener" aria-label=" (apre in una nuova scheda)" href="https://ga-dev-tools.appspot.com/account-explorer/" target="_blank">https://ga-dev-tools.appspot.com/account-explorer/ </a></pre>



<p>oppure basta guardare in Analytics.</p>



<p>Poi ho lanciato </p>



<pre class="wp-block-preformatted">python HelloAnalytics.py</pre>



<p>Tutto ok, lo script restituisce il risultato atteso, cioè i dati degli ultimi 7 giorni delle sessioni per paese. </p>



<p>Ora non resta che modificare lo script a proprio piacimento, giocando con date, dimensioni e metriche al fine di ottenere in output ciò che più serve. E qui, l&#8217;unico limite diventa la fantasia.</p>



<div style="height:100px" aria-hidden="true" class="wp-block-spacer"></div>
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