在Google Analytics API请求中,可以使用小时参数。通过在API请求中指定小时参数,您可以获取特定小时范围内的分析数据。
使用Python来进行Google Analytics API请求的示例代码如下:
from apiclient.discovery import build
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
import datetime
# 设置API访问凭证
credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name('credentials.json', ['https://www.googleapis.com/auth/analytics.readonly'])
analytics = build('analyticsreporting', 'v4', credentials=credentials)
# 设置报告请求
request = {
'viewId': 'your-view-id',
'dateRanges': [{
'startDate': '2022-01-01',
'endDate': '2022-01-01'
}],
'metrics': [{'expression': 'ga:sessions'}],
'dimensions': [{'name': 'ga:hour'}],
'samplingLevel': 'LARGE', # 可选参数,指定数据采样级别
'pageSize': 10000 # 可选参数,设置每页返回的数据量
}
# 发送报告请求
response = analytics.reports().batchGet(body={'reportRequests': [request]}).execute()
# 处理响应数据
for report in response.get('reports', []):
columnHeader = report.get('columnHeader', {})
dimensionHeaders = columnHeader.get('dimensions', [])
metricHeaders = columnHeader.get('metricHeader', {}).get('metricHeaderEntries', [])
rows = report.get('data', {}).get('rows', [])
for row in rows:
dimensions = row.get('dimensions', [])
dateRangeValues = row.get('metrics', [])
for header, dimension in zip(dimensionHeaders, dimensions):
print(header + ': ' + dimension)
for i, values in enumerate(dateRangeValues):
print('Date range: ' + str(i))
for metricHeader, value in zip(metricHeaders, values.get('values')):
print(metricHeader.get('name') + ': ' + value)
上述代码使用了Google提供的google-api-python-client
库来进行Google Analytics API的调用,并通过Service Account方式进行身份验证。您需要将您的API凭证信息保存在名为credentials.json
的文件中,并将其放置在代码所在目录中。
在报告请求中,可以通过修改startDate
和endDate
字段来指定日期范围,通过在dimensions
字段中添加ga:hour
维度来获取按小时分组的数据。您还可以根据需求添加其他度量和维度。
需要注意的是,Google Analytics API的使用限制会影响到返回的数据量和数据采样级别。您可以根据实际需求进行适当的调整。
推荐的腾讯云产品:腾讯云·数据分析(https://cloud.tencent.com/product/bi)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云