如何使用Beatbox python API从Salesforce中提取原始数据

Question

我使用以下代码使用beatbox从Salesforce提取数据。

import beatbox
sf_username = "xyz@salesforce.com"
sf_password = "123"
sf_api_token = "ABC"


def extract():
   sf_client = beatbox.PythonClient()
   password = str("%s%s" % (sf_password, sf_api_token))
   sf_client.login(sf_username, password)
   lead_qry = "SELECT CountryIsoCode__c,LastModifiedDate FROM Country limit 10"
   records = sf_client.query(lead_qry)
   output = open('output','w')
   for record in records:
     output.write('\t'.join(record.values())
   output.close()

if _name_ == '__main__':
 extract()

但这就是我在输出中得到的。如何获取原始数据，仅仅是我在工作台中看到的值。我不想解析每个数据类型并获取原始值。

实际产出：

{'LastModifiedDate'：datetime.datetime(2012年，11，2，9，32，4)，‘农村等码_c’：'AU'，'type'：'Country_c'，'Id'：‘}，{’}，{'LastModifiedDate'：datetime.datetime(2012年，8，18，14，0，21)，‘农村等码_c’：'LX'，'type'：'Country_c'，'Id'：}，{'LastModifiedDate'：datetime.datetime(2012，11，12，15，20，11)，‘农村代码_c’：'AE'，'type'：'Country_c'，'Id'：‘}，{'LastModifiedDate'：datetime.datetime(2012年，11，12，15，20，29)，’农村代码_c‘：'AR'，'type'：'Country_c'，'Id'：’}，{'LastModifiedDate'：datetime.datetime(2012年，11，2，9，32，4)，‘农村代码_c’：'AT'，'type'：'Country_c'，'Id'：‘}，{'LastModifiedDate'：datetime.datetime(2012年，11，2，9，32，4)，’农村代码_c‘：'BE'，'type'：'Country_c'，'Id'：’}，{'LastModifiedDate'：datetime.datetime(2012年，11，12，15，21，28)，‘农村代码_c’：'BR'，“类型”：“Country_c”，“Id”：''}，{'LastModifiedDate'：datetime.datetime(2012年，11，12，15，21，42)，‘农村等代码_c’：'CA'，'type'：'Country_c'，'Id'：‘}，{'LastModifiedDate'：datetime.datetime(2012年，11，12，15，36，18)，“农村代码c”：'CH'，'type'：'Country_c'，'Id'：‘}，{'LastModifiedDate'：datetime.datetime(2012年，11，12，15，35，8)，’农村等码_c‘：'CL'，'type'：'Country_c'，'Id'：’}

预期产出：

AU 2012-11-02T09:32:04Z
LX 2012-08-18T14:00:21Z

Answer 1

如果您使用表数据，则应该使用Pandas库。

下面是一个示例：

import pandas as pd 
from datetime import datetime
import beatbox

service = beatbox.PythonClient()  
service.login('login_here', 'creds_here')


query_result = service.query("SELECT Name, Country, CreatedDate FROM Lead limit 5")  # CreatedDate is a datetime object
records = query_result['records']      # records is a list of dictionaries

“记录”是您前面提到的字典列表。

df = pd.DataFrame(records)
print (df)

     Country         CreatedDate Id              Name  type
0  United States 2011-05-26 23:39:58       qwe qwe      Lead
1         France 2011-09-01 08:45:26       qwe qwe      Lead
2         France 2011-09-01 08:37:36       qwe qwe      Lead
3         France 2011-09-01 08:46:38       qwe qwe      Lead
4         France 2011-09-01 08:46:57       qwe qwe      Lead

现在您有了表样式的Dataframe对象。可以索引多个列和行：

df['CreatedDate']

0   2011-05-26 23:39:58
1   2011-09-01 08:45:26
2   2011-09-01 08:37:36
3   2011-09-01 08:46:38
4   2011-09-01 08:46:57

以下是有关熊猫时间功能http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html的更多信息

这里是关于熊猫http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/install.html的故事