> This page is for Plataforma, version Herdado. > For other versions, use one of these documentation indexes: > - V4 (default): https://next.developer.frame.io/platform/v4/llms.txt > - V4 experimental: https://next.developer.frame.io/platform/v4-experimental/llms.txt > - Herdado: https://next.developer.frame.io/platform/v2/llms.txt > For clean Markdown of any page, append .md to the page URL. > For a complete documentation index, see https://next.developer.frame.io/llms.txt. > For AI client integration (Claude Code, Cursor, etc.), connect to the MCP server at https://next.developer.frame.io/_mcp/server. # Coletar todos os comentários de um projeto ## Visão geral O extrator de comentários recuperará todos os ativos de um projeto, extrairá os comentários e os exportará para um arquivo .csv.Este tutorial usa os seguintes recursos: * [SDK do Python](https://github.com/Frameio/python-frameio-client) — O SDK cuida da paginação para você e configura um cliente que você pode usar com tokens de desenvolvedor (autenticação bearer). * [Extrator de comentários em Python](https://github.com/Frameio/comment-scraper-python) — O exemplo de código que estamos usando está aqui. ### Experimentar no Glitch O Glitch é uma ferramenta simples que permite que você configure seus próprios aplicativos e os teste e execute usando os servidores deles.Se você não estiver familiarizado com o Glitch, confira nosso guia sobre [Como usar o Glitch](/other-tools/using-glitch).Se você quiser ver o extrator de comentários em ação em um servidor, temos um aplicativo Flask configurado no [Glitch](https://glitch.com): [Extrator de comentários do Frame.io em Python](https://glitch.com/~frameio-comment-scraper). ### Escopos obrigatórios Antes de começar este guia, você precisará se certificar de que possui um token que inclua, no mínimo, os seguintes escopos: | Escopo | Motivo | | ---------- | ---------- | | **Projetos:** Leitura | Não é estritamente obrigatório, mas é necessário para obter o `root_asset_id` de um projeto. | | **Ativos:** Leitura | Necessário para navegar pelos `asset_ids` via API | | **Comentários:** Leitura | Necessário para recuperar os próprios comentários. | ### 1. Preparar seu aplicativo Este guia seguirá um padrão semelhante ao de [Como ler a árvore de arquivos](/workflows-assets/reading-the-file-tree). Portanto, para começar, você precisará de: * O `root_asset_id` do projeto que você está rastreando * Seu [Token de desenvolvedor](/authentication/developer-tokens) Você também vai precisar importar o `FrameioClient` para o seu aplicativo em Python, bem como algumas bibliotecas auxiliares adicionais: **`Python`** ```python title="Python" from frameioclient import FrameioClient import requests, json, csv, itertools ROOT_ASSET_ID = "" TOKEN = "" ``` ### 2. Rastrear o projeto Agora, você precisará recuperar recursivamente todos os ativos, verificar se eles contêm comentários e armazenar todos os ativos com comentários em uma lista a partir da qual você poderá criar seu arquivo .csv. À medida que rastreia o projeto, você precisará realizar as seguintes verificações em cada ativo: * O ativo é um arquivo?(`"_type": "file"`). * Se for um arquivo, ele possui comentários?* **Se sim, recupere-os e adicione-os à sua lista.** * O ativo é uma pasta?(`"_type": "folder"`) * **Se for uma pasta, faça uma pesquisa recursiva em suas tarefas derivadas.** * O ativo é uma pilha de versões?(`"_type": "version_stack"`) * **Se for uma pilha de versões, obtenha todas as tarefas derivadas e verifique se há comentários.** **`Python`** ```python title="Python" def all_comments(client, asset_id, comment_list): files = client.get_asset_children(asset_id) for asset in files: if asset['type'] == "file": if asset['comment_count'] > 0: asset_parent_id = asset['parent_id'] asset_name = asset['name'] comments = client.get_comments(asset['id']) my_comment_list = [comment for comment in comments.results] for object in my_comment_list: object.update({'parent_id':asset_parent_id}) object.update({'name':asset_name}) comment_list.append(my_comment_list) if asset['type'] == "folder": if asset['item_count'] > 0: all_comments(client, asset['id'], comment_list) if asset['type'] == "version_stack": asset_name = asset['name'] parent_id = asset['parent_id'] vfiles = client.get_asset_children(asset['id']) for asset in vfiles.results: asset_name = asset['name'] parent_id = asset['parent_id'] if asset['type'] == "file": if asset['comment_count'] > 0: comments = client.get_comments(asset['id']) my_comment_list = [comment for comment in comments.results] for object in my_comment_list: object.update({'parent_id':parent_id}) object.update({'name':asset_name}) comment_list.append(my_comment_list) def get_all_project_comments(root_asset_id, token): comment_list = [] client = FrameioClient(token) all_comments(client, root_asset_id, comment_list) return comment_list ``` O exemplo acima ignora a paginação, mas, ao navegar por coleções grandes, você não deve fazer isso!Consulte nosso guia de [Conceitos principais](/getting-started/key-concepts#pagination) para referência. ### 3. Simplificar sua lista de comentários A menos que você já tenha feito isso durante o rastreamento, é recomendável simplificar sua lista para facilitar o processamento. **`Python`** ```python title="Python" # The response list comes back as a list of lists. # Flatten out responses to a single list so you can build your .csv file. flat_response_list = list(itertools.chain.from_iterable(responses)) ``` ### 4. Filtre a lista e crie seu arquivo .csv Quando sua lista estiver simplificada, você pode usar a compreensão de lista para extrair os elementos de cada comentário que considerar úteis e depois exportá-los para um arquivo .csv.Recomendamos incluir, no mínimo: * Comentário — `text` * ID principal — `parent_id` * ID do ativo — `asset_id` * Nome do ativo — `name` * ID do proprietário — `owner_id` * Email do proprietário — `owner.email` * Carimbo de data e hora — `timestamp` * Atualizado em — `updated_at` Depois de criar uma nova lista contendo os dados que você deseja para cada ativo na sua saída final, é hora de gravar no seu arquivo .csv. **`Python`** ```python title="Python" list_for_csv = [[o['text'], o['parent_id'], o['asset_id'], o['name'], o['owner_id'], o['owner']['email'], o['timestamp'], o['updated_at']] for o in flat_response_list] # Let's write our new list out to a .csv file. We'll add a heading. with open("output.csv", 'w') as myfile: wr = csv.writer(myfile, dialect='excel') wr.writerow(['Comment', 'Parent ID', 'Asset ID', 'Asset Name', 'Owner ID', 'Email', 'Timestamp', 'Updated At']) wr.writerows(list_for_csv) ``` E pronto!Agora você tem um arquivo .csv com os comentários simplificados de todo um projeto do Frame.io.