Сбор всех комментариев из проекта

Обзор

Инструмент извлечения комментариев получает все ресурсы в проекте, извлекает комментарии и выводит их в файл CSV. В этом пошаговом руководстве используются следующие ресурсы:

• Python SDK — SDK выполняет разбивку на страницы за вас и настраивает клиент, который можно использовать с токенами разработчика (аутентификация Bearer).
• Инструмент извлечения комментариев на Python — пример кода, который мы используем, находится здесь.

Попробуйте на Glitch

Glitch — это простой инструмент, который позволяет настраивать собственные приложения, тестировать и запускать их на их серверах. Если вы еще не работали с Glitch, ознакомьтесь с нашим руководством по использованию Glitch. Если хотите увидеть, как работает инструмент извлечения комментариев на сервере, мы настроили приложение Flask на Glitch: инструмент извлечения комментариев Frame.io на Python.

Необходимые области доступа

Перед началом работы с этим руководством убедитесь, что у вас есть токен, который включает как минимум следующие области доступа:

1. Подготовка приложения

Это руководство будет следовать такой же схеме, как чтение дерева файлов. Соответственно, для начала работы вам потребуется:

• root_asset_id проекта, который вы сканируете;
• токен разработчика.

Также нужно импортировать FrameioClient в ваше приложение Python и некоторые дополнительные вспомогательные библиотеки:

1
from frameioclient import FrameioClient
2
import requests, json, csv, itertools
3
4
ROOT_ASSET_ID = "<ROOT_ASSET_ID>"
5
TOKEN = "<DEV_TOKEN>"

2. Сканирование проекта

Теперь нужно рекурсивно получить все ресурсы, проверить их на наличие комментариев и сохранить любые ресурсы с комментариями в списке, из которого можно создать файл .csv.

При сканировании проекта нужно выполнить следующие проверки для каждого ресурса:

• Является ли ресурс файлом? ("_type": "file").

• Если это файл, есть ли у него комментарии? * Если есть, получите их и добавьте в ваш список.

• Является ли ресурс папкой? ("_type": "folder")

• Если это папка, выполните рекурсивную обработку ее дочерних элементов.

• Является ли ресурс стеком версий? ("_type": "version_stack")

• Если это стек версий, получите все дочерние элементы и проверьте их на наличие комментариев.

1
def all_comments(client, asset_id, comment_list):
2
    files = client.get_asset_children(asset_id)
3
4
    for asset in files:
5
        if asset['type'] == "file":
6
            if asset['comment_count'] > 0:
7
                asset_parent_id = asset['parent_id']
8
                asset_name = asset['name']
9
                comments = client.get_comments(asset['id'])
10
                my_comment_list = [comment for comment in comments.results]
11
                for object in my_comment_list:
12
                    object.update({'parent_id':asset_parent_id})
13
                    object.update({'name':asset_name})
14
                comment_list.append(my_comment_list)
15
16
        if asset['type'] == "folder":
17
            if asset['item_count'] > 0:
18
                all_comments(client, asset['id'], comment_list)
19
20
        if asset['type'] == "version_stack":
21
            asset_name = asset['name']
22
            parent_id = asset['parent_id']
23
            vfiles = client.get_asset_children(asset['id'])
24
25
            for asset in vfiles.results:
26
                asset_name = asset['name']
27
                parent_id = asset['parent_id']
28
                if asset['type'] == "file":
29
                    if asset['comment_count'] > 0:
30
                        comments = client.get_comments(asset['id'])
31
                        my_comment_list = [comment for comment in comments.results]
32
                        for object in my_comment_list:
33
                            object.update({'parent_id':parent_id})
34
                            object.update({'name':asset_name})
35
                        comment_list.append(my_comment_list)
36
37
def get_all_project_comments(root_asset_id, token):
38
    comment_list = []
39
    client = FrameioClient(token)
40
41
    all_comments(client, root_asset_id, comment_list)
42
43
    return comment_list

3. Приведение списка комментариев к плоскому виду

Если вы не сделали этого во время сканирования, нужно будет привести список к плоскому виду для более легкой обработки.

1
# The response list comes back as a list of lists.
2
# Flatten out responses to a single list so you can build your .csv file.
3
4
flat_response_list = list(itertools.chain.from_iterable(responses))

4. Отбраковка списка и создание файла .csv

Когда список приведен к плоскому виду, можно использовать генератор списков для извлечения полезных для вас элементов из каждого комментария, а затем вывести их в файл .csv. Мы рекомендуем включить как минимум:

• Комментарий — text
• ИД родительского элемента — parent_id
• ИД ресурса — asset_id
• Имя ресурса — имя
• ИД владельца — owner_id
• Адрес электронной почты владельца — owner.email
• Метка времени — timestamp
• Время обновления — updated_at

После создания нового списка с нужными данными для каждого ресурса и получением итогового результата, можно записывать данные в файл .csv.

1
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]
2
3
# Let's write our new list out to a .csv file. We'll add a heading.
4
with open("output.csv", 'w') as myfile:
5
     wr = csv.writer(myfile, dialect='excel')
6
     wr.writerow(['Comment', 'Parent ID', 'Asset ID', 'Asset Name', 'Owner ID', 'Email', 'Timestamp', 'Updated At'])
7
     wr.writerows(list_for_csv)

Вот и все!Теперь у вас есть файл .csv с развернутыми комментариями из всего проекта Frame.io.