# полезные ссылки
# Google Colab: import data from google drive as pandas dataframe: https://www.javacodemonk.com/google-colab-import-data-from-google-drive-as-pandas-dataframe-079a3609
# Работаем с API Google Drive с помощью Python: http://datalytics.ru/all/rabotaem-s-api-google-drive-s-pomoschyu-python/
# Introduction to Google Drive API: https://developers.google.com/drive/api/v3/about-sdk
# google-auth user guide: https://google-auth.readthedocs.io/en/master/user-guide.html
# PyDrive’s documentation: https://pythonhosted.org/PyDrive/
# Introduction to Google Drive API: https://developers.google.com/drive/api/v3/about-sdk

# импортируем пандас для работы с таблицами
import pandas as pd
# импортируем модуль GoogleAuth из библиотеки pydrive для прохождения аутентификации в гуглклауд нашего сервисного приложения
from pydrive.auth import GoogleAuth
# импоритруем модуль GoogleDrive из библиотеки pydrive для работы с диском
from pydrive.drive import GoogleDrive
# импортируем ServiceAccountCredentials для работы с авторизацией в гуглклауд
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

# создаем объект GoogleAuth
gauth = GoogleAuth()

# Scope — это перечень возможностей, которыми будет обладать сервис, созданный в скрипте .
# В данном случае указанный scope позволит смотреть, редактировать, создавать и удалять файлы с диска
scope = ["https://www.googleapis.com/auth/drive"]

# авторизуемся в гуглклауд с помощью  json файла с ключами авторизации для сервисного приложения
# , а также заданного выше Scope
# вместо r"C:\gd_to_pq.json" указать свой путь к файлу к ключами для сервисного приложения
gauth.credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(r"C:\gd_to_pq.json", scope)

# создаем объект GoogleDrive
drive = GoogleDrive(gauth)

# Создаем объект GoogleDriveFile с нужным нам file_id с помощью метода CreateFile у объекта GoogleDrive.
file_id = '1B0kqT23cKwocuBVXiw_20cN6l'  # здесь указать id своего файла в гугл диске
file = drive.CreateFile({'id': file_id})
#  теперь , когда мы получили в переменной file объект GoogleDriveFile с нужным нам файлом ,можно получить содержание этого файла с помощью метода GetContentFile
# и сразу назвать этот файл test.xlsx
file.GetContentFile('test.xlsx')

# создаем объект файла эксель в пандасе
xlsx_file = pd.ExcelFile('test.xlsx')
# получаем списко листов
ws = xlsx_file.sheet_names
# создаем объединенный датафрейм из всех листов
df1 = pd.concat(pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name=ws))
# или создаем отдельный датафрейм для каждого листа
df2 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name=0)


###########################  Этот блок кода можно не копироватьв Power BI  (начало)##############
# если хотим посмотреть id title и  mimetype всех доступных нашему приложению файлов и папок то запускаем этот блок кода. Его можно не копировать в PowerBI
all_files_and_folders_List = drive.ListFile({}).GetList() # получили список всех файлов и папок доступных нашему приложению в гуглдрайве
keys = ['id', 'title', 'mimeType']  # определили списко атрибутов файлов и папок , которые мы хотим вывести на печать
for i in all_files_and_folders_List:  # в цикле берем каждый файл/папку
    for key in keys:  # для каждого файла/папки извлекаем название атрибута и значение
        print(f'{key} = {i.attr["metadata"].get(key)} , ', end='')
    print()

# если хотим получить список файлов внутри папки  (этот блок кода также можно не копировать в Power BI), к которой у нашего приложения есть доступ используем метод ListFile у объекта drive
# параметры запроса q указанные внутри ListFile можно посмотреть тут: https://developers.google.com/drive/api/v3/search-files
folder_id = '1J5RaiambhevWheG2uYTisFMkf'  # указываем google id папки которую хотим посмотреть и которая доступна для нашего приложения
gg = f"'{folder_id}' in parents and trashed=false"  # пишем параметр запроса с указанием id нашей папки
file_list = drive.ListFile({'q': gg}).GetList()  # здесь получаем список файлов/папок внутри нашей головной папки с айдишником folder_id
# в цикле выводим title и id каждого файла/папки внутри нашей главной папки
for f in file_list:
  print('title: %s, id: %s' % (f['title'], f['id']))
###########################  Этот блок кода можно не копироватьв Power BI  (конец)##############