Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Попытка найти самую высокую пустую ячейку в Google Sheets через gspread

Привет, я написал программу для экранирования страницы для URL-адресов, извлекая текстовое содержимое «href» и добавляя его к базовому URL-адресу. Затем URL-адрес записывается в ячейку на листах Google через gspread.

У меня проблема в том, что каждый раз, когда я запускаю программу, она снова начинается с ячейки 1. Поэтому я хочу проверить самую высокую пустую ячейку и запустить программу оттуда.

entire_wks=gsr.fetchEnitreSheet()

        numrows=len(entire_wks.col_values(1))

        for x in range(1,numrows+1):
            col=1
            row=x
            print(x)
            chem = entire_wks.cell(x, 1).value
            for item in soup.find_all('a'):
                if chem in str(item):
                    url=base_url+item.get('href') #pulls the href from the web page
                    print("updating cell, row=",x,"with url=",url)
                    entire_wks.update_cell(x, 2, url)
                    time.sleep(1) #just to stop the sheets API getting bombarded with too frequent requests

Поэтому я думаю, что мне нужно что-то вроде этого:

numrows=len(entire_wks.col_values(1))
last_cell= entire_wks.col(1).get_highest_row() ###I MADE THIS UP###

for x in range(last_cell,numrows+1):
#then the rest of the code to insert the new URLs into the blank cells

Скриншот таблицы Google

Скриншот таблицы Google

Может ли кто-нибудь просветить меня о том, как я могу это сделать?


  • t начинается с первой строки, потому что вы указали это в for x in range(1,numrows+1):. На самом деле довольно сложно точно понять, как выглядит ваша цель; пожалуйста, покажите часть таблицы и ожидаемое поведение 16.02.2019
  • Я отредактировал вопрос, чтобы показать скриншот таблицы Google. 16.02.2019
  • Я думаю, что это ответ здесь: stackoverflow.com/a/42476314/6241235 Вы хотите найти следующую доступную строку. 16.02.2019

Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..