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前面简单介绍了node与简单的应用，本文通过结合飞书官方文档 使用node对飞书多维表格进行简单的操作（获取token 查询多维表格recordid，删除多行数据，新增数据）

文章目录

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前言

前两篇文章对node做了简单的介绍，结合飞书文档，目的是 获取接口数据覆盖到飞书多维表格中 （付 飞书官方文档地址）

 工作流程简要概述：

    0.飞书使用指定的API 操作多维表格，需要在后台新建应用并开通相关权限，获取该应用的 app_id  与 app_secret，多维表格的 app_token 和 table_id 也要存好（介绍地址）。选择多维表格中右上角的三个点再点击更多，添加新建的应用。如图（添加后应用权限应为 可管理）：

    1. 向指定接口发送请求后获取json文件并将其格式内容转变为指定的结构并储存 ；                    

    2. 向飞书发送请求获取token，此处使用 telenantToken （介绍文档 ）存储获取的token ；

    3. 通过 2. 中的 telenant token ，向飞书发送请求 ，获取指定多维表格当前的 recordID，并将获取到的 recordID 以指定格式存储到文件中 ； （文档地址）

    4. 将 3. 中的recordID 作为参数，向多维表格发送请求删除当前多维表格的所有数据内容 ；

    5. 读取 1. 中的数据 ，向 飞书多维表格发送请求，写入到多维表格中 。

其他的准备工作已经在前两篇文章有提及，此处不再赘述 。

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本次使用node为考虑通行性可读性，引入axios而没有引入飞书官方npm包操作多维表格

一、 按概述实现代码

   1.  从接口获取json信息并储存  

                  

    2. 向飞书发送请求获取token，此处使用 telenantToken （介绍文档 ）存储获取的token ；

    3. 通过 2. 中的 telenant token ，向飞书发送请求 ，获取指定多维表格当前的 recordID，并将获取到的 recordID 以指定格式存储到文件中 ； （文档地址）

    4. 将 3. 中的recordID 作为参数，向多维表格发送请求删除当前多维表格的所有数据内容 ；

    5. 读取 1. 中的数据 ，向 飞书多维表格发送请求，写入到多维表格中 。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。