（python）遍歷 Salesforce 個表的列表以提取並加載到 AWS S3

Question

大家早上好！

我正在嘗試讓例程遍歷表列表。 下面的代碼適用於單個表“聯系人”。 我想遍歷我的 tablelist.csv 中列出的所有表。 我將下面需要在代碼中動態修改的選項加粗。 經過兩個晚上的工作，我的大腦在這一點上非常焦躁，我已經做好了充分准備，因為 inte.net 會告訴我這是 Python 介紹的第二章，但我可以使用幫助來克服這個障礙。

import pandas as pd
import boto3
from simple_salesforce import salesforce

li = pd.read_csv('tablelist.csv', header=none)
desc = sf.**Contact**.describe()  
field_names = [field['name'] for field in desc['fields']]
soql = "SELECT {} FROM **Contact**".format(','.join(field_names))
results = sf.query_all(soql)
sf_df = pd.DataFrame(results['records']).drop(columns='attributes')
sf_df.to_csv('**contact**.csv')
s3 = boto3.client('s3')
s3.upload_file('contact.csv', 'mybucket', 'Ops/20201027/contact.csv')

Answer 1

如果您可以提供 tablelist 文件的示例，將會有所幫助，但這是一個嘗試......您實際上只需要獲取表列表並循環遍歷它。

#assuming table is a column somewhere in the file
df_tablelist = pd.read_csv('tablelist.csv', header=none)
for Contact in df_tablelist['yourtablecolumttoiterateon'].tolist():
    desc = sf.**Contact**.describe()  
    field_names = [field['name'] for field in desc['fields']]
    soql = "SELECT {} FROM {}".format(','.join(field_names), Contact)
    results = sf.query_all(soql)
    sf_df = pd.DataFrame(results['records']).drop(columns='attributes')
    sf_df.to_csv(Contact + '.csv')
    s3 = boto3.client('s3')
    s3.upload_file(Contact + '.csv', 'mybucket', 'Ops/20201027/' + Contact + '.csv')