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二、環(huán)境配置與權限準備

創(chuàng)建 GCP 項目，啟用 Google Analytics Data API v1。
服務賬號授權：賦予 Analytics Viewer 權限，并下載 JSON 憑證。

環(huán)境變量：

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/ga4-credentials.json"

安裝客戶端：
```
pip install google-analytics-data
```

三、核心接口：RunReport 調用示例

from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import RunReportRequest, DateRange, Dimension, Metric

def fetch_traffic(property_id, start_date, end_date):
    client = BetaAnalyticsDataClient()
    request = RunReportRequest(
        property=f"properties/{property_id}",
        date_ranges=[DateRange(start_date=start_date, end_date=end_date)],
        dimensions=[Dimension(name="date")],
        metrics=[Metric(name="activeUsers"), Metric(name="pageViews")],
    )
    response = client.run_report(request)
    return [
        {"date": row.dimension_values[0].value,
         "activeUsers": int(row.metric_values[0].value),
         "pageViews": int(row.metric_values[1].value)}
        for row in response.rows
    ]

維度（Dimensions）：date、pagePath、country
指標（Metrics）：activeUsers、sessions、pageViews、averageSessionDuration

四、高級用法與優(yōu)化

多維拆分：通過 dimensions=[Dimension(name="country"), Dimension(name="deviceCategory")] 獲取國家與設備分類數據。
數據過濾：利用 FilterExpression 精確篩選，如只統(tǒng)計美國用戶。
批量導出：結合 batchRunReports 分頁獲取大行數數據，寫入 CSV 或 BigQuery。
緩存與限流：對近 24 小時數據使用 Redis 緩存，對 API 配額應用 指數退避重試。
可視化對接：接入 Grafana JSON API、Google Data Studio 或 Power BI，構建實時流量看板。

五、常見問題與排查

問題	排查思路
認證失敗	檢查 `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` 路徑與服務賬號權限。
數據延遲	GA4 默認數據延遲數小時，實時需求可使用 `runRealtimeReport`。
配額超限	查看 Cloud Console > Quotas，合理分批或申請?zhí)嵘漕~。
字段不支持	在 `getMetadata` 中確認維度/指標是否已啟用或支持當前屬性。

六、Best Practices

合并日期范圍：單次請求支持多日期段，減少 HTTP 調用次數。
異步調度：將拉取腳本放入 Cloud Scheduler + Cloud Functions，實現無服務器自動化。
日志與監(jiān)控：監(jiān)控腳本執(zhí)行成功率與錯誤率，并配置告警通知。
深度分析：開啟 GA4 BigQuery Export，使用 SQL 進行海量歷史數據分析。

七、總結

本文系統(tǒng)演示了如何通過 Web?Analytics?API 獲取 網站流量數據：從 環(huán)境配置、核心接口調用 到 高級過濾、批量導出 與 可視化對接，并提供了 最佳實踐 與 常見問題排查 指南。立即將其集成到你的自動化監(jiān)控與 BI 平臺，釋放更多運營與決策價值！