Notion 是一款強大的生產力工具,幫助我們紀錄、組織和管理訊息,並把這些訊息存取至資料庫(Notion 解鎖 - Threads 串文資料庫)。
當我們需要對這些數據進行進一步的分析時,有沒有什麼程式工具是我們可以使用,進一步釋放Notion的潛力呢?
在本篇文章中,我將介紹我如何在Notion 建立我的投資組合資料庫,並透過Python 從 Notion 資料庫中撈取資料(如股票代碼等信息),並存入Pandas的Data Frame,供我們做後續的資料處理和分析。
前端介面
選擇 Notion 作為投資組合或數據管理的前端介面有以下幾個明顯的優勢:
Publish
(發布)在網頁,讓使用者可以在網頁上瀏覽筆記和資料(也支援各項裝置的瀏覽)。multi-select
(多選),這讓歸類和做研究時非常方便。獲取資料
步驟 1:建立 Notion 資料庫
首先,在 Notion 中建立一個資料庫,這個資料庫將存放你需要分析的數據。比如,你可以創建一個名為 “Portfolio DB” 的資料庫,其中包含股票代碼、公司名稱、標籤、股價等欄位。
接下來,前往 Notion 的 API 註冊頁面,建立一個新的 API 集成(Integrations)並獲取 API 集成密鑰(Internal Integration Secret) 。這個集成密碼是Python 中與 Notion 進行互動的關鍵,將這個集成密鑰保存好,稍後我們會用到它。
在 Notion 中,找到你需要訪問的目標頁面,並將剛剛建立的API 集成添加到該頁面的連接設定中。這樣,Python 就可以通過 API 訪問你的 Notion 資料庫。
每個 Notion資料庫都有一個唯一的URL和ID。通過資料庫 URL 來獲取這個 ID ,就是下圖粗體顯示(xxxx...xxx)的那部分字符串,URL或ID會被用來指定要訪問的資料庫。
notion_df
撈取資料現在,我們可以開始使用 Python 來撈取 Notion 資料庫中的資料了。這裡我們將使用一個名為 notion_df
的套件來完成這個任務。
首先,導入必要的函式庫:
import notion_df
import pandas as pd
接著,使用 notion_df
從 Notion 中撈取資料:
notion_df.pandas()
page_url = "Notion資料庫URL"
api_key = "API集成密鑰"
df = pd.read_notion(page_url, api_key=api_key)
df
以下就是我們將 Notion資料庫中的資料轉換為 pandas 資料表,方便我們進一步的數據分析與處理。
希望這篇文章可以幫助您使Python訪問Notion的資料庫,並轉換成資料表。下一篇,我們會展示更複雜的運用方式,包含使用requests訪問資料庫,並從中獲取股票代碼,再使用其撈取股價,並將股價更新回Notion裡。
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