【亲测免费】 Google Ads Python 客户端库使用教程
2026-01-15 17:48:41作者:姚月梅Lane
1. 项目目录结构及介绍
Google Ads Python 客户端库的目录结构如下:
googleads-python-lib/
├── examples/
│ ├── ad_manager/
│ └── ad_manager/
├── googleads/
├── tests/
├── CONTRIBUTING.md
├── ChangeLog
├── LICENSE
├── README.md
├── googleads.yaml
└── setup.py
目录结构介绍
- examples/: 包含示例代码,帮助用户快速上手使用 Google Ads API。
- ad_manager/: 包含与 Google Ad Manager API 相关的示例代码。
- googleads/: 包含客户端库的核心代码,提供了与 Google Ads API 交互的功能。
- tests/: 包含单元测试代码,用于验证客户端库的功能。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南,指导开发者如何为项目贡献代码。
- ChangeLog: 记录项目的变更历史。
- LICENSE: 项目的开源许可证,采用 Apache-2.0 许可证。
- README.md: 项目的介绍文档,包含安装和使用说明。
- googleads.yaml: 配置文件,用于存储 OAuth2 凭证和其他设置。
- setup.py: 项目的安装脚本,用于安装客户端库及其依赖项。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件主要是 setup.py,它负责安装客户端库及其依赖项。用户可以通过以下命令安装客户端库:
$ pip install googleads
或者,用户可以下载项目的源代码,然后通过以下命令手动安装:
$ python setup.py build install
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件是 googleads.yaml,它用于存储 OAuth2 凭证和其他设置。用户需要将此文件复制到主目录中,并根据需要填写相关字段。
配置文件示例
# OAuth2 设置
oauth2:
client_id: 'your_client_id'
client_secret: 'your_client_secret'
refresh_token: 'your_refresh_token'
# Ad Manager 设置
ad_manager:
application_name: 'your_application_name'
network_code: 'your_network_code'
配置文件的使用
用户可以通过以下代码加载配置文件:
from googleads import ad_manager
# 使用默认位置 - 主目录
ad_manager_client = ad_manager.AdManagerClient.LoadFromStorage()
# 或者,传递配置文件的路径
ad_manager_client = ad_manager.AdManagerClient.LoadFromStorage('C:\\My\\Directory\\googleads.yaml')
通过配置文件,用户可以方便地管理 OAuth2 凭证和其他设置,从而简化与 Google Ads API 的交互过程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
288
340
暂无简介
Dart
729
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
449
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
245
105
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
453
181
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
706