写在前面
使用google colab进行数据分析和探索时，可引用的数据源包括但不限于：1.可上传的数据文件用本地加载的的方式打开数据资源；2.从网络链接中直接打开后加载到缓存中的文件资源；3.通过API或者外部的开放接口加载数据；
今天要介绍的就是第三种，我试图教会你如何从colab中直接从kaggle加载数据集。理论上这种方法适用于所有的云端jupyter笔记本。实施过程中如果遇到预期之外的问题，欢迎留言交流讨论。
本文涉及到两大平台内容，所以我默认你已经拥有了，并且使用过了一段时间的google账号和kaggle账号。首先介绍一下google的colab，相比于其他国内外平台，它对于免费账号也分配足够可用的GPU和TPU资源。而且升级到pro版本后，更可以借助copilot的AI补全代码功能，减少开发压力。
Google Colab 是一项托管 Jupyter Notebook 服务，无需设置即可使用，并提供对计算资源（包括 GPU 和 TPU）的免费访问。 Colab 特别适合机器学习、数据科学和教育。
对于在云端笔记本中使用kaggle数据，完全可以通过先将kaggle数据下载至本地，再将数据上传到服务器的方式解决。但本文旨在摆脱这种冗长的处理办法，试图一步到位，而对于无法实现本教程中操作办法的同学们，还是建议一切以能用为主，简化流程乃是第二位的。
kaggle 部分
- 点击你的头像，选择Settings
- 下拉至 API，创建一个用于google colab使用的token，点击create new Token后，会自动开始下载一个kaggle.json的配置文件，这是你的Kaggle API密钥文件，记住它的存储位置，稍后我们会用到。
Google Colab部分
1.将kaggle.json文件上传至Google Drive
你新建的jupyter笔记本也会默认保存在Drive的某个位置，与其他的google应用一起共享Drive的免费空间。将kaggle.json文件通过 “上传” 功能传至Google Drive，记住它的位置，之后要用。
如果是其他的在线jupyter内容，请上传至对应云端服务器上存储jupyter笔记本位置的同一文件夹内。（其实不用放到一起，只是为了便于你方便找到和操作）
上传完毕之后，在jupyter执行如下命令，查看对应的存储位置，如果当前的位置和你的jupyter位置不对应，那么就在下面给你预留的代码里改一下路径：
import os
# 当前工作目录
print("当前工作目录:", os.getcwd())
# 改变工作目录到新的文件夹
os.chdir("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks") ## 这里替换成kaggle.json存储的所在目录
# 现在的工作目录
print("新的工作目录:", os.getcwd())
当前工作目录: /content/drive/My Drive
新的工作目录: /content/drive/MyDrive/Colab Notebooks
确保输出结果正确即可。
2.打通Google Colab与Google Drive之间的连接（其他平台请略过这一步）
Google Drive即谷歌云盘，是谷歌生态下的公共存储空间。它本身支持多种格式文件的存储，以各种格式存储的文件，又能以不同的Google云端应用在线打开并执行操作。Colab作为.ipynb格式文件的编辑器，只要在colab中打通与Google Drive的连接，就能直接访问其中的内容。
操作很简单，只需要点击这个图标，就能够允许这个jupyter笔记本关联drive，受限于网络和网盘内的文件数量，反应时长存在差异，所以只需要参考最终图标的状态是图中这个样子，就是关联成功的状态了。
然后，加载云盘存储，使用以下代码挂载Google Drive：
# 挂载Google Drive： 如果文件确实存在于Google Drive中，
# 确保正确挂载了Google Drive到Colab。使用以下代码挂载Google Drive：
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
3.获取colab对kaggle.json的访问权限
‘/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/kaggle.json’ 是你kaggle.json存储的位置。还记得我建议你尽可能和jupyter笔记本放在一起吗？只需要把相同的路径填入就可以。而且也不需要在执行下方的复制操作。
如果放在了其他位置也不要紧，执行以下的全部代码，会复制一份kaggle.json到你当前的工作目录里，这个工作目录是你第一步设置的位置。
# 复制文件到正确的位置： 复制 kaggle.json 文件到了
# 使用以下代码检查文件是否成功复制到了正确的位置：
import shutil
shutil.copy("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/kaggle.json", "/kaggle.json")
# 获取对kaggle文件的访问权限
permissions = oct(os.stat("/root/.kaggle/kaggle.json").st_mode)[-3:]
print("文件权限：", permissions)
Drive already mounted at /content/drive; to attempt to forcibly remount, call drive.mount(“/content/drive”, force_remount=True).
文件权限： 600
当访问权限返回代码码值为600时，表示结果正常。已经获得了权限。
PS:如果此处报错提示路径类的错误，比如没找到.kaggle文件夹，
mkdir ~/.kaggle
新建一个就好了！
如果你是在colab里操作的，因为本身是jupyter，所以执行这些批处理命令时，要在前面加一个叹号，
!mkdir ~/.kaggle
搞定。
4.从Kaggle下载数据集到Drive内
这段代码来自于kaggle的dataset界面，我这里举个例子，如果想要获取这个数据集，那么就可以在这里点击‘copy API command’，他的内容是：
kaggle datasets download -d openfoodfacts/world-food-facts
随后在jupyter内执行以下代码
# 下载原始数据到本地云盘内
! kaggle datasets download -d openfoodfacts/world-food-facts -p /content/sample_data
对参数的解释，
-d openfoodfacts/world-food-facts 表示数据集名称：world-food-facts 创建人名称：openfoodfacts
-p /content/sample_data 指定数据集文件下载到Google Drive的对应位置
5.如果下载的是压缩包格式…
import zipfile
# 切换到存储文件对应的文件夹
os.chdir("/content/sample_data")
# 要解压的文件名
zip_file = "world-food-facts.zip"
# 新建的文件夹名称
extract_folder = "world-food-facts"
# 创建新的文件夹
os.makedirs(extract_folder, exist_ok=True)
# 解压文件到新建的文件夹中
with zipfile.ZipFile(zip_file, 'r') as zip_ref:
zip_ref.extractall(extract_folder)
print("文件已解压到:", os.path.abspath(extract_folder))
# 重新切换回工作环境内
os.chdir("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks")
准备完毕
ok。开始你的表演吧，接下来的操作你应该就全会了，
import pandas as pd
food = pd.read_csv('/content/sample_data/world-food-facts/en.openfoodfacts.org.products.tsv', sep='\t')
<ipython-input-40-3044500f6262>:2: DtypeWarning: Columns (0,3,5,19,20,24,25,26,27,28,36,37,38,39,48) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
food = pd.read_csv(‘/content/sample_data/world-food-facts/en.openfoodfacts.org.products.tsv’, sep=‘\t’)
food.head()
是不是熟悉的感觉。开始操作吧！
