本文介绍一种绕过导出限制、直接通过 google sheets api 批量获取大尺寸表格（如 200×400）中单元格背景色的高效方法，仅需一次请求即可提取 `userenteredvalue` 和 `backgroundcolor`，避免耗时的逐单元格调用。
Google Sheets 原生导出接口（如 /export?format=xlsx 或 /export?format=ods）虽能快速下载数据，但存在关键缺陷：XLSX 导出丢失所有格式信息（含颜色），ODS 虽保留颜色却缺乏成熟的 Python 解析库支持；而 GViz HTML 接口（/gviz/tq?tqx=out:html）则完全不返回样式属性。因此，依赖导出文件解析无法满足对单元格颜色的可靠、规模化读取需求。
此时，Google Sheets REST API v4 的字段选择（fields 参数）机制成为最优解。它支持“按需投影”——即在单次 spreadsheets.get() 请求中，精准指定返回哪些嵌套属性，跳过无关数据，大幅减少响应体积与请求次数。对于颜色提取，关键路径为：
sheets → data → rowData → values → userEnteredFormat → backgroundColor
以下为完整可运行示例（需提前配置 OAuth2 凭据并安装 google-api-python-client）：
from googleapiclient.discovery import build
from google.oauth2.credentials import Credentials
# 假设已获得有效 credentials 对象（如通过 token.json 加载）
service = build('sheets', 'v4', credentials=credentials)
sheet_id = 'YOUR_SPREADSHEET_ID'
range_name = 'Sheet1!A1:ZZ200' # 显式指定范围，提升效率
# 构造精简 fields 字符串：只请求值 + 背景色，忽略字体、边框等无关格式
fields = "sheets(data(rowData(values(userEnteredValue,userEnteredFormat/backgroundColor))))"
request = service.spreadsheets().get(
spreadsheetId=sheet_id,
ranges=[range_name], # 注意：ranges 是列表，即使单个范围也要用 []
includeGridData=True, # 必须设为 True 才能获取 rowData
fields=fields
)
response = request.execute()
# 解析响应（简化版）
for sheet in response.get('sheets', []):
for row in sheet.get('data', [{}])[0].get('rowData', []):
for cell in row.get('values', []):
value = cell.get('userEnteredValue', {}).get('stringValue', '')
bg_color = cell.get('userEnteredFormat', {}).get('backgroundColor', {})
# bg_color 格式示例：{'red': 1.0, 'green': 0.8, 'blue': 0.6, 'alpha': 1.0}
print(f"值: {value}, 背景色: {bg_color}")✅ 关键优势：
- 单次请求覆盖整张工作表（200×400 单元格），响应时间通常
- fields 参数严格过滤，响应体大小降低 90%+，规避配额瓶颈；
- userEnteredFormat/backgroundColor 精确返回用户设置的填充色（非条件格式色），语义明确。
⚠️ 注意事项：
- 必须启用 includeGridData=True，否则 rowData 不会返回；
- fields 字符串语法敏感，斜杠 / 表示嵌套层级（如 userEnteredFormat/backgroundColor），不可用点号；
- 若需读取条件格式色或字体色，需改用 conditionalFormats 或 textFormat/foregroundColor 路径；
- 免费配额为 500 次/100 秒，本方案单次请求即完成全部颜色读取，远低于阈值。
综上，放弃导出解析，转向 API 的字段投影能力，是处理大规模带格式 Google Sheets 数据的工程级最佳实践。
