metric-events.py

import json
import requests
import pandas as pd

# Carrega o arquivo config.json
with open("C:/Users/config.json", "r") as config_file:
    config_data = json.load(config_file)

# Obtém a URL e o token do JSON
url = config_data["requests_data"][0]["url"]
token = config_data["requests_data"][0]["token"]

# Define a URL da API Dynatrace
api_url = f"{url}/api/v2/settings/objects"

# Define os cabeçalhos com o token
headers = {
    'Accept': 'application/json; charset=utf-8',
    'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
    "Authorization": f"Api-Token {token}",
}

params = {
    'schemaIds': 'builtin:anomaly-detection.metric-events',
    'scopes': 'environment',
    'fields': 'objectId,value',
}

# Faz a solicitação GET para a API
response = requests.get(api_url, params=params, headers=headers)

# Verifica se a solicitação foi bem-sucedida
if response.status_code == 200:
    data = response.json()["items"]  # Acesse a lista de itens dentro da resposta

    # Extrai apenas as colunas 'objectId', 'enabled' e 'summary' do JSON
    extracted_data = [{'objectId': item['objectId'],
                       'enabled': item['value']['enabled'],
                       'summary': item['value']['summary']} for item in data]

    # Crie um DataFrame pandas a partir dos dados extraídos
    df = pd.DataFrame(extracted_data)

    # Salve o DataFrame em um arquivo Excel
    excel_path = "C:/Users/metric-events.xlsx"
    df.to_excel(excel_path, index=False)

    print("Dados foram salvos no arquivo Excel com sucesso!")
else:
    print(f"A solicitação falhou com o código de status: {response.status_code}")