python获取飞书文档内容

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一、背景介绍

飞书（Lark）作为一款广泛应用于企业的协同办公平台，其文档功能——包括飞书文档、多维表格和电子表格——已成为企业内部知识沉淀、业务数据管理以及团队协作沟通的重要工具。这些文档承载了诸如产品需求说明、运营策略、会议纪要、业务报表等关键信息。

与此同时，Python 作为一种在企业中被普遍采用的编程语言，在自动化脚本编写、数据处理与系统集成方面具有显著优势。因此，“使用 Python 获取飞书文档内容”这一需求应运而生。它不仅回应了传统操作方式存在的诸多痛点，也契合了企业在“文档数据自动化、数字化与系统化集成”方面的核心诉求。

1. 传统获取方式面临的主要问题

手动操作效率低下，难以实现规模化处理

目前常见的做法是通过飞书客户端或网页端人工打开文档，再进行复制粘贴，或导出为 PDF/Word 格式后进一步处理。当需要批量提取数十甚至上百份文档内容时（例如全公司的周报、所有产品线的需求文档），这种操作方式耗时耗力，容易出现遗漏或格式错乱的情况。此外，无法设置定时任务自动拉取最新版本的内容（如每日同步销售报表），导致数据更新不及时，影响决策时效性。

数据孤岛现象严重，难与现有系统联动

许多关键业务数据存储于飞书多维表格或电子表格中（如客户销售记录、用户画像分析），但这些数据无法直接对接企业的 BI 平台、CRM 系统或数据中台。若需将飞书中的销售数据导入 Tableau 进行可视化分析，则必须先手动导出为 Excel 文件，再上传至目标系统。整个流程割裂，无法形成“文档更新 → 系统自动同步”的闭环机制，增加了运维复杂度和出错概率。

复杂格式解析困难，非结构化数据处理受限

飞书文档支持富文本、公式、图片、多维视图等多种元素，传统的复制或第三方导出工具往往无法完整保留原始结构信息。例如，章节层级关系、行列之间的逻辑关联、公式计算结果及图片链接等内容极易丢失，导致后续的数据统计、检索或分析工作难以开展。

权限与版本控制缺失，存在合规风险

对于涉及财务数据、保密项目等敏感文档，内容的访问和提取必须受到严格管控。然而，人工操作无法追踪“谁在何时获取了哪些内容”，也无法精准定位到某个历史版本（如上周五发布的版本）。一旦文档发生变更，可能导致使用的数据不一致，难以满足金融、政务等行业对审计合规性的高要求。

自动化门槛高，普通员工难以实施

飞书本身未提供面向非技术人员的图形化自动化同步工具，导致大多数员工无法自行完成文档到系统的数据流转。即使技术人员尝试通过逆向工程调用接口来获取内容，也会因接口频繁变更而导致脚本失效，维护成本高昂且稳定性差。

2. 使用 Python 获取飞书文档的核心价值

实现高效自动化批量获取，大幅提升工作效率

借助飞书开放平台提供的官方 API 接口（涵盖文档、多维表格、电子表格等功能模块），Python 能够实现对单个或多个文档内容的自动化抓取，并支持设定定时任务（如利用

schedule

库在每日凌晨自动同步报表数据），彻底替代人工操作。例如，仅需一行代码即可遍历指定文件夹下的所有飞书文档并提取内容，数百份文档可在十分钟内完成同步，效率提升可达百倍以上。

结构化解析文档内容，保障数据完整性

飞书 API 返回的数据具备良好的结构化特征，例如富文本文档的树状章节结构、多维表格的行列数据、电子表格中的单元格值及其对应公式等。Python 可结合

json

和

pandas

等库对这些数据进行深度解析，确保原始格式和逻辑关系得以保留。举例来说，可以将多维表格数据直接转换为 Pandas DataFrame 对象，无缝用于后续的数据建模与可视化分析，无需额外的手动整理步骤。

打通数据链路，实现与企业系统的无缝集成

通过 Python 处理后的飞书文档内容可轻松接入各类企业级系统：

• 连接 BI 分析平台： 将飞书报表数据实时推送至 Tableau 或 Power BI，支持动态业务监控；
• 对接数据中台： 将产品需求等非结构化知识转化为结构化数据，存入企业知识库，支撑智能问答系统运行；
• 集成业务系统： 自动将飞书多维表格中的客户资料同步至 CRM 系统，避免重复录入，提升数据一致性。

精细化权限与版本管理，满足合规审计要求

Python 结合飞书 API 可实现更细粒度的访问控制与操作追溯：

• 权限校验： 在请求前验证应用或用户的文档访问权限，防止越权读取；
• 版本控制： 通过指定

  revision_id

  参数获取文档的历史版本，确保数据分析所依据的是准确的时间点快照；
• 审计日志： 记录每次文档获取的时间、执行人、范围等信息，便于后期审计追溯。

低技术门槛，适配多样化应用场景

飞书开放平台提供了完善的 Python SDK（

larksuiteoapi

），已封装好身份认证、接口调用、异常处理等底层逻辑，使得即使是非专业开发人员也能通过少量代码快速实现文档内容提取。同时，依托 Python 强大的生态系统（如

pandas

、

schedule

、

requests

等库），可灵活应对定时同步、格式转换、数据清洗等多种实际需求，无需从零构建解决方案。

3. 典型应用案例

企业知识管理体系的自动化升级

通过 Python 定期抓取飞书中的产品文档、技术规范、项目总结等内容，经过结构化处理后统一归档至企业知识库系统，支持全文检索、权限分级与版本管理，显著提升组织知识资产的复用率与可用性。

批量提取飞书文档中的产品手册、技术说明、会议记录等内容，经过结构化处理后导入企业知识库，支持智能搜索、员工培训等多种应用场景。

业务数据的同步与分析

将飞书多维表格或电子表格中存储的销售与运营数据，自动传输至数据中台或BI平台，实现对业务状态的实时监控和深度分析。

自动化报表创建

利用Python从飞书文档中读取原始数据，结合可视化工具（如Matplotlib、Plotly）生成图表，并将结果自动回传至原文档，取代传统人工制表流程。

合规性审计与内容监管

定期抓取关键飞书文档的内容，检测是否含有敏感信息（例如身份证号、手机号等），同时留存访问日志，确保符合数据安全与合规管理要求。

param = {'app_id': appId, 'app_secret': appSecret}

response = requests.post('https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal', data=param)

rsObj = json.loads(response.text)

print(rsObj["tenant_access_token"])

飞书文档与企业系统的协同联动

当CRM系统触发客户跟进任务时，Python可自动调用相关客户需求文档并推送给负责人；也可根据飞书文档中的需求更新情况，自动调整项目管理系统（如Jira）中的任务进度。

总体来看，通过Python获取飞书文档内容，是企业将飞书由“协作平台”升级为“数字化资产中心”的核心手段。这一方式不仅有效缓解了人工操作效率低、数据分散、格式复杂难解析等问题，还借助Python生态的高扩展性，实现了飞书与各类业务系统的深度融合，为企业的知识积累、数据分析及流程自动化提供了稳定高效的技术基础。

headers = {'Authorization':'Bearer '+token}

response = requests.get('https://open.feishu.cn/open-apis/docx/v1/documents/'+docId+'/raw_content', headers=headers)

rsObj = json.loads(response.text)

二. 具体实施步骤

1. 获取访问令牌（Token）

2. 调用接口拉取文档内容

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关键词：python Matplotlib documents Dataframe response