Python加载SharePoint列表数据存入DataFrame报403错误如何解决

• 认证方式不匹配：你访问的是SharePoint Online（域名后缀为-my.sharepoint.com属于微软365托管的个人站点），不支持NTLM协议认证，HttpNtlmAuth仅适用于本地部署的SharePoint Server，用它调用SPO接口会直接返回403禁止访问。
• 传入接口的URL格式错误：shareplum的Site类要求传入站点根路径，你当前传入的是列表的视图详情页（带/Lists/MySamplelist/AllItems.aspx段），路径不匹配也会触发权限类报错。

• 修正站点URL：截取到个人站点根路径即可，不要带列表后缀，正确根路径格式为https://xxxxx-my.sharepoint.com/personal/account@******.com/
• 替换认证方式：使用shareplum内置的Office365认证类，不要用requests_ntlm的NTLM认证
• 如果你的账号开启了多因素认证（MFA），需要先在微软365安全中心生成应用专用密码，用该密码替代原账号登录密码，否则账号密码校验会失败。

import pandas as pd
from shareplum import Site
from shareplum import Office365  # 引入SPO专用认证类

# 注意这里填站点根路径，不是列表页地址
site_url = 'https://xxxxx-my.sharepoint.com/personal/account@******.com/'
list_name = 'MySamplelist'  # 单独填写列表名
username = 'account@*****.com'
password = 'pwd'  # 开了MFA就填应用专用密码

# 获取认证cookie
authcookie = Office365(site_url, username=username, password=password).GetCookies()
# 初始化站点对象，传入认证cookie
site = Site(site_url, authcookie=authcookie, verify_ssl=True)
# 定位到目标列表
sp_list = site.List(list_name)
# 获取列表所有数据
list_data = sp_list.GetListItems()
# 转成pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(list_data)

# 后续可直接对df做数据处理
print(df.head())

如果改完代码还是报403，检查两项配置：

• 进入SharePoint列表的「设置-列表权限」页面，确认当前登录账号至少拥有列表的读取权限
• 确认站点URL没有拼写错误，个人站点路径里的账号域名要和你登录用的账号完全一致，不要漏写或者错写域名后缀。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者S F