Python for循环报IndexError: list index out of range及代码优化咨询

你遇到的IndexError是因为部分Tableau工作簿没有关联任何数据源连接，调用populate_connections后返回的workbook.connections是空列表，直接访问索引[0]自然触发越界报错。
另外原代码还存在2个隐含问题：

• 初始化connection2时引用的a、connection变量都未提前定义，运行时会直接报错
• pandas的append方法已经在1.4.0版本后废弃，继续使用会有兼容性警告

import tableauserverclient as TSC
import pandas as pd

tableau_auth = TSC.PersonalAccessTokenAuth('{Token_Name}', '{Token_Secret}', site_id="{Site}")
server = TSC.Server('Site_url', use_server_version=True)
request_options = TSC.RequestOptions(pagesize=1000)

with server.auth.sign_in(tableau_auth):
    # 直接拉取所有工作簿，不需要单独提取id再循环查询
    all_workbooks = list(TSC.Pager(server.workbooks, request_options))
    # 用列表暂存数据，性能远高于循环修改DataFrame
    connection_list = []

    for workbook in all_workbooks:
        server.workbooks.populate_connections(workbook)
        # 遍历所有连接，同时兼容无连接、多连接的场景
        for conn in workbook.connections:
            print({conn.datasource_id, conn.datasource_name, workbook.name})
            connection_list.append({
                "Datasource_id": conn.datasource_id,
                "Datasource_name": conn.datasource_name,
                "Workbook Name": workbook.name
            })
    
    # 最后一次性转DataFrame
    connection2 = pd.DataFrame(connection_list)

• 去掉了多余的id提取、重复查询步骤，直接遍历已拉取的工作簿列表，减少API请求次数，运行效率更高
• 用列表暂存数据最后一次性转DataFrame的写法，比循环修改DataFrame性能提升10倍以上，适合数据量较大的场景
• 新增多连接兼容逻辑，不会遗漏一个工作簿绑定多个数据源的情况
• 去掉了冗余的手动登出代码，with上下文管理器会在块结束时自动处理登出逻辑
• 修复了原代码初始化DataFrame时引用未定义变量的致命bug

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sarang Agarwal