Documentation Index
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Trello 是一款基于网络的项目管理与协作工具，允许个人和团队组织并跟踪任务与项目。它提供了一个称为“看板”的可视化界面，用户可以在其中创建列表和卡片来表示任务和活动。
TrelloLoader 允许你从 Trello 看板加载卡片，其实现基于 py-trello。
目前仅支持 api_key/token 认证方式。
-
凭证生成：trello.com/power-ups/admin/
-
点击手动令牌生成链接以获取令牌。
要指定 API 密钥和令牌，你可以设置环境变量 TRELLO_API_KEY 和 TRELLO_TOKEN，或者直接将 api_key 和 token 传入 from_credentials 便捷构造方法。
此加载器允许你提供看板名称，以将对应的卡片拉取为 Document 对象。
请注意，看板的“名称”在官方文档中也称为“标题”：
support.atlassian.com/trello/docs/changing-a-boards-title-and-description/
你还可以指定多个加载参数，以在文档的 page_content 属性和元数据中包含或排除不同字段。
功能特性
- 从 Trello 看板加载卡片。
- 根据卡片状态（打开或关闭）筛选卡片。
- 在加载的文档中包含卡片名称、评论和检查清单。
- 自定义要包含在文档中的额外元数据字段。
默认情况下，所有卡片字段都会包含在完整的文本 page_content 和相应的元数据中。
pip install -qU py-trello beautifulsoup4 lxml
# 如果你已经通过环境变量设置了 API 密钥和令牌，
# 可以跳过此单元格，并在下面的初始化步骤中注释掉
# `api_key` 和 `token` 命名参数。
from getpass import getpass
API_KEY = getpass()
TOKEN = getpass()
from langchain_community.document_loaders import TrelloLoader
# 从“Awesome Board”获取打开的卡片
loader = TrelloLoader.from_credentials(
"Awesome Board",
api_key=API_KEY,
token=TOKEN,
card_filter="open",
)
documents = loader.load()
print(documents[0].page_content)
print(documents[0].metadata)
Review Tech partner pages
Comments:
{'title': 'Review Tech partner pages', 'id': '6475357890dc8d17f73f2dcc', 'url': 'https://trello.com/c/b0OTZwkZ/1-review-tech-partner-pages', 'labels': ['Demand Marketing'], 'list': 'Done', 'closed': False, 'due_date': ''}
# 从“Awesome Board”获取所有卡片，但仅将
# 卡片列表（列）作为额外元数据包含。
loader = TrelloLoader.from_credentials(
"Awesome Board",
api_key=API_KEY,
token=TOKEN,
extra_metadata=("list"),
)
documents = loader.load()
print(documents[0].page_content)
print(documents[0].metadata)
Review Tech partner pages
Comments:
{'title': 'Review Tech partner pages', 'id': '6475357890dc8d17f73f2dcc', 'url': 'https://trello.com/c/b0OTZwkZ/1-review-tech-partner-pages', 'list': 'Done'}
# 从“Another Board”获取卡片，并从 Document 的 page_content 文本中
# 排除卡片名称、检查清单和评论。
loader = TrelloLoader.from_credentials(
"test",
api_key=API_KEY,
token=TOKEN,
include_card_name=False,
include_checklist=False,
include_comments=False,
)
documents = loader.load()
print("Document: " + documents[0].page_content)
print(documents[0].metadata)
