用于Python的 Dataverse SDK 使Python开发人员能够直接与Microsoft Dataverse交互。 可以使用熟悉的 Python 语法轻松访问、管理和操作 Dataverse 中存储的数据。 无需任何.NET知识。
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福利
适用于 Python 的 SDK 通过支持与 Python 生态系统无缝集成，助力开发自动化、智能化流程（智能体工作流），以用于数据分析、人工智能和工作流编排。
适用于 Python 的 SDK 降低了 Python 用户的使用门槛，使其无需具备 .NET 专业知识，也能在 Microsoft Dataverse 上快速开发可扩展的智能解决方案。
以下列表描述了 SDK 的一些优点。
- 无需学习 .NET 或 C#，完全使用 Python 开发
- 加速自动化、AI 和数据驱动开发
- 数据科学家、开发人员和工程师可以在多个平台上访问
主要功能
以下列表描述了用于Python的 Dataverse SDK 的主要功能。
身份验证
- 该 SDK 支持使用支持获取令牌（get_token() 方法）的 Azure 身份凭据进行身份验证。
数据操作
| 功能 | Description |
|---|---|
| CRUD 操作 | 支持使用单个请求创建、检索、更新和删除数据操作。 |
| 批量操作 | 在单个 Web 服务调用中指定多个操作。 此功能利用 Dataverse 的原生 CreateMultiple、UpdateMultiple、UpsertMultiple 和 BulkDelete Web API 操作，以实现最佳性能和事务完整性。 |
| 自动重试 | 处理由于临时问题（如 API 限制或服务不可用）而失败的操作可能出现的网络问题。 |
| 数据检索 | 支持 OData 选项和分页，并可在一次调用中执行单个或多个“获取”操作（根据需要）。 |
| Direct-SQL 查询 | 支持简单的只读“SELECT”语句，并支持分页。 |
| Fluent QueryBuilder | 支持通过方法链式调用、可组合的筛选表达式和自动生成 OData 来构造类型安全的查询。 |
| 关系管理 | 在表之间创建一对多和多对多关系，并全面控制元数据。 |
| Pandas 数据框 | 为所有 CRUD 操作提供客户端包装器，其中 DataFrame 和 Series 数据类型将返回到调用方。 |
| 文件操作 | 将文件上传到 Dataverse 文件列 ，并自动对大型文件进行分块。 |
| 批处理操作 | 使用可选的事务更改集在单个 HTTP 请求中发送多个 CRUD、表元数据和 SQL 查询操作。 |
| OptionSet/enum 处理 | SDK 自动将 API 调用中的 Dataverse OptionSet 列映射到枚举值。 |
| 上下文管理器 | 管理自动清理和 HTTP 连接池。 |
表上的元数据操作
SDK 支持创建、更新和删除自定义表和列、可选解决方案关联，以及检索和列出表定义。
错误处理和日志记录
SDK 支持增强的错误处理和日志记录。
- 错误处理：结构化异常层次结构，其中包含详细的错误上下文和重试指南。
- HTTP 诊断日志记录：可选的基于文件的日志记录，记录所有 HTTP 请求和响应，并自动屏蔽敏感标头（如授权标头）。
授权
sdk for Python 在开源 licensing 下发布。