operations 包

用于批处理记录操作的面向数据帧的包装器。

提供create并updatedelete接受pandas.DataFrame / pandas.Series输入并将其转换为标准听写，然后再排队批处理。 这样，数据科学调用方就可以直接将数据帧馈送到批处理中，而无需手动转换。

通过 batch.dataframe 访问。

示例：

   import pandas as pd

   batch = client.batch.new()
   df = pd.DataFrame([
       {"name": "Contoso", "telephone1": "555-0100"},
       {"name": "Fabrikam", "telephone1": "555-0200"},
   ])
   batch.dataframe.create("account", df)
   result = batch.execute()

批处理操作的命名空间（client.batch）。

通过 client.batch 访问。 用于 new 创建 BatchRequest 生成器。

示例：

   batch = client.batch.new()
   batch.records.create("account", {"name": "Fabrikam"})
   result = batch.execute()

对 .. 的 BatchRequest查询操作

client.query镜像完全相同：相同的方法名称、相同的签名。 所有方法返回 None;结果通过 BatchResult.

不直接实例化;use batch.query.

记录对 a BatchRequest. 的操作

client.records镜像：相同的方法名称、相同的签名。 所有方法都返回None;结果可通过之后execute获得BatchResult。

GA 方法： retrieve （单记录）和 list （多记录、单页）。 get 已弃用 - 请改用 retrieve 。

不直接实例化;use batch.records.

用于构造和执行 Dataverse OData $batch 请求的生成器。

通过 new （client.batch.new()） 获取。 添加通过 records、 tables、 query和 dataframe（可选）写入到 a changeset，然后调用 execute的操作。

操作按添加的顺序按顺序执行。 生成的每个 BatchResult HTTP 请求都已调度一个 BatchItemResponse （某些操作扩展到多个请求）。

示例：

   batch = client.batch.new()
   batch.records.create("account", {"name": "Contoso"})
   batch.tables.get("account")
   with batch.changeset() as cs:
       ref = cs.records.create("contact", {"firstname": "Alice"})
       cs.records.update("account", account_id, {
           "[email protected]": ref
       })
   result = batch.execute()

对 . 的 BatchRequest表元数据操作

client.tables镜像完全相同：相同的方法名称、相同的签名。 所有方法返回 None;结果通过 BatchResult.

不直接实例化;use batch.tables.

单记录写入操作的事务组。

所有操作都成功或回滚在一起。 用作上下文管理器或直接添加操作的调用 records 。

不直接实例化;use changeset.

示例：

   with batch.changeset() as cs:
       ref = cs.records.create("contact", {"firstname": "Alice"})
       cs.records.update("account", account_id, {
           "[email protected]": ref
       })

记录在一个 ChangeSet. 内可用的写入操作。

镜像 client.records 但仅限于单记录窗体（无批量创建/更新/删除）。 仅允许写入操作 - 不允许在变更集中使用 GET。

不直接实例化;use ChangeSet.records.

pandas 数据帧 CRUD 操作的命名空间。

通过 client.dataframe 访问。 围绕记录级 CRUD 操作提供面向 DataFrame 的包装器。

示例：

   import pandas as pd

   client = DataverseClient(base_url, credential)

   # Query records as a DataFrame
   df = client.dataframe.get("account", select=["name"], top=100)

   # Create records from a DataFrame
   new_df = pd.DataFrame([{"name": "Contoso"}, {"name": "Fabrikam"}])
   new_df["accountid"] = client.dataframe.create("account", new_df)

   # Update records
   new_df["telephone1"] = ["555-0100", "555-0200"]
   client.dataframe.update("account", new_df, id_column="accountid")

   # Delete records
   client.dataframe.delete("account", new_df["accountid"])

文件操作的命名空间。

通过 client.files 访问。 为 Dataverse 文件列提供文件上传操作。

示例：

   client = DataverseClient(base_url, credential)

   client.files.upload(
       "account", account_id, "new_Document", "/path/to/file.pdf"
   )

查询操作的命名空间。

通过 client.query 访问。 针对 Dataverse 表提供查询和搜索操作。

示例：

   from PowerPlatform.Dataverse.models.filters import col

   client = DataverseClient(base_url, credential)

   # Fluent query builder (recommended)
   for record in (client.query.builder("account")
                  .select("name", "revenue")
                  .where(col("statecode") == 0)
                  .order_by("revenue", descending=True)
                  .top(100)
                  .execute()):
       print(record["name"])

   # SQL query
   rows = client.query.sql("SELECT TOP 10 name FROM account ORDER BY name")
   for row in rows:
       print(row["name"])

记录级 CRUD 操作的命名空间。

通过 client.records 访问。 提供对单个 Dataverse 记录的创建、更新、删除和获取操作。

示例：

   client = DataverseClient(base_url, credential)

   # Create a single record
   guid = client.records.create("account", {"name": "Contoso Ltd"})

   # Get a record
   record = client.records.get("account", guid, select=["name"])

   # Update a record
   client.records.update("account", guid, {"telephone1": "555-0100"})

   # Delete a record
   client.records.delete("account", guid)

表级元数据操作的命名空间。

通过 client.tables 访问。 提供创建、删除、检查和列出 Dataverse 表以及添加和删除列的操作。

示例：

   client = DataverseClient(base_url, credential)

   # Create a table
   info = client.tables.create(
       "new_Product",
       {"new_Price": "decimal", "new_InStock": "bool"},
       solution="MySolution",
   )

   # List tables
   tables = client.tables.list()

   # Get table info
   info = client.tables.get("new_Product")

   # Add columns
   client.tables.add_columns("new_Product", {"new_Rating": "int"})

   # Remove columns
   client.tables.remove_columns("new_Product", "new_Rating")

   # Delete a table
   client.tables.delete("new_Product")