Dataverse SDK für Python Übersicht

Das Dataverse SDK für Python ermöglicht es Python Entwicklern, direkt mit Microsoft Dataverse zu interagieren. Mithilfe vertrauter Python Syntax können Sie ganz einfach auf Daten zugreifen, sie verwalten und bearbeiten, die in Dataverse gespeichert sind. Sie benötigen keine .NET Kenntnisse.

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Vergütungen

Das SDK für Python ermöglicht die Entwicklung automatisierter, intelligenter Prozesse (agentischer Workflows), indem die nahtlose Integration in das Ökosystem von Python für Datenanalyse, KI und Workflow-Orchestrierung ermöglicht wird.

Das SDK für Python senkt Barrieren für Python Benutzer und ermöglicht eine schnelle Entwicklung skalierbarer intelligenter Lösungen auf Microsoft Dataverse ohne .NET Know-how.

In der folgenden Liste werden einige Vorteile des SDK beschrieben.

  • Keine Notwendigkeit, .NET oder C# zu lernen – arbeiten Sie vollständig in Python
  • Beschleunigt automatisierungs-, KI- und datengesteuerte Entwicklung
  • Zugänglich für Datenwissenschaftler, Entwickler und Ingenieure auf allen Plattformen

Wichtigste Funktionen

In der folgenden Liste werden die wichtigsten Features des Dataverse SDK für Python beschrieben.

Authentifizierung

  • Das SDK unterstützt die Authentifizierung mithilfe von Azure Identity-Anmeldeinformationen, die das Abrufen eines Tokens (Methode get_token()) unterstützen.

Datenvorgänge

Funktion Description
CRUD-Vorgänge Unterstützung für Das Erstellen, Abrufen, Aktualisieren und Löschen von Datenvorgängen mithilfe einer einzelnen Anforderung.
Massenvorgänge Geben Sie mehrere Vorgänge in einem einzelnen Webdienstaufruf an. Dieses Feature verwendet die nativen CreateMultiple-, UpdateMultiple-, UpsertMultiple- und BulkDelete-Web-API-Vorgänge von Dataverse für maximale Leistung und Transaktionsintegrität.
Automatische Wiederholungen Berücksichtigen Sie Netzwerkprobleme, die bei Vorgängen auftreten können, die aufgrund vorübergehender Probleme fehlschlagen können, z. B. API-Drosselung oder Nichtverfügbarkeit des Diensts.
Datenabrufe Unterstützt OData-Optionen und Paginierung sowie einzelne oder mehrere GET-Anfragen in einem Aufruf (je nach Bedarf).
Direct-SQL Abfragen Unterstützt einfache schreibgeschützte SELECT-Anweisungen mit Paginierung.
Fluent QueryBuilder Unterstützung für die typsichere Abfrageerstellung mit Methodenverkettung, erstellungsfähigen Filterausdrücken und automatischer OData-Generierung.
Marketing und Vertrieb Erstellen Sie Eins-zu-viele- und Viele-zu-viele-Beziehungen zwischen Tabellen bei voller Kontrolle über die Metadaten.
Pandas DataFrames Clientwrapper werden für alle CRUD-Vorgänge bereitgestellt, bei denen DataFrames und Series-Datentypen an den Aufrufer zurückgegeben werden.
Dateivorgänge Dateien in eine Dataverse-Dateispalte mit automatischer Segmentierung für große Dateien hochladen.
Batchvorgänge Senden Sie mehrere CRUD-, Tabellenmetadaten- und SQL-Abfragevorgänge in einer einzigen HTTP-Anfrage mit optionalen transaktionalen Änderungssätzen.
OptionSet/Enum-Verarbeitung Das SDK ordnet Dataverse OptionSet-Spalten in einem API-Aufruf automatisch Enumerationswerte zu.
Kontext-Manager Verwaltet automatische Bereinigung und HTTP-Verbindungspooling.

Metadatenvorgänge in Tabellen

Das SDK unterstützt das Erstellen, Aktualisieren und Löschen (CUD) von benutzerdefinierten Tabellen und Spalten, die optionale Zuordnung zu einer Lösung sowie das Abrufen und Auflisten von Tabellendefinitionen.

Fehlerbehandlung und Protokollierung

Das SDK unterstützt die erweiterte Fehlerbehandlung und Protokollierung.

  • Fehlerbehandlung: Strukturierte Ausnahmehierarchie mit detailliertem Fehlerkontext und Wiederholungsanleitungen.
  • HTTP-Diagnoseprotokollierung: optional aktivierbare dateibasierte Protokollierung aller HTTP-Anfragen und -Antworten mit automatischer Schwärzung sensibler Header wie etwa Authorization.

Licensing

Das SDK für Python wird unter open-source licensing veröffentlicht.

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