TableOperations Classe

Namespace para operações de metadados ao nível da tabela.

Acedido via client.tables. Fornece operações para criar, eliminar, inspecionar e listar tabelas do Dataverse, bem como para adicionar e remover colunas.

Example:


   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")

Construtor

TableOperations(client: DataverseClient)

Parâmetros

Name Description
client
Necessário

A instância principal DataverseClient .

Métodos

add_columns

Adicione uma ou mais colunas a uma tabela existente.

Example:


   created = client.tables.add_columns(
       "new_MyTestTable",
       {"new_Notes": "string", "new_Active": "bool"},
   )
   print(created)  # ['new_Notes', 'new_Active']
create

Crie uma tabela personalizada com as colunas especificadas.

create_alternate_key

Crie uma chave alternativa numa mesa.

Chaves alternativas permitem que operações upsert identifiquem registos por uma ou mais colunas em vez do GUID principal. Após a criação, a chave é colocada na fila para construção de índices; irá status transitar de "Pending" para "Active" quando o índice estiver pronto.

create_lookup_field

Crie uma relação simples de campo de pesquisa.

Este é um método de conveniência que se adapta create_one_to_many_relationship ao caso comum de adicionar um campo de consulta a uma tabela existente.

create_many_to_many_relationship

Crie uma relação muitos-para-muitos entre as tabelas.

Esta operação cria uma relação muitos-para-muitos e uma tabela de interseção para gerir a relação.

create_one_to_many_relationship

Crie uma relação um-para-muitos entre as mesas.

Esta operação cria tanto a relação como o atributo de pesquisa na tabela de referência.

delete

Apaga uma tabela personalizada pelo nome do esquema.

Warning

Esta operação é irreversível e irá apagar todos os registos no

tabela juntamente com a definição da tabela.

Example:


   client.tables.delete("new_MyTestTable")
delete_alternate_key

Elimine uma chave alternativa pelo seu ID de metadados.

Warning

Eliminar uma chave alternativa que esteja em uso por operações upsert irá

Fazer com que essas operações falhassem. Esta operação é irreversível.

Example:


   client.tables.delete_alternate_key(
       "new_Product",
       "12345678-1234-1234-1234-123456789abc",
   )
delete_relationship

Apague uma relação pelo seu ID de metadados.

Warning

Eliminar uma relação também remove o atributo de pesquisa associado

para relações de um para muitos. Esta operação é irreversível.

Example:


   client.tables.delete_relationship(
       "12345678-1234-1234-1234-123456789abc"
   )
get

Obtenha metadados básicos para uma tabela, se existir.

Example:


   info = client.tables.get("new_MyTestTable")
   if info:
       print(f"Logical name: {info['table_logical_name']}")
       print(f"Entity set: {info['entity_set_name']}")
get_alternate_keys

Liste todas as chaves alternativas definidas numa tabela.

get_relationship

Recuperar metadados de relação pelo nome do esquema.

Example:


   rel = client.tables.get_relationship("new_Department_Employee")
   if rel:
       print(f"Found: {rel.relationship_schema_name}")
list

Liste todas as tabelas não privadas no ambiente Dataverse.

Por defeito, devolve todas as tabelas onde IsPrivate eq false. Forneça uma expressão OData $filter opcional para restringir ainda mais os resultados. A expressão é combinada com a cláusula padrão IsPrivate eq false usando and.

Example:


   # List all non-private tables
   tables = client.tables.list()
   for table in tables:
       print(table["LogicalName"])

   # List only tables whose schema name starts with "new_"
   custom_tables = client.tables.list(
       filter="startswith(SchemaName, 'new_')"
   )

   # List tables with only specific properties
   tables = client.tables.list(
       select=["LogicalName", "SchemaName", "EntitySetName"]
   )
list_columns

Liste todas as definições de atributos (colunas) para uma tabela.

Example:


   # List all columns on the account table
   columns = client.tables.list_columns("account")
   for col in columns:
       print(f"{col['LogicalName']} ({col.get('AttributeType')})")

   # List only specific properties
   columns = client.tables.list_columns(
       "account",
       select=["LogicalName", "SchemaName", "AttributeType"],
   )

   # Filter to only string attributes
   columns = client.tables.list_columns(
       "account",
       filter="AttributeType eq 'String'",
   )
list_relationships

Liste todas as definições de relação no ambiente.

Example:


   # List all relationships
   rels = client.tables.list_relationships()
   for rel in rels:
       print(f"{rel['SchemaName']} ({rel.get('@odata.type')})")

   # Filter by type
   one_to_many = client.tables.list_relationships(
       filter="RelationshipType eq Microsoft.Dynamics.CRM.RelationshipType'OneToManyRelationship'"
   )

   # Select specific properties
   rels = client.tables.list_relationships(
       select=["SchemaName", "ReferencedEntity", "ReferencingEntity"]
   )
list_table_relationships

Liste todas as relações para uma tabela específica.

Combina relações um-para-muitos, muitos-para-um e muitos-para-muitos para a tabela dada, consultando EntityDefinitions({id})/OneToManyRelationships, EntityDefinitions({id})/ManyToOneRelationships, e EntityDefinitions({id})/ManyToManyRelationships.

Example:


   # List all relationships for the account table
   rels = client.tables.list_table_relationships("account")
   for rel in rels:
       print(f"{rel['SchemaName']} -> {rel.get('@odata.type')}")
remove_columns

Remove uma ou mais colunas de uma tabela.

Example:


   removed = client.tables.remove_columns(
       "new_MyTestTable",
       ["new_Notes", "new_Active"],
   )
   print(removed)  # ['new_Notes', 'new_Active']

add_columns

Adicione uma ou mais colunas a uma tabela existente.

Example:


   created = client.tables.add_columns(
       "new_MyTestTable",
       {"new_Notes": "string", "new_Active": "bool"},
   )
   print(created)  # ['new_Notes', 'new_Active']
add_columns(table: str, columns: Dict[str, Any]) -> List[str]

Parâmetros

Name Description
table
Necessário
str

Nome do esquema da tabela (por exemplo, "new_MyTestTable").

columns
Necessário

Mapeamento dos nomes dos esquemas das colunas (com prefixo de personalização) para os seus tipos. Os tipos suportados são os mesmos que para create.

Devoluções

Tipo Description

Nomes de esquemas das colunas que foram criadas.

Exceções

Tipo Description

Se a tabela não existir.

create

Crie uma tabela personalizada com as colunas especificadas.

create(table: str, columns: Dict[str, Any], *, solution: str | None = None, primary_column: str | None = None, display_name: str | None = None) -> TableInfo

Parâmetros

Name Description
table
Necessário
str

Nome do esquema da tabela com prefixo de personalização (por exemplo, "new_MyTestTable").

columns
Necessário

Mapeamento dos nomes dos esquemas das colunas (com prefixo de personalização) para os seus tipos. Os tipos suportados incluem "string" (ou "text"), "memo" (ou "multiline"), "int" (ou ), (ou "integer"), "decimal" (ou "money"), "float" (ou "double"), "datetime" (ou "date"), "file""bool""boolean"e Enum subclasses (para conjuntos de opções locais).

solution
Necessário
str

Solução opcional, nome único que deve ser o proprietário da nova tabela. Quando omitida, a tabela é criada na solução padrão.

primary_column
Necessário
str

Nome principal opcional, nome do esquema com prefixo de personalização (por exemplo, "new_ProductName"). Se não for fornecido, por defeito é "{prefix}_Name".

display_name
Necessário
str

Nome de visualização legível por humanos para a tabela (por exemplo, "Product"). Quando omitido, por defeito o nome do esquema da tabela.

Parâmetros Só de Palavra-Chave

Name Description
solution
Default value: None
primary_column
Default value: None
display_name
Default value: None

Devoluções

Tipo Description

Metadados da tabela com schema_name, entity_set_name, logical_name, metadata_id, e columns_created. Suporta acesso tipo dict com chaves legadas para compatibilidade retroativa.

Exceções

Tipo Description

Se a criação da tabela falhar ou se a tabela já existir.

Exemplos

Crie uma tabela com colunas simples:


   from enum import IntEnum

   class ItemStatus(IntEnum):
       ACTIVE = 1
       INACTIVE = 2

   result = client.tables.create(
       "new_Product",
       {
           "new_Title": "string",
           "new_Price": "decimal",
           "new_Status": ItemStatus,
       },
       solution="MySolution",
       primary_column="new_ProductName",
       display_name="Product",
   )
   print(f"Created: {result['table_schema_name']}")

create_alternate_key

Crie uma chave alternativa numa mesa.

Chaves alternativas permitem que operações upsert identifiquem registos por uma ou mais colunas em vez do GUID principal. Após a criação, a chave é colocada na fila para construção de índices; irá status transitar de "Pending" para "Active" quando o índice estiver pronto.

create_alternate_key(table: str, key_name: str, columns: List[str], *, display_name: str | None = None, language_code: int = 1033) -> AlternateKeyInfo

Parâmetros

Name Description
table
Necessário
str

Nome do esquema da tabela (por exemplo, "new_Product").

key_name
Necessário
str

Nome do esquema para a nova chave alternativa (por exemplo, "new_product_code_key").

columns
Necessário

Lista de nomes lógicos de colunas que compõem a chave (por exemplo, ["new_productcode"]).

display_name
Necessário
str

Mostra o nome da chave. O padrão é key_name se não for fornecido.

language_code
Necessário
int

Código linguístico para rótulos. O padrão é 1033 (inglês).

Parâmetros Só de Palavra-Chave

Name Description
display_name
Default value: None
language_code
Default value: 1033

Devoluções

Tipo Description

Metadados para a nova chave alternativa criada.

Exceções

Tipo Description

Se a tabela não existir.

Se o pedido da Web API falhar.

Exemplos

Crie uma chave alternativa de coluna única para upsert:


   key = client.tables.create_alternate_key(
       "new_Product",
       "new_product_code_key",
       ["new_productcode"],
       display_name="Product Code",
   )
   print(f"Key ID: {key.metadata_id}")
   print(f"Columns: {key.key_attributes}")

create_lookup_field

Crie uma relação simples de campo de pesquisa.

Este é um método de conveniência que se adapta create_one_to_many_relationship ao caso comum de adicionar um campo de consulta a uma tabela existente.

create_lookup_field(referencing_table: str, lookup_field_name: str, referenced_table: str, *, display_name: str | None = None, description: str | None = None, required: bool = False, cascade_delete: str = 'RemoveLink', solution: str | None = None, language_code: int = 1033) -> RelationshipInfo

Parâmetros

Name Description
referencing_table
Necessário
str

Nome lógico da tabela que terá o campo de consulta (tabela filha).

lookup_field_name
Necessário
str

Nome do esquema para o campo de pesquisa (por exemplo, "new_AccountId").

referenced_table
Necessário
str

Nome lógico da tabela referenciada (tabela pai).

display_name
Necessário
str

Mostrar nome para o campo de pesquisa. Por defeito, o nome da tabela referenciada.

description
Necessário
str

Descrição opcional para o campo de pesquisa.

required
Necessário

Se a pesquisa é obrigatória. O valor padrão é False.

cascade_delete
Necessário
str

Eliminar comportamento ("RemoveLink", "Cascade", "Restrict"). O valor padrão é "RemoveLink".

solution
Necessário
str

Solução opcional: nome único para adicionar a relação.

language_code
Necessário
int

Código linguístico para rótulos. O padrão é 1033 (inglês).

Parâmetros Só de Palavra-Chave

Name Description
display_name
Default value: None
description
Default value: None
required
Default value: False
cascade_delete
Default value: RemoveLink
solution
Default value: None
language_code
Default value: 1033

Devoluções

Tipo Description

Metadados de relação com relationship_id, relationship_schema_name, relationship_type, lookup_schema_name, referenced_entity, e referencing_entity.

Exceções

Tipo Description

Se o pedido da Web API falhar.

Exemplos

Crie um campo de pesquisa simples:


   result = client.tables.create_lookup_field(
       referencing_table="new_order",
       lookup_field_name="new_AccountId",
       referenced_table="account",
       display_name="Account",
       required=True,
       cascade_delete=CASCADE_BEHAVIOR_REMOVE_LINK,
   )
   print(f"Created lookup: {result.lookup_schema_name}")

create_many_to_many_relationship

Crie uma relação muitos-para-muitos entre as tabelas.

Esta operação cria uma relação muitos-para-muitos e uma tabela de interseção para gerir a relação.

create_many_to_many_relationship(relationship: ManyToManyRelationshipMetadata, *, solution: str | None = None) -> RelationshipInfo

Parâmetros

Name Description
relationship
Necessário

Metadados que definem a relação muitos-para-muitos.

solution
Necessário
str

Solução opcional: nome único para adicionar relação.

Parâmetros Só de Palavra-Chave

Name Description
solution
Default value: None

Devoluções

Tipo Description

Metadados de relação com relationship_id, relationship_schema_name, relationship_type, entity1_logical_name, e entity2_logical_name.

Exceções

Tipo Description

Se o pedido da Web API falhar.

Exemplos

Crie uma relação muitos-para-muitos: Colaborador <-> Projeto:


   from PowerPlatform.Dataverse.models import (
       ManyToManyRelationshipMetadata,
   )

   relationship = ManyToManyRelationshipMetadata(
       schema_name="new_employee_project",
       entity1_logical_name="new_employee",
       entity2_logical_name="new_project",
   )

   result = client.tables.create_many_to_many_relationship(relationship)
   print(f"Created: {result.relationship_schema_name}")

create_one_to_many_relationship

Crie uma relação um-para-muitos entre as mesas.

Esta operação cria tanto a relação como o atributo de pesquisa na tabela de referência.

create_one_to_many_relationship(lookup: LookupAttributeMetadata, relationship: OneToManyRelationshipMetadata, *, solution: str | None = None) -> RelationshipInfo

Parâmetros

Name Description
lookup
Necessário

Metadados que definem o atributo de pesquisa.

relationship
Necessário

Metadados que definem a relação.

solution
Necessário
str

Solução opcional: nome único para adicionar relação.

Parâmetros Só de Palavra-Chave

Name Description
solution
Default value: None

Devoluções

Tipo Description

Metadados de relação com relationship_id, relationship_schema_name, relationship_type, lookup_schema_name, referenced_entity, e referencing_entity.

Exceções

Tipo Description

Se o pedido da Web API falhar.

Exemplos

Crie uma relação um-para-muitos: Departamento (1) -> Funcionário (N):


   from PowerPlatform.Dataverse.models import (
       LookupAttributeMetadata,
       OneToManyRelationshipMetadata,
       Label,
       LocalizedLabel,
       CascadeConfiguration,
   )
   from PowerPlatform.Dataverse.common.constants import (
       CASCADE_BEHAVIOR_REMOVE_LINK,
   )

   lookup = LookupAttributeMetadata(
       schema_name="new_DepartmentId",
       display_name=Label(
           localized_labels=[
               LocalizedLabel(label="Department", language_code=1033)
           ]
       ),
   )

   relationship = OneToManyRelationshipMetadata(
       schema_name="new_Department_Employee",
       referenced_entity="new_department",
       referencing_entity="new_employee",
       referenced_attribute="new_departmentid",
       cascade_configuration=CascadeConfiguration(
           delete=CASCADE_BEHAVIOR_REMOVE_LINK,
       ),
   )

   result = client.tables.create_one_to_many_relationship(lookup, relationship)
   print(f"Created lookup field: {result.lookup_schema_name}")

delete

Apaga uma tabela personalizada pelo nome do esquema.

Warning

Esta operação é irreversível e irá apagar todos os registos no

tabela juntamente com a definição da tabela.

Example:


   client.tables.delete("new_MyTestTable")
delete(table: str) -> None

Parâmetros

Name Description
table
Necessário
str

Nome do esquema da tabela (por exemplo, "new_MyTestTable").

Exceções

Tipo Description

Se a tabela não existir ou falhar a eliminação.

delete_alternate_key

Elimine uma chave alternativa pelo seu ID de metadados.

Warning

Eliminar uma chave alternativa que esteja em uso por operações upsert irá

Fazer com que essas operações falhassem. Esta operação é irreversível.

Example:


   client.tables.delete_alternate_key(
       "new_Product",
       "12345678-1234-1234-1234-123456789abc",
   )
delete_alternate_key(table: str, key_id: str) -> None

Parâmetros

Name Description
table
Necessário
str

Nome do esquema da tabela (por exemplo, "new_Product").

key_id
Necessário
str

GUID de metadados da chave alternativa a eliminar.

Exceções

Tipo Description

Se a tabela não existir.

Se o pedido da Web API falhar.

delete_relationship

Apague uma relação pelo seu ID de metadados.

Warning

Eliminar uma relação também remove o atributo de pesquisa associado

para relações de um para muitos. Esta operação é irreversível.

Example:


   client.tables.delete_relationship(
       "12345678-1234-1234-1234-123456789abc"
   )
delete_relationship(relationship_id: str) -> None

Parâmetros

Name Description
relationship_id
Necessário
str

O GUID dos metadados da relação.

Exceções

Tipo Description

Se o pedido da Web API falhar.

get

Obtenha metadados básicos para uma tabela, se existir.

Example:


   info = client.tables.get("new_MyTestTable")
   if info:
       print(f"Logical name: {info['table_logical_name']}")
       print(f"Entity set: {info['entity_set_name']}")
get(table: str) -> TableInfo | None

Parâmetros

Name Description
table
Necessário
str

Nome do esquema da tabela (por exemplo, "new_MyTestTable" ou "account").

Devoluções

Tipo Description

Metadados da tabela, ou None se a tabela não for encontrada. Suporta acesso tipo dict com chaves legadas para compatibilidade retroativa.

get_alternate_keys

Liste todas as chaves alternativas definidas numa tabela.

get_alternate_keys(table: str) -> List[AlternateKeyInfo]

Parâmetros

Name Description
table
Necessário
str

Nome do esquema da tabela (por exemplo, "new_Product").

Devoluções

Tipo Description

Lista de objetos de metadados chave alternativos. Pode estar vazio se não forem definidas chaves alternativas.

Exceções

Tipo Description

Se a tabela não existir.

Se o pedido da Web API falhar.

Exemplos

Liste as chaves alternativas e imprima o seu estado:


   keys = client.tables.get_alternate_keys("new_Product")
   for key in keys:
       print(f"{key.schema_name}: {key.status}")

get_relationship

Recuperar metadados de relação pelo nome do esquema.

Example:


   rel = client.tables.get_relationship("new_Department_Employee")
   if rel:
       print(f"Found: {rel.relationship_schema_name}")
get_relationship(schema_name: str) -> RelationshipInfo | None

Parâmetros

Name Description
schema_name
Necessário
str

O nome do esquema da relação.

Devoluções

Tipo Description

Metadados da relação, ou None se não for encontrado.

Exceções

Tipo Description

Se o pedido da Web API falhar.

list

Liste todas as tabelas não privadas no ambiente Dataverse.

Por defeito, devolve todas as tabelas onde IsPrivate eq false. Forneça uma expressão OData $filter opcional para restringir ainda mais os resultados. A expressão é combinada com a cláusula padrão IsPrivate eq false usando and.

Example:


   # List all non-private tables
   tables = client.tables.list()
   for table in tables:
       print(table["LogicalName"])

   # List only tables whose schema name starts with "new_"
   custom_tables = client.tables.list(
       filter="startswith(SchemaName, 'new_')"
   )

   # List tables with only specific properties
   tables = client.tables.list(
       select=["LogicalName", "SchemaName", "EntitySetName"]
   )
list(*, filter: str | None = None, select: List[str] | None = None) -> List[Dict[str, Any]]

Parâmetros

Name Description
filter
Necessário
str

Expressão OData $filter opcional para restringir ainda mais a lista de tabelas retornadas (por exemplo, "SchemaName eq 'Account'"). Os nomes das colunas nas expressões de filtro devem usar exatamente os nomes das propriedades dos EntityDefinitions metadados (tipicamente PascalCase).

select
Necessário
list[str] ou None

Lista opcional de nomes de propriedades a incluir na resposta (projetada através da opção de consulta OData $select ). Os nomes de propriedades devem usar exatamente os nomes PascalCase dos EntityDefinitions metadados (por exemplo, ["LogicalName", "SchemaName", "DisplayName"]). Quando None (o padrão) ou uma lista vazia, todas as propriedades são devolvidas.

Parâmetros Só de Palavra-Chave

Name Description
filter
Default value: None
select
Default value: None

Devoluções

Tipo Description

Lista de dicionários de metadados EntityDefinition.

list_columns

Liste todas as definições de atributos (colunas) para uma tabela.

Example:


   # List all columns on the account table
   columns = client.tables.list_columns("account")
   for col in columns:
       print(f"{col['LogicalName']} ({col.get('AttributeType')})")

   # List only specific properties
   columns = client.tables.list_columns(
       "account",
       select=["LogicalName", "SchemaName", "AttributeType"],
   )

   # Filter to only string attributes
   columns = client.tables.list_columns(
       "account",
       filter="AttributeType eq 'String'",
   )
list_columns(table: str, *, select: List[str] | None = None, filter: str | None = None) -> List[Dict[str, Any]]

Parâmetros

Name Description
table
Necessário
str

Nome do esquema da tabela (por exemplo, "account" ou "new_Product").

select
Necessário
list[str] ou None

Lista opcional de nomes de propriedades a projetar via $select. Os valores são passados as-is (PascalCase).

filter
Necessário
str

Expressão OData $filter opcional. Por exemplo, "AttributeType eq 'String'" devolve apenas colunas de cadeia.

Parâmetros Só de Palavra-Chave

Name Description
select
Default value: None
filter
Default value: None

Devoluções

Tipo Description

Lista de dicionários brutos de metadados de atributos.

Exceções

Tipo Description

Se a tabela não for encontrada.

Se o pedido da Web API falhar.

list_relationships

Liste todas as definições de relação no ambiente.

Example:


   # List all relationships
   rels = client.tables.list_relationships()
   for rel in rels:
       print(f"{rel['SchemaName']} ({rel.get('@odata.type')})")

   # Filter by type
   one_to_many = client.tables.list_relationships(
       filter="RelationshipType eq Microsoft.Dynamics.CRM.RelationshipType'OneToManyRelationship'"
   )

   # Select specific properties
   rels = client.tables.list_relationships(
       select=["SchemaName", "ReferencedEntity", "ReferencingEntity"]
   )
list_relationships(*, filter: str | None = None, select: List[str] | None = None) -> List[Dict[str, Any]]

Parâmetros

Name Description
filter
Necessário
str

Expressão OData $filter opcional. Por exemplo, "RelationshipType eq Microsoft.Dynamics.CRM.RelationshipType'OneToManyRelationship'" retorna apenas relações um-para-muitas.

select
Necessário
list[str] ou None

Lista opcional de nomes de propriedades a projetar via $select. Os valores são passados as-is (PascalCase).

Parâmetros Só de Palavra-Chave

Name Description
filter
Default value: None
select
Default value: None

Devoluções

Tipo Description

Lista de dicionários brutos de metadados de relações.

Exceções

Tipo Description

Se o pedido da Web API falhar.

list_table_relationships

Liste todas as relações para uma tabela específica.

Combina relações um-para-muitos, muitos-para-um e muitos-para-muitos para a tabela dada, consultando EntityDefinitions({id})/OneToManyRelationships, EntityDefinitions({id})/ManyToOneRelationships, e EntityDefinitions({id})/ManyToManyRelationships.

Example:


   # List all relationships for the account table
   rels = client.tables.list_table_relationships("account")
   for rel in rels:
       print(f"{rel['SchemaName']} -> {rel.get('@odata.type')}")
list_table_relationships(table: str, *, filter: str | None = None, select: List[str] | None = None) -> List[Dict[str, Any]]

Parâmetros

Name Description
table
Necessário
str

Nome do esquema da tabela (por exemplo, "account").

filter
Necessário
str

Expressão OData $filter opcional aplicada a cada subpedido.

select
Necessário
list[str] ou None

Lista opcional de nomes de propriedades a projetar via $select. Os valores são passados as-is (PascalCase).

Parâmetros Só de Palavra-Chave

Name Description
filter
Default value: None
select
Default value: None

Devoluções

Tipo Description

Lista combinada de dicionários de metadados de relações um-para-muitos, muitos-para-um e muitos-para-muitos.

Exceções

Tipo Description

Se a tabela não for encontrada.

Se o pedido da Web API falhar.

remove_columns

Remove uma ou mais colunas de uma tabela.

Example:


   removed = client.tables.remove_columns(
       "new_MyTestTable",
       ["new_Notes", "new_Active"],
   )
   print(removed)  # ['new_Notes', 'new_Active']
remove_columns(table: str, columns: str | List[str]) -> List[str]

Parâmetros

Name Description
table
Necessário
str

Nome do esquema da tabela (por exemplo, "new_MyTestTable").

columns
Necessário
str ou list[str]

Nome do esquema de colunas ou lista de nomes de esquemas de colunas a remover. Deve incluir o prefixo de personalização (por exemplo, "new_TestColumn").

Devoluções

Tipo Description

Nomes de esquemas das colunas que foram removidas.

Exceções

Tipo Description

Se a tabela ou uma coluna especificada não existir.