operations 套件

針對 DataFrame 的批次記錄操作包裝器。

提供 create、 update，以及 delete 接受 pandas.DataFrame / pandas.Series 輸入並將其轉換為標準字典，然後在批次排隊前完成。 這讓資料科學呼叫者能直接將 DataFrame 輸入批次，無需手動轉換。

透過 batch.dataframe 存取。

範例：

   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()

批次操作的命名空間（client.batch）。

透過 client.batch 存取。 用來 new 建立建構者 BatchRequest 。

範例：

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

查詢操作。BatchRequest

鏡像 client.query 完全一樣：相同的方法名稱、相同的簽名。 所有方法回傳 None;結果透過 BatchResult。

不要直接實例化;使用 batch.query。

在 . 上記錄操作 BatchRequest。

鏡像 client.records：相同的方法名稱、相同的簽名。 所有方法都會回傳 None;結果可透過 BatchResult 後 execute方取得。

GA 方法： retrieve （單紀錄）與 list （多紀錄，單頁）。 get 已棄用 — 請改用 retrieve 。

不要直接實例化;使用 batch.records。

用於建構與執行 Dataverse OData $batch 請求的建置器。

透過 new （client.batch.new()） 取得。 將 、 、 和 的運算recordstables相加，或選擇性地將寫入 changeset，然後呼叫 execute。dataframequery

操作依加的順序依序執行。 結果 BatchResult 是每個 HTTP 請求被 BatchItemResponse 派遣一個（有些操作會擴展為多個請求）。

範例：

   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, {
           "primarycontactid@odata.bind": ref
       })
   result = batch.execute()

表格中繼資料操作。BatchRequest

鏡像 client.tables 完全一樣：相同的方法名稱、相同的簽名。 所有方法回傳 None;結果透過 BatchResult。

不要直接實例化;使用 batch.tables。

一個由單一記錄寫入操作組成的交易群組。

所有操作皆成功或被重新合併。 作為情境管理器或呼叫 records 直接新增操作。

不要直接實例化;使用 changeset。

範例：

   with batch.changeset() as cs:
       ref = cs.records.create("contact", {"firstname": "Alice"})
       cs.records.update("account", account_id, {
           "primarycontactid@odata.bind": ref
       })

記錄寫入操作可在 ChangeSet.

鏡像 client.records 功能，但僅限於單一紀錄表單（無法大量建立/更新/刪除）。 只允許寫入操作——在變更集內不允許 GET。

不要直接實例化;使用 ChangeSet.records。

pandas DataFrame CRUD 操作的命名空間。

透過 client.dataframe 存取。 提供以 DataFrame 為導向的封裝器，包覆記錄層級的 CRUD 操作。

範例：

   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"])

檔案操作的命名空間。

透過 client.files 存取。 提供 Dataverse 檔案欄位的檔案上傳操作。

範例：

   client = DataverseClient(base_url, credential)

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

用於查詢操作的命名空間。

透過 client.query 存取。 提供對 Dataverse 資料表的查詢與搜尋操作。

範例：

   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"])

用於記錄級 CRUD 操作的命名空間。

透過 client.records 存取。 提供對個別 Dataverse 記錄的建立、更新、刪除及取得操作。

範例：

   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)

用於資料表層元資料操作的命名空間。

透過 client.tables 存取。 提供建立、刪除、檢查及列出 Dataverse 資料表，以及新增與移除欄位的操作。

範例：

   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")