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Sie können die leistungsstarke Python-Programmiersprache verwenden, um visuelle Elemente in Power BI zu erstellen. Viele Python-Pakete werden in Power BI unterstützt, und es werden immer mehr unterstützt.
In den folgenden Abschnitten wird eine alphabetische Tabelle bereitgestellt, in der Python-Pakete in Power BI unterstützt werden.
Anforderungen und Einschränkungen von Python-Paketen
Es gibt eine Handvoll Anforderungen und Einschränkungen für Python-Pakete:
- Power BI unterstützt in der Regel Python-Pakete mit kostenlosen und Open-Source-Softwarelizenzen wie GPL-2, GPL-3, MIT+usw.
- Power BI unterstützt Pakete, die in PyPI veröffentlicht wurden. Der Dienst unterstützt keine privaten oder benutzerdefinierten Python-Pakete. Benutzer werden ermutigt, ihre privaten Pakete auf PyPI verfügbar zu machen, bevor Sie das Paket in Power BI anfordern.
- Für Python-Visualisierungen in Power BI Desktop können Sie jedes Paket installieren, einschließlich benutzerdefinierter Python-Pakete.
- Aus Sicherheits- und Datenschutzgründen werden Python-Pakete, die Clientserverabfragen über das Web im Dienst bereitstellen, nicht unterstützt. Netzwerke werden für solche Versuche blockiert.
- Der Genehmigungsprozess zum Einschließen eines neuen Python-Pakets weist eine Struktur von Abhängigkeiten auf. Einige Abhängigkeiten, die für die Installation im Dienst erforderlich sind, können nicht unterstützt werden.
Für Berichte in von Premium/Fabric unterstützten Arbeitsbereichen
- Python-Laufzeit: Python 3.11
Python-Pakete, die im Power BI-Dienst unterstützt werden
Die folgende Tabelle zeigt, welche Pakete in Power BI für Berichte in Premium/Fabric-gesicherten Arbeitsbereichen und Pro/PPU-Lizenzen unterstützt werden. Herunterladen von Paketen hier
Paket | Version |
---|---|
asttokens | 2.4.1 |
Zertifikat | 2024.8.30 |
Kommunikation | 0.2.2 |
Contourpy | 1.3.0 |
Fahrradfahrer | 0.12.1 |
debugpy | 1.8.5 |
Dekorateur | 5.1.1 |
Ausnahmegruppe | 1.2.2 |
ausführen | 2.1.0 |
fonttools | 4.53.1 |
importlib_metadata | 8.4.0 |
ipykernel | 6.29.4 |
ipython | 8.27.0 |
Jedi | 0.19.1 |
joblib | 1.4.2 |
jupyter_client | 8.6.2 |
jupyter_core | 5.7.2 |
kiwisolver | 1.4.5 |
matplotlib | 3.8.4 |
matplotlib inline | 0.1.7 |
Munkres | 1.1.4 |
nest_asyncio | 1.6.0 |
numpy | 2.0.0 |
Verpackung | 24.1 |
Pandas | 2.2.2 |
Parso | 0.8.4 |
Sündenbock | 0.5.6 |
pexpect | 4.9.0 |
Pickleshare | 0.7.5 |
Kissen | 10.4.0 |
Pip | 24 |
platformdirs | 4.2.2 |
Schicht | 3.11 |
prompt_toolkit | 3.0.47 |
psutil | 6.0.0 |
ptyprocess | 0.7.0 |
pure_eval | 0.2.3 |
Pygments | 2.18.0 |
Pyparsing | 3.1.2 |
PyQt5 | 5.15.9 |
PyQt5 sip | 12.12.2 |
python dateutil | 2.9.0 |
Pytz | 2024.1 |
pyzmq | 26.2.0 |
scikit lernen | 1.5.0 |
SciPy | 1.13.1 |
Seegeboren | 0.13.2 |
setuptools | 70.0.0 |
Nippen | 6.7.12 |
Sechs | 1.16.0 |
Stapeldaten | 0.6.2 |
StatistikModelle | 0.14.2 |
Threadpoolctl | 3.5.0 |
toml | 0.10.2 |
tomli | 2.0.1 |
Tornado | 6.4.1 |
Traitlets | 5.14.3 |
typing_extensions | 4.12.2 |
tzdata | 2024.1 |
unicodedata2 | 15.1.0 |
wcwidth | 0.2.13 |
Rad | 0.44.0 |
xgboost | 2.0.3 |
Reißverschluss | 3.20.1 |
Überlegungen und Einschränkungen
Py-Visualisierungen werden im Dienst für Souveräne Cloudkunden und Mandanten in Regionen ohne Fabric-Verfügbarkeit nicht unterstützt. Py-Visualisierungen werden in Desktop für alle Benutzer unterstützt.
Py-Visualisierungen werden mit Dienstprinzipalprofilen für App-eigene Daten nicht unterstützt.
Py-Visuelle Elemente, die vom Power BI-Dienst gerendert werden, unterliegen einem Grenzwert von 30 MB. Dieser Grenzwert gilt für die Gesamtnutzlast komprimierter Eingabedaten und des Python-Skripts selbst. Überprüfen Sie nach der Veröffentlichung des Berichts immer die Py-Visuals, um sicherzustellen, dass der Bericht wie erwartet angezeigt wird.
Py-Visuelle Elemente, die im Power BI-Dienst gerendert werden, unterliegen einem Skriptausführungstimeout von 1 Minute.
Die Veröffentlichung im Web wird nicht unterstützt.
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