TableOperations Klasse

Namespace für Metadatenvorgänge auf Tabellenebene.

Zugriff über client.tables. Stellt Vorgänge zum Erstellen, Löschen, Überprüfen und Auflisten von Dataverse-Tabellen sowie zum Hinzufügen und Entfernen von Spalten bereit.

Beispiel:

   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")

Konstruktor

TableOperations(client: DataverseClient)

Parameter

Name	Beschreibung
client Erforderlich	DataverseClient Die übergeordnete DataverseClient Instanz.

Methoden

add_columns	Fügen Sie einer vorhandenen Tabelle mindestens eine Spalte hinzu. Beispiel: created = client.tables.add_columns( "new_MyTestTable", {"new_Notes": "string", "new_Active": "bool"}, ) print(created) # ['new_Notes', 'new_Active']
create	Erstellen Sie eine benutzerdefinierte Tabelle mit den angegebenen Spalten.
create_alternate_key	Erstellen Sie einen alternativen Schlüssel in einer Tabelle. Alternative Schlüssel ermöglichen upsert-Vorgängen, Datensätze nach einer oder mehreren Spalten anstelle der primären GUID zu identifizieren. Nach der Erstellung wird der Schlüssel für die Indexerstellung in die Warteschlange gestellt; ihr status wechselt von "Pending" zu "Active" dem, nachdem der Index bereit ist.
create_lookup_field	Erstellen Sie eine einfache Nachschlagefeldbeziehung. Dies ist eine Bequeme Methode, die für den gängigen Fall beim Hinzufügen eines Nachschlagefelds create_one_to_many_relationship zu einer vorhandenen Tabelle umschließt.
create_many_to_many_relationship	Erstellen Sie eine m:n-Beziehung zwischen Tabellen. Dieser Vorgang erstellt eine m:n-Beziehung und eine überschneidende Tabelle zum Verwalten der Beziehung.
create_one_to_many_relationship	Erstellen Sie eine 1:n-Beziehung zwischen Tabellen. Dieser Vorgang erstellt sowohl die Beziehung als auch das Nachschlageattribute für die referenzierende Tabelle.
delete	Löschen Sie eine benutzerdefinierte Tabelle anhand des Schemanamens. Warning Dieser Vorgang ist unumkehrbar und löscht alle Datensätze im Tabelle zusammen mit der Tabellendefinition. Beispiel: client.tables.delete("new_MyTestTable")
delete_alternate_key	Löschen Sie einen alternativen Schlüssel anhand der Metadaten-ID. Warning Das Löschen eines alternativen Schlüssels, der von Upsert-Vorgängen verwendet wird, wird bewirkt, dass diese Vorgänge fehlschlagen. Dieser Vorgang kann nicht rückgängig gemacht werden. Beispiel: client.tables.delete_alternate_key( "new_Product", "12345678-1234-1234-1234-123456789abc", )
delete_relationship	Löschen Sie eine Beziehung anhand ihrer Metadaten-ID. Warning Durch das Löschen einer Beziehung wird auch das zugeordnete Nachschlageattribute entfernt. für 1:n-Beziehungen. Dieser Vorgang kann nicht rückgängig gemacht werden. Beispiel: client.tables.delete_relationship( "12345678-1234-1234-1234-123456789abc" )
get	Rufen Sie grundlegende Metadaten für eine Tabelle ab, falls sie vorhanden ist. Beispiel: 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	Auflisten aller alternativen Schlüssel, die in einer Tabelle definiert sind.
get_relationship	Abrufen von Beziehungsmetadaten nach Schemaname. Beispiel: rel = client.tables.get_relationship("new_Department_Employee") if rel: print(f"Found: {rel.relationship_schema_name}")
list	Listet alle nicht privaten Tabellen in der Dataverse-Umgebung auf. Standardmäßig wird jede Tabelle zurückgegeben, in der IsPrivate eq false. Geben Sie einen optionalen OData-Ausdruck $filter an, um die Ergebnisse weiter einzugrenzen. Der Ausdruck wird mit der Standardklausel IsPrivate eq false kombiniert, die andverwendet wird. Beispiel: # 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	Listen Sie alle Attributdefinitionen (Spalten) für eine Tabelle auf. Beispiel: # 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	Listet alle Beziehungsdefinitionen in der Umgebung auf. Beispiel: # 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	Listet alle Beziehungen für eine bestimmte Tabelle auf. Kombiniert 1:n-, n:n- und m:n-Beziehungen für die angegebene Tabelle durch Abfragen EntityDefinitions({id})/OneToManyRelationships, EntityDefinitions({id})/ManyToOneRelationshipsund EntityDefinitions({id})/ManyToManyRelationships. Beispiel: # 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	Entfernen Sie eine oder mehrere Spalten aus einer Tabelle. Beispiel: removed = client.tables.remove_columns( "new_MyTestTable", ["new_Notes", "new_Active"], ) print(removed) # ['new_Notes', 'new_Active']

add_columns

Fügen Sie einer vorhandenen Tabelle mindestens eine Spalte hinzu.

Beispiel:

   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]

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Schemaname der Tabelle (z. B. "new_MyTestTable").
columns Erforderlich	dict Zuordnung von Spaltenschemanamen (mit Anpassungspräfix) zu ihren Typen. Unterstützte Typen sind identisch mit create.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
list[str]	Schemanamen der spalten, die erstellt wurden.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
MetadataError	Wenn die Tabelle nicht vorhanden ist.

create

Erstellen Sie eine benutzerdefinierte Tabelle mit den angegebenen Spalten.

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

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Schemaname der Tabelle mit Anpassungspräfix (z. B. "new_MyTestTable").
columns Erforderlich	dict Zuordnung von Spaltenschemanamen (mit Anpassungspräfix) zu ihren Typen. Unterstützte Typen umfassen "string" (oder "text"), "memo" (oder ), "int" (oder "integer""multiline"), "decimal" (oder "money"), "float" (oder "double"), "datetime" (oder ), (oder "date"), "bool" (oder "boolean"), "file"und Enum Unterklassen (für lokale Optionssätze).
solution Erforderlich	str Optionaler Eindeutiger Lösungsname, der die neue Tabelle besitzen soll. Wenn sie nicht angegeben wird, wird die Tabelle in der Standardlösung erstellt.
primary_column Erforderlich	str Optionaler Name des Spaltenschemanamens mit Anpassungspräfix (z. B. "new_ProductName"). Wenn nicht angegeben, wird standardmäßig auf "{prefix}_Name".
display_name Erforderlich	str Lesbarer Anzeigename für die Tabelle (z. B. "Product"). Wenn dieser Parameter nicht angegeben wird, wird standardmäßig der Tabellenschemaname verwendet.

Nur Schlüsselwortparameter

Name	Beschreibung
solution	Standardwert: None
primary_column	Standardwert: None
display_name	Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
TableInfo	Tabellenmetadaten mit schema_name, entity_set_name, , logical_name, metadata_idund columns_created. Unterstützt den diktierähnlichen Zugriff mit Legacyschlüsseln zur Abwärtskompatibilität.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
MetadataError	Wenn die Tabellenerstellung fehlschlägt oder die Tabelle bereits vorhanden ist.

Beispiele

Erstellen einer Tabelle mit einfachen Spalten:

   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

Erstellen Sie einen alternativen Schlüssel in einer Tabelle.

Alternative Schlüssel ermöglichen upsert-Vorgängen, Datensätze nach einer oder mehreren Spalten anstelle der primären GUID zu identifizieren. Nach der Erstellung wird der Schlüssel für die Indexerstellung in die Warteschlange gestellt; ihr status wechselt von "Pending" zu "Active" dem, nachdem der Index bereit ist.

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

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Schemaname der Tabelle (z. B. "new_Product").
key_name Erforderlich	str Schemaname für den neuen alternativen Schlüssel (z. B. "new_product_code_key").
columns Erforderlich	list[str] Liste der logischen Spaltennamen, die den Schlüssel verfassen (z. B. ["new_productcode"]).
display_name Erforderlich	str Anzeigename für den Schlüssel. Der Standardwert ist, wenn er nicht angegeben wird key_name .
language_code Erforderlich	int Sprachcode für Bezeichnungen. Standardwert ist 1033 (Englisch).

Nur Schlüsselwortparameter

Name	Beschreibung
display_name	Standardwert: None
language_code	Standardwert: 1033

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
AlternateKeyInfo	Metadaten für den neu erstellten alternativen Schlüssel.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
MetadataError	Wenn die Tabelle nicht vorhanden ist.
HttpError	Wenn die Web-API-Anforderung fehlschlägt.

Beispiele

Erstellen Eines einspaltigen alternativen Schlüssels für 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

Erstellen Sie eine einfache Nachschlagefeldbeziehung.

Dies ist eine Bequeme Methode, die für den gängigen Fall beim Hinzufügen eines Nachschlagefelds create_one_to_many_relationship zu einer vorhandenen Tabelle umschließt.

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

Parameter

Name	Beschreibung
referencing_table Erforderlich	str Logischer Name der Tabelle mit dem Nachschlagefeld (untergeordnete Tabelle).
lookup_field_name Erforderlich	str Schemaname für das Nachschlagefeld (z. B. "new_AccountId").
referenced_table Erforderlich	str Logischer Name der Tabelle, auf die verwiesen wird (übergeordnete Tabelle).
display_name Erforderlich	str Anzeigename für das Nachschlagefeld. Standardmäßig wird auf den Namen der referenzierten Tabelle verwiesen.
description Erforderlich	str Optionale Beschreibung für das Nachschlagefeld.
required Erforderlich	bool Gibt an, ob die Suche erforderlich ist. Wird standardmäßig auf False festgelegt.
cascade_delete Erforderlich	str Löschverhalten ("RemoveLink", "Cascade", "Restrict"). Wird standardmäßig auf "RemoveLink" festgelegt.
solution Erforderlich	str Optionaler eindeutiger Lösungsname, dem die Beziehung hinzugefügt werden soll.
language_code Erforderlich	int Sprachcode für Bezeichnungen. Standardwert ist 1033 (Englisch).

Nur Schlüsselwortparameter

Name	Beschreibung
display_name	Standardwert: None
description	Standardwert: None
required	Standardwert: False
cascade_delete	Standardwert: RemoveLink
solution	Standardwert: None
language_code	Standardwert: 1033

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
RelationshipInfo	Beziehungsmetadaten mit relationship_id, relationship_schema_name, , relationship_typelookup_schema_name, , referenced_entityund referencing_entity.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
HttpError	Wenn die Web-API-Anforderung fehlschlägt.

Beispiele

Erstellen eines einfachen Nachschlagefelds:

   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

Erstellen Sie eine m:n-Beziehung zwischen Tabellen.

Dieser Vorgang erstellt eine m:n-Beziehung und eine überschneidende Tabelle zum Verwalten der Beziehung.

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

Parameter

Name	Beschreibung
relationship Erforderlich	ManyToManyRelationshipMetadata Metadaten, die die m:n-Beziehung definieren.
solution Erforderlich	str Optionaler eindeutiger Lösungsname zum Hinzufügen einer Beziehung zu.

Nur Schlüsselwortparameter

Name	Beschreibung
solution	Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
RelationshipInfo	Beziehungsmetadaten mit relationship_id, relationship_schema_name, , relationship_type, entity1_logical_nameund entity2_logical_name.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
HttpError	Wenn die Web-API-Anforderung fehlschlägt.

Beispiele

Erstellen einer n:n-Beziehung: Mitarbeiter <-> Projekt:

   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

Erstellen Sie eine 1:n-Beziehung zwischen Tabellen.

Dieser Vorgang erstellt sowohl die Beziehung als auch das Nachschlageattribute für die referenzierende Tabelle.

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

Parameter

Name	Beschreibung
lookup Erforderlich	LookupAttributeMetadata Metadaten, die das Nachschlageattribute definieren.
relationship Erforderlich	OneToManyRelationshipMetadata Metadaten, die die Beziehung definieren.
solution Erforderlich	str Optionaler eindeutiger Lösungsname zum Hinzufügen einer Beziehung zu.

Nur Schlüsselwortparameter

Name	Beschreibung
solution	Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
RelationshipInfo	Beziehungsmetadaten mit relationship_id, relationship_schema_name, , relationship_typelookup_schema_name, , referenced_entityund referencing_entity.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
HttpError	Wenn die Web-API-Anforderung fehlschlägt.

Beispiele

Erstellen sie eine 1:n-Beziehung: Abteilung (1) –> Mitarbeiter (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

Löschen Sie eine benutzerdefinierte Tabelle anhand des Schemanamens.

Warning

Dieser Vorgang ist unumkehrbar und löscht alle Datensätze im

Tabelle zusammen mit der Tabellendefinition.

Beispiel:

   client.tables.delete("new_MyTestTable")

delete(table: str) -> None

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Schemaname der Tabelle (z. B. "new_MyTestTable").

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
MetadataError	Wenn die Tabelle nicht vorhanden ist oder ein Löschvorgang fehlschlägt.

delete_alternate_key

Löschen Sie einen alternativen Schlüssel anhand der Metadaten-ID.

Warning

Das Löschen eines alternativen Schlüssels, der von Upsert-Vorgängen verwendet wird, wird

bewirkt, dass diese Vorgänge fehlschlagen. Dieser Vorgang kann nicht rückgängig gemacht werden.

Beispiel:

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

delete_alternate_key(table: str, key_id: str) -> None

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Schemaname der Tabelle (z. B. "new_Product").
key_id Erforderlich	str Metadaten-GUID des zu löschenden alternativen Schlüssels.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
MetadataError	Wenn die Tabelle nicht vorhanden ist.
HttpError	Wenn die Web-API-Anforderung fehlschlägt.

delete_relationship

Löschen Sie eine Beziehung anhand ihrer Metadaten-ID.

Warning

Durch das Löschen einer Beziehung wird auch das zugeordnete Nachschlageattribute entfernt.

für 1:n-Beziehungen. Dieser Vorgang kann nicht rückgängig gemacht werden.

Beispiel:

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

delete_relationship(relationship_id: str) -> None

Parameter

Name	Beschreibung
relationship_id Erforderlich	str Die GUID der Beziehungsmetadaten.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
HttpError	Wenn die Web-API-Anforderung fehlschlägt.

get

Rufen Sie grundlegende Metadaten für eine Tabelle ab, falls sie vorhanden ist.

Beispiel:

   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

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Schemaname der Tabelle (z. B. "new_MyTestTable" oder "account").

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
TableInfo, None	Tabellenmetadaten oder None wenn die Tabelle nicht gefunden wird. Unterstützt den diktierähnlichen Zugriff mit Legacyschlüsseln zur Abwärtskompatibilität.

get_alternate_keys

Auflisten aller alternativen Schlüssel, die in einer Tabelle definiert sind.

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

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Schemaname der Tabelle (z. B. "new_Product").

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
list[AlternateKeyInfo]	Liste der alternativen Schlüsselmetadatenobjekte. Kann leer sein, wenn keine alternativen Schlüssel definiert sind.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
MetadataError	Wenn die Tabelle nicht vorhanden ist.
HttpError	Wenn die Web-API-Anforderung fehlschlägt.

Beispiele

Listen Sie alternative Schlüssel auf, und drucken Sie deren Status:

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

get_relationship

Abrufen von Beziehungsmetadaten nach Schemaname.

Beispiel:

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

get_relationship(schema_name: str) -> RelationshipInfo | None

Parameter

Name	Beschreibung
schema_name Erforderlich	str Der Schemaname der Beziehung.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
RelationshipInfo, None	Beziehungsmetadaten oder None falls nicht gefunden.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
HttpError	Wenn die Web-API-Anforderung fehlschlägt.

list

Listet alle nicht privaten Tabellen in der Dataverse-Umgebung auf.

Standardmäßig wird jede Tabelle zurückgegeben, in der IsPrivate eq false. Geben Sie einen optionalen OData-Ausdruck $filter an, um die Ergebnisse weiter einzugrenzen. Der Ausdruck wird mit der Standardklausel IsPrivate eq false kombiniert, die andverwendet wird.

Beispiel:

   # 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]]

Parameter

Name	Beschreibung
filter Erforderlich	str Optionaler OData-Ausdruck $filter , um die Liste der zurückgegebenen Tabellen weiter einzugrenzen (z. B. "SchemaName eq 'Account'"). Spaltennamen in Filterausdrücken müssen die genauen Eigenschaftennamen aus den EntityDefinitions Metadaten verwenden (in der Regel PascalCase).
select Erforderlich	list[str] oder None Optionale Liste der Eigenschaftsnamen, die in die Antwort eingeschlossen werden sollen (projiziert über die OData-Abfrageoption $select ). Eigenschaftennamen müssen die genauen PascalCase-Namen aus den EntityDefinitions Metadaten verwenden (z. B. ["LogicalName", "SchemaName", "DisplayName"]). Wenn None (standard) oder eine leere Liste alle Eigenschaften zurückgegeben werden.

Nur Schlüsselwortparameter

Name	Beschreibung
filter	Standardwert: None
select	Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
list[dict]	Liste der EntityDefinition-Metadatenwörterbücher.

list_columns

Listen Sie alle Attributdefinitionen (Spalten) für eine Tabelle auf.

Beispiel:

   # 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]]

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Schemaname der Tabelle (z. B. "account" oder "new_Product").
select Erforderlich	list[str] oder None Optionale Liste der Eigenschaftsnamen für Das Projekt über $select. Werte werden as-is (PascalCase) übergeben.
filter Erforderlich	str Optionaler OData-Ausdruck $filter . Gibt beispielsweise "AttributeType eq 'String'" nur Zeichenfolgenspalten zurück.

Nur Schlüsselwortparameter

Name	Beschreibung
select	Standardwert: None
filter	Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
list[dict[str, Any]]	Liste der Unformatierten Attributmetadatenverzeichnisse.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
MetadataError	Wenn die Tabelle nicht gefunden wird.
HttpError	Wenn die Web-API-Anforderung fehlschlägt.

list_relationships

Listet alle Beziehungsdefinitionen in der Umgebung auf.

Beispiel:

   # 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]]

Parameter

Name	Beschreibung
filter Erforderlich	str Optionaler OData-Ausdruck $filter . Beispiel: "RelationshipType eq Microsoft.Dynamics.CRM.RelationshipType'OneToManyRelationship'" gibt nur 1:n-Beziehungen zurück.
select Erforderlich	list[str] oder None Optionale Liste der Eigenschaftsnamen für Das Projekt über $select. Werte werden as-is (PascalCase) übergeben.

Nur Schlüsselwortparameter

Name	Beschreibung
filter	Standardwert: None
select	Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
list[dict[str, Any]]	Liste der Metadatenverzeichnisse für rohe Beziehungen.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
HttpError	Wenn die Web-API-Anforderung fehlschlägt.

list_table_relationships

Listet alle Beziehungen für eine bestimmte Tabelle auf.

Kombiniert 1:n-, n:n- und m:n-Beziehungen für die angegebene Tabelle durch Abfragen EntityDefinitions({id})/OneToManyRelationships, EntityDefinitions({id})/ManyToOneRelationshipsund EntityDefinitions({id})/ManyToManyRelationships.

Beispiel:

   # 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]]

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Schemaname der Tabelle (z. B. "account").
filter Erforderlich	str Optionaler OData-Ausdruck $filter , der auf jede Unteranforderung angewendet wird.
select Erforderlich	list[str] oder None Optionale Liste der Eigenschaftsnamen für Das Projekt über $select. Werte werden as-is (PascalCase) übergeben.

Nur Schlüsselwortparameter

Name	Beschreibung
filter	Standardwert: None
select	Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
list[dict[str, Any]]	Kombinierte Liste der 1:n-, n:n- und m:n-Beziehungsmetawörterbücher.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
MetadataError	Wenn die Tabelle nicht gefunden wird.
HttpError	Wenn die Web-API-Anforderung fehlschlägt.

remove_columns

Entfernen Sie eine oder mehrere Spalten aus einer Tabelle.

Beispiel:

   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]

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Schemaname der Tabelle (z. B. "new_MyTestTable").
columns Erforderlich	str oder list[str] Spaltenschemaname oder Liste der zu entfernenden Spaltenschemanamen. Muss das Anpassungspräfix (z. B. "new_TestColumn") enthalten.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
list[str]	Schemanamen der Spalten, die entfernt wurden.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
MetadataError	Wenn die Tabelle oder eine angegebene Spalte nicht vorhanden ist.