TableOperations Classe

Espace de noms pour les opérations de métadonnées au niveau de la table.

Accessible via client.tables. Fournit des opérations pour créer, supprimer, inspecter et répertorier des tables Dataverse, ainsi que pour ajouter et supprimer des colonnes.

Exemple :

   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")

Constructeur

TableOperations(client: DataverseClient)

Paramètres

Nom	Description
client Obligatoire	DataverseClient Instance parente DataverseClient .

Méthodes

add_columns	Ajoutez une ou plusieurs colonnes à une table existante. Exemple : created = client.tables.add_columns( "new_MyTestTable", {"new_Notes": "string", "new_Active": "bool"}, ) print(created) # ['new_Notes', 'new_Active']
create	Créez une table personnalisée avec les colonnes spécifiées.
create_alternate_key	Créez une autre clé sur une table. Les autres clés permettent aux opérations upsert d’identifier les enregistrements par une ou plusieurs colonnes au lieu du GUID principal. Une fois la clé créée, mise en file d’attente pour la génération d’index ; son status passage à une "Pending""Active" fois l’index prêt.
create_lookup_field	Créez une relation de champ de recherche simple. Il s’agit d’une méthode pratique qui encapsule create_one_to_many_relationship le cas courant d’ajout d’un champ de recherche à une table existante.
create_many_to_many_relationship	Créez une relation plusieurs-à-plusieurs entre les tables. Cette opération crée une relation plusieurs-à-plusieurs et une table croisée pour gérer la relation.
create_one_to_many_relationship	Créez une relation un-à-plusieurs entre les tables. Cette opération crée à la fois la relation et l’attribut de recherche sur la table de référencement.
delete	Supprimez une table personnalisée par nom de schéma. Warning Cette opération est irréversible et supprime tous les enregistrements dans le table avec la définition de table. Exemple : client.tables.delete("new_MyTestTable")
delete_alternate_key	Supprimez une autre clé par son ID de métadonnées. Warning La suppression d’une autre clé utilisée par les opérations upsert provoquent l’échec de ces opérations. Cette opération est irréversible. Exemple : client.tables.delete_alternate_key( "new_Product", "12345678-1234-1234-1234-123456789abc", )
delete_relationship	Supprimez une relation par son ID de métadonnées. Warning La suppression d’une relation supprime également l’attribut de recherche associé pour les relations un-à-plusieurs. Cette opération est irréversible. Exemple : client.tables.delete_relationship( "12345678-1234-1234-1234-123456789abc" )
get	Obtenez les métadonnées de base d’une table s’il existe. Exemple : 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	Répertorier toutes les clés alternatives définies sur une table.
get_relationship	Récupérer les métadonnées de relation par nom de schéma. Exemple : rel = client.tables.get_relationship("new_Department_Employee") if rel: print(f"Found: {rel.relationship_schema_name}")
list	Répertorier toutes les tables non privées dans l’environnement Dataverse. Par défaut, chaque table renvoie chaque table où IsPrivate eq false. Fournissez une expression OData $filter facultative pour affiner davantage les résultats. L’expression est combinée à la clause par défaut IsPrivate eq false à l’aide andde . Exemple : # 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	Répertorier toutes les définitions d’attribut (colonne) d’une table. Exemple : # 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	Répertorier toutes les définitions de relation dans l’environnement. Exemple : # 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	Répertorier toutes les relations pour une table spécifique. Combine des relations un-à-plusieurs, plusieurs-à-un et plusieurs-à-plusieurs pour la table donnée en interrogeant EntityDefinitions({id})/OneToManyRelationships, EntityDefinitions({id})/ManyToOneRelationshipset EntityDefinitions({id})/ManyToManyRelationships. Exemple : # 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	Supprimez une ou plusieurs colonnes d’une table. Exemple : removed = client.tables.remove_columns( "new_MyTestTable", ["new_Notes", "new_Active"], ) print(removed) # ['new_Notes', 'new_Active']

add_columns

Ajoutez une ou plusieurs colonnes à une table existante.

Exemple :

   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]

Paramètres

Nom	Description
table Obligatoire	str Nom du schéma de la table (par exemple "new_MyTestTable").
columns Obligatoire	dict Mappage des noms de schéma de colonne (avec préfixe de personnalisation) à leurs types. Les types pris en charge sont les mêmes que pour create.

Retours

Type	Description
list[str]	Noms de schéma des colonnes qui ont été créées.

Exceptions

Type	Description
MetadataError	Si la table n’existe pas.

create

Créez une table personnalisée avec les colonnes spécifiées.

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

Paramètres

Nom	Description
table Obligatoire	str Nom du schéma de la table avec préfixe de personnalisation (par exemple "new_MyTestTable").
columns Obligatoire	dict Mappage des noms de schéma de colonne (avec préfixe de personnalisation) à leurs types. Les types pris en charge incluent "string" (ou "text"), "memo" (ou "multiline"), "int" (ou "integer""decimal" ), "float" (ou "money"), (ou "double"), "datetime" (ou "date"), (ou "boolean"), "bool""file"et Enum les sous-classes (pour les jeux d’options locaux).
solution Obligatoire	str Nom unique de solution facultatif qui doit posséder la nouvelle table. En cas d’omission de la table est créée dans la solution par défaut.
primary_column Obligatoire	str Nom de schéma de colonne de nom principal facultatif avec préfixe de personnalisation (par exemple "new_ProductName"). S’il n’est pas fourni, la valeur par défaut est "{prefix}_Name".
display_name Obligatoire	str Nom complet lisible par l’homme pour la table (par exemple "Product"). En cas d’omission, la valeur par défaut est le nom du schéma de table.

Paramètres de mot clé uniquement

Nom	Description
solution	Valeur par défaut: None
primary_column	Valeur par défaut: None
display_name	Valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
TableInfo	Métadonnées de table avec schema_name, , entity_set_namelogical_name, metadata_idet columns_created. Prend en charge l’accès de type dicté avec des clés héritées pour la compatibilité descendante.

Exceptions

Type	Description
MetadataError	Si la création de table échoue ou si la table existe déjà.

Exemples

Créez une table avec des colonnes 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

Créez une autre clé sur une table.

Les autres clés permettent aux opérations upsert d’identifier les enregistrements par une ou plusieurs colonnes au lieu du GUID principal. Une fois la clé créée, mise en file d’attente pour la génération d’index ; son status passage à une "Pending""Active" fois l’index prêt.

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

Paramètres

Nom	Description
table Obligatoire	str Nom du schéma de la table (par exemple "new_Product").
key_name Obligatoire	str Nom du schéma pour la nouvelle clé alternative (par exemple "new_product_code_key").
columns Obligatoire	list[str] Liste des noms logiques de colonne qui composent la clé (par exemple ["new_productcode"]).
display_name Obligatoire	str Nom complet de la clé. La valeur par défaut est si key_name non fourni.
language_code Obligatoire	int Code de langue pour les étiquettes. La valeur par défaut est 1033 (anglais).

Paramètres de mot clé uniquement

Nom	Description
display_name	Valeur par défaut: None
language_code	Valeur par défaut: 1033

Retours

Type	Description
AlternateKeyInfo	Métadonnées pour la clé de remplacement nouvellement créée.

Exceptions

Type	Description
MetadataError	Si la table n’existe pas.
HttpError	Si la demande d’API web échoue.

Exemples

Créez une autre clé à colonne unique pour 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

Créez une relation de champ de recherche simple.

Il s’agit d’une méthode pratique qui encapsule create_one_to_many_relationship le cas courant d’ajout d’un champ de recherche à une table existante.

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

Paramètres

Nom	Description
referencing_table Obligatoire	str Nom logique de la table qui aura le champ de recherche (table enfant).
lookup_field_name Obligatoire	str Nom du schéma pour le champ de recherche (par exemple, "new_AccountId").
referenced_table Obligatoire	str Nom logique de la table référencée (table parente).
display_name Obligatoire	str Nom complet du champ de recherche. La valeur par défaut est le nom de la table référencée.
description Obligatoire	str Description facultative du champ de recherche.
required Obligatoire	bool Indique si la recherche est requise. La valeur par défaut est False.
cascade_delete Obligatoire	str Supprimer le comportement ("RemoveLink", "Cascade", "Restrict"). La valeur par défaut est "RemoveLink".
solution Obligatoire	str Nom unique de solution facultatif à laquelle ajouter la relation.
language_code Obligatoire	int Code de langue pour les étiquettes. La valeur par défaut est 1033 (anglais).

Paramètres de mot clé uniquement

Nom	Description
display_name	Valeur par défaut: None
description	Valeur par défaut: None
required	Valeur par défaut: False
cascade_delete	Valeur par défaut: RemoveLink
solution	Valeur par défaut: None
language_code	Valeur par défaut: 1033

Retours

Type	Description
RelationshipInfo	Métadonnées de relation avec relationship_id, , relationship_schema_namerelationship_type, lookup_schema_name, referenced_entity, et referencing_entity.

Exceptions

Type	Description
HttpError	Si la demande d’API web échoue.

Exemples

Créez un champ de recherche simple :

   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

Créez une relation plusieurs-à-plusieurs entre les tables.

Cette opération crée une relation plusieurs-à-plusieurs et une table croisée pour gérer la relation.

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

Paramètres

Nom	Description
relationship Obligatoire	ManyToManyRelationshipMetadata Métadonnées définissant la relation plusieurs-à-plusieurs.
solution Obligatoire	str Nom unique de solution facultatif à laquelle ajouter une relation.

Paramètres de mot clé uniquement

Nom	Description
solution	Valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
RelationshipInfo	Métadonnées de relation avec relationship_id, , relationship_schema_namerelationship_type, entity1_logical_name, et entity2_logical_name.

Exceptions

Type	Description
HttpError	Si la demande d’API web échoue.

Exemples

Créer une relation plusieurs-à-plusieurs : Employé <-> Projet :

   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

Créez une relation un-à-plusieurs entre les tables.

Cette opération crée à la fois la relation et l’attribut de recherche sur la table de référencement.

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

Paramètres

Nom	Description
lookup Obligatoire	LookupAttributeMetadata Métadonnées définissant l’attribut de recherche.
relationship Obligatoire	OneToManyRelationshipMetadata Métadonnées définissant la relation.
solution Obligatoire	str Nom unique de solution facultatif à laquelle ajouter une relation.

Paramètres de mot clé uniquement

Nom	Description
solution	Valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
RelationshipInfo	Métadonnées de relation avec relationship_id, , relationship_schema_namerelationship_type, lookup_schema_name, referenced_entity, et referencing_entity.

Exceptions

Type	Description
HttpError	Si la demande d’API web échoue.

Exemples

Créer une relation un-à-plusieurs : Département (1) -> Employé (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

Supprimez une table personnalisée par nom de schéma.

Warning

Cette opération est irréversible et supprime tous les enregistrements dans le

table avec la définition de table.

Exemple :

   client.tables.delete("new_MyTestTable")

delete(table: str) -> None

Paramètres

Nom	Description
table Obligatoire	str Nom du schéma de la table (par exemple "new_MyTestTable").

Exceptions

Type	Description
MetadataError	Si la table n’existe pas ou si la suppression échoue.

delete_alternate_key

Supprimez une autre clé par son ID de métadonnées.

Warning

La suppression d’une autre clé utilisée par les opérations upsert

provoquent l’échec de ces opérations. Cette opération est irréversible.

Exemple :

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

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

Paramètres

Nom	Description
table Obligatoire	str Nom du schéma de la table (par exemple "new_Product").
key_id Obligatoire	str GUID des métadonnées de la clé de remplacement à supprimer.

Exceptions

Type	Description
MetadataError	Si la table n’existe pas.
HttpError	Si la demande d’API web échoue.

delete_relationship

Supprimez une relation par son ID de métadonnées.

Warning

La suppression d’une relation supprime également l’attribut de recherche associé

pour les relations un-à-plusieurs. Cette opération est irréversible.

Exemple :

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

delete_relationship(relationship_id: str) -> None

Paramètres

Nom	Description
relationship_id Obligatoire	str GUID des métadonnées de relation.

Exceptions

Type	Description
HttpError	Si la demande d’API web échoue.

get

Obtenez les métadonnées de base d’une table s’il existe.

Exemple :

   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

Paramètres

Nom	Description
table Obligatoire	str Nom du schéma de la table (par exemple "new_MyTestTable" , ou "account").

Retours

Type	Description
TableInfo, None	Métadonnées de table ou None si la table est introuvable. Prend en charge l’accès de type dicté avec des clés héritées pour la compatibilité descendante.

get_alternate_keys

Répertorier toutes les clés alternatives définies sur une table.

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

Paramètres

Nom	Description
table Obligatoire	str Nom du schéma de la table (par exemple "new_Product").

Retours

Type	Description
list[AlternateKeyInfo]	Liste des objets de métadonnées de clé de remplacement. Peut être vide si aucune autre clé n’est définie.

Exceptions

Type	Description
MetadataError	Si la table n’existe pas.
HttpError	Si la demande d’API web échoue.

Exemples

Répertoriez les autres clés et imprimez leur état :

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

get_relationship

Récupérer les métadonnées de relation par nom de schéma.

Exemple :

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

get_relationship(schema_name: str) -> RelationshipInfo | None

Paramètres

Nom	Description
schema_name Obligatoire	str Le nom du schéma de la relation.

Retours

Type	Description
RelationshipInfo, None	Métadonnées de relation, ou None s’il n’est pas trouvé.

Exceptions

Type	Description
HttpError	Si la demande d’API web échoue.

list

Répertorier toutes les tables non privées dans l’environnement Dataverse.

Par défaut, chaque table renvoie chaque table où IsPrivate eq false. Fournissez une expression OData $filter facultative pour affiner davantage les résultats. L’expression est combinée à la clause par défaut IsPrivate eq false à l’aide andde .

Exemple :

   # 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]]

Paramètres

Nom	Description
filter Obligatoire	str Expression OData $filter facultative pour affiner davantage la liste des tables retournées (par exemple "SchemaName eq 'Account'"). Les noms de colonnes dans les expressions de filtre doivent utiliser les noms de propriétés exacts des EntityDefinitions métadonnées (généralement PascalCase).
select Obligatoire	list[str] ou None Liste facultative des noms de propriétés à inclure dans la réponse (projetée via l’option de requête OData $select ). Les noms de propriété doivent utiliser les noms PascalCase exacts des EntityDefinitions métadonnées (par exemple ["LogicalName", "SchemaName", "DisplayName"]). Lorsque None (la valeur par défaut) ou une liste vide, toutes les propriétés sont retournées.

Paramètres de mot clé uniquement

Nom	Description
filter	Valeur par défaut: None
select	Valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
list[dict]	Liste des dictionnaires de métadonnées EntityDefinition.

list_columns

Répertorier toutes les définitions d’attribut (colonne) d’une table.

Exemple :

   # 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]]

Paramètres

Nom	Description
table Obligatoire	str Nom du schéma de la table (par exemple "account" , ou "new_Product").
select Obligatoire	list[str] ou None Liste facultative des noms de propriétés à projeter via $select. Les valeurs sont passées as-is (PascalCase).
filter Obligatoire	str Expression OData $filter facultative. Par exemple, "AttributeType eq 'String'" retourne uniquement des colonnes de chaîne.

Paramètres de mot clé uniquement

Nom	Description
select	Valeur par défaut: None
filter	Valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
list[dict[str, Any]]	Liste des dictionnaires de métadonnées d’attribut brut.

Exceptions

Type	Description
MetadataError	Si la table est introuvable.
HttpError	Si la demande d’API web échoue.

list_relationships

Répertorier toutes les définitions de relation dans l’environnement.

Exemple :

   # 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]]

Paramètres

Nom	Description
filter Obligatoire	str Expression OData $filter facultative. Par exemple, "RelationshipType eq Microsoft.Dynamics.CRM.RelationshipType'OneToManyRelationship'" retourne uniquement des relations un-à-plusieurs.
select Obligatoire	list[str] ou None Liste facultative des noms de propriétés à projeter via $select. Les valeurs sont passées as-is (PascalCase).

Paramètres de mot clé uniquement

Nom	Description
filter	Valeur par défaut: None
select	Valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
list[dict[str, Any]]	Liste des dictionnaires de métadonnées de relation brute.

Exceptions

Type	Description
HttpError	Si la demande d’API web échoue.

list_table_relationships

Répertorier toutes les relations pour une table spécifique.

Combine des relations un-à-plusieurs, plusieurs-à-un et plusieurs-à-plusieurs pour la table donnée en interrogeant EntityDefinitions({id})/OneToManyRelationships, EntityDefinitions({id})/ManyToOneRelationshipset EntityDefinitions({id})/ManyToManyRelationships.

Exemple :

   # 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]]

Paramètres

Nom	Description
table Obligatoire	str Nom du schéma de la table (par exemple "account").
filter Obligatoire	str Expression OData $filter facultative appliquée à chaque sous-requête.
select Obligatoire	list[str] ou None Liste facultative des noms de propriétés à projeter via $select. Les valeurs sont passées as-is (PascalCase).

Paramètres de mot clé uniquement

Nom	Description
filter	Valeur par défaut: None
select	Valeur par défaut: None

Retours

Type	Description
list[dict[str, Any]]	Liste combinée de dictionnaires de métadonnées de relation un-à-plusieurs, plusieurs-à-un et plusieurs-à-plusieurs.

Exceptions

Type	Description
MetadataError	Si la table est introuvable.
HttpError	Si la demande d’API web échoue.

remove_columns

Supprimez une ou plusieurs colonnes d’une table.

Exemple :

   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]

Paramètres

Nom	Description
table Obligatoire	str Nom du schéma de la table (par exemple "new_MyTestTable").
columns Obligatoire	str ou list[str] Nom du schéma de colonne ou liste des noms de schémas de colonne à supprimer. Doit inclure le préfixe de personnalisation (par exemple "new_TestColumn").

Retours

Type	Description
list[str]	Noms de schéma des colonnes qui ont été supprimées.

Exceptions

Type	Description
MetadataError	Si la table ou une colonne spécifiée n’existe pas.