Hızlı Başlangıç: İlk DAX sorgunuzu çalıştırma

Bu hızlı başlangıç kılavuzunda, Power BI'ye kimlik doğrulaması yaparsınız, anlamsal modele karşı bir DAX sorgusu yürütürsünüz ve Arrow yanıtını yerel veri yapısında seriden çıkarırsınız.

Prerequisites

En az bir anlam modeline sahip Power BI çalışma alanı.
Anlam modeli üzerinde derleme ve okuma izinleri.
Microsoft Entra uygulama kaydı (veya test için etkileşimli kimlik doğrulaması kullanın).

Python 3.10 veya üzeri.
Bağımlılıkları yükleyin:
```
pip install msal pyarrow pandas
```

1 - Kimlik doğrulaması

Belirtilen https://analysis.windows.net/powerbi/api/.default kapsamına sahip bir taşıyıcı belirteç alın.

from msal import PublicClientApplication

client_id = "YOUR_APP_CLIENT_ID"
authority = "https://login.microsoftonline.com/YOUR_TENANT_ID"
scopes = ["https://analysis.windows.net/powerbi/api/.default"]

app = PublicClientApplication(client_id, authority=authority)
result = app.acquire_token_interactive(scopes=scopes)

access_token = result["access_token"]

using Microsoft.Identity.Client;

var clientId = "YOUR_APP_CLIENT_ID";
var tenantId = "YOUR_TENANT_ID";
var scopes = new[] { "https://analysis.windows.net/powerbi/api/.default" };

var app = PublicClientApplicationBuilder
    .Create(clientId)
    .WithAuthority(AzureCloudInstance.AzurePublic, tenantId)
    .WithRedirectUri("http://localhost")
    .Build();

var result = await app.AcquireTokenInteractive(scopes).ExecuteAsync();
var accessToken = result.AccessToken;

$clientId = "YOUR_APP_CLIENT_ID"
$tenantId = "YOUR_TENANT_ID"
$scopes = @("https://analysis.windows.net/powerbi/api/.default")

$token = Get-MsalToken -ClientId $clientId -TenantId $tenantId -Scopes $scopes -Interactive
$accessToken = $token.AccessToken

2 - DAX sorgusu yürütme

Bir EVALUATE komutuyla Execute Queries Arrow uç noktasına bir POST isteği gönderin.

import io
import pyarrow as pa
import requests

group_id = "YOUR_WORKSPACE_ID"
dataset_id = "YOUR_DATASET_ID"

url = (f"https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/groups/{group_id}"
       f"/datasets/{dataset_id}/executeDaxQueries")

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {access_token}",
    "Content-Type": "application/json",
}

body = {"query": "EVALUATE TOPN(5, 'DimProduct')"}

response = requests.post(url, headers=headers, json=body)
response.raise_for_status()

reader = pa.ipc.open_stream(io.BytesIO(response.content))
table = reader.read_all()
df = table.to_pandas()

print(df)

using System.Net.Http.Headers;
using Apache.Arrow;
using Apache.Arrow.Ipc;

var groupId = "YOUR_WORKSPACE_ID";
var datasetId = "YOUR_DATASET_ID";

var url = $"https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/groups/{groupId}"
        + $"/datasets/{datasetId}/executeDaxQueries";

using var client = new HttpClient();
client.DefaultRequestHeaders.Authorization =
    new AuthenticationHeaderValue("Bearer", accessToken);

var body = new StringContent(
    """{"query": "EVALUATE TOPN(5, 'DimProduct')"}""",
    System.Text.Encoding.UTF8,
    "application/json");

var response = await client.PostAsync(url, body);
response.EnsureSuccessStatusCode();

using var stream = await response.Content.ReadAsStreamAsync();
using var reader = new ArrowStreamReader(stream);

var batch = await reader.ReadNextRecordBatchAsync();
Console.WriteLine($"Rows: {batch.Length}, Columns: {batch.ColumnCount}");

$groupId = "YOUR_WORKSPACE_ID"
$datasetId = "YOUR_DATASET_ID"

$url = "https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/groups/$groupId" +
       "/datasets/$datasetId/executeDaxQueries"

$headers = @{
    "Authorization" = "Bearer $accessToken"
    "Content-Type"  = "application/json"
}

$body = @{ query = "EVALUATE TOPN(5, 'DimProduct')" } | ConvertTo-Json

$response = Invoke-WebRequest -Uri $url -Method Post -Headers $headers -Body $body

# Save the binary Arrow stream to a file for inspection
$arrowFile = "result.arrow"
[System.IO.File]::WriteAllBytes($arrowFile, $response.Content)
Write-Host "Arrow stream saved to $arrowFile ($($response.Content.Length) bytes)"

3 - Sonuçları inceleme

# Print the Arrow schema (column names and types)
print(table.schema)

# Show the first few rows as a pandas DataFrame
print(df.head())

# Access a specific column
print(table.column("ProductName").to_pylist()[:5])

// Print the schema (column names and types)
for (var i = 0; i < batch.Schema.FieldsList.Count; i++)
{
    var field = batch.Schema.FieldsList[i];
    Console.WriteLine($"  {field.Name}: {field.DataType}");
}

// Print the first row's values
for (var i = 0; i < batch.ColumnCount; i++)
{
    var column = batch.Column(i);
    Console.Write($"{batch.Schema.FieldsList[i].Name}=");
    Console.Write(column.GetType().GetMethod("GetValue")?.Invoke(column, new object[] { 0 }));
    Console.Write("  ");
}

# Use Python with pyarrow to read the saved Arrow file
python -c @"
import pyarrow as pa
reader = pa.ipc.open_stream('result.arrow')
table = reader.read_all()
print(table.schema)
print(table.to_pandas().head())
"@

Kaynakları temizle

Yalnızca test için bir Microsoft Entra uygulama kaydı oluşturduysanız Azure portalına gidin ve silin. Erişim belirteçlerinin süresi otomatik olarak dolar ve el ile iptal edilmesi gerekmez.

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?

Last updated on 2026-05-07