Brugerdefineret tema i LuckyTemplates
Tjek brugerdefinerede temaer og lær at oprette en tilpasset JSON-fil, så du kan kontrollere brugerdefinerede funktioner på alle visualiseringer i LuckyTemplates.
I dette blogindlæg lærer vi, hvordan du opretter en HTTP-anmodning med Power Automate. HTTP-anmodninger bruges til at overføre data, men det burde ikke være din første løsning. Din første løsning bør altid være at lede efter et stik til din applikation. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.
Indholdsfortegnelse
Power Automate og stik
Et stik er Power Automates måde at kommunikere med en anden applikation på. Power Automate har allerede tusindvis af stik tilgængelige for dig. Hvis du for eksempel skal automatisere noget, der er relateret til en Microsoft-applikation (Teams, SharePoint, OneDrive) eller andre applikationer, der har connectors (Dropbox, SAP), så skal du altid bruge connector-tilgangen og ikke HTTP-anmodningstilgangen .
Fremstilling og modtagelse af en HTTP-anmodning
Hvis der dog ikke er en forbindelse til det, kan du bruge HTTP. HTTP-anmodninger bruges af Power Automate til at kommunikere med et andet program, der ikke har en forbindelse, men som måske har det, der kaldes en REST API .
Så dybest set har applikationsudvikleren afsløret applikationen, så folk kan lave anmodninger til den, og den kan derefter returnere data i henhold til disse anmodninger. Et eksempel er en internt bygget CRM-software til en klient. De ønsker bestemt ikke at lave en forbindelse til Power Automate, så de tillader HTTP-anmodninger fra forskellige kilder, der kan pinge CRM-softwaren til en liste over kunder. Listen over kunder vil derefter blive returneret af denne HTTP-anmodning.
Desktop Flows
Hvis der ikke er nogen HTTP-anmodninger, skal du bruge noget, der hedder desktop flows . Desktop-flows er meget kraftfulde, fordi de giver dig mulighed for at automatisere næsten alt. De minder meget om en Excel-makro, hvor du kan optage, gøre noget og derefter gentage det. De bruges, hvis folk ønsker at automatisere ting, der kun er på deres skrivebord, som at flytte filer rundt på deres skrivebord eller åbne en applikation.
Sådan fungerer en arbejdsgang for HTTP-anmodninger
Lad os gå ind i en HTTP-arbejdsgang og se, hvordan det fungerer. Jeg har min Power Automate åben, såvel som selve tutorialen til REST API.
Som et eksempel på en HTTP-anmodning vil jeg bruge et websted, der har en API, hvor jeg kan bede API'en om at give mig en liste over brugere. Nedenfor er listen over e-mails eller kunder, som vi har i vores virksomhed.
Igen, dette er en API, som denne applikationsudvikler faktisk har givet mig adgang til. Jeg lavede en HTTP-anmodning herovre, og den genindstillede den faktiske JSON til mig. Jeg kan kopiere den JSON til det, der kaldes en Pretty Print .
Jeg har lige klikket på Make Pretty , så vi kan se, hvordan det rent faktisk ser ud.
Vi kan se på højre side, at vi får side pr. side, hvor mange kunder der er, i alt, sider i alt samt hvert ID.
For hvert ID får vi deres e-mail, fornavn, efternavn og avatar. Det er en masse information til seks kunder fra denne API, som vi har oprettet.
Start af et flow i en HTTP-anmodning
Vi vil gerne have et flow, der kører hver morgen. Dette flow burde kunne sende os denne liste over kunder på side et.
Først starter jeg med at lave en manuel trigger til flowet. Dette flow vil kun køre, når jeg klikker på en knap, men vi kan også ændre det, så flowet kommer igen og kører hver morgen.
Vi har så HTTP-forbindelsen, hvor vi implementerer metoden. Der er to metoder, der kan anvendes til API'er: GET og POST . Der er også PATCH og DELETE , men de bruges sjældent.
Hvis du ønsker at få information fra en API, er det normalt enten via GET eller POST . Hvis du er interesseret i at lære, hvad forskellen mellem GET og POST er, så anbefaler jeg virkelig, at du søger online om RESTful API'er .
På dette tidspunkt har vores applikationsudvikler fortalt os, at han vil lave API'er, der accepterer GET-anmodninger. Det er derfor, vi bruger GET som metode og derefter URI'en på side et.
Vi har også mulighed for at give denne API en krop. Vi kan for eksempel fortælle API'en, at vi kun vil have kunder, der begynder med bogstavet F. Vi kan tilføje argumenter eller parametre til vores HTTP-anmodning, så tager API'en det ind. For nu holder vi det dog simpelt og vi kommer ikke til at have nogen kropsforespørgsler.
Når vi har fremsat denne anmodning, kan vi udsende den. Jeg har oprettet en chat med Brad Pitt, som er lederen af mit firma med titlen Test, fordi vi netop er ved at teste dette af. Så sender vi brødteksten (outputtet af denne HTTP-anmodning) til denne samtale.
Bemærk, at dette er dynamisk indhold. Vi kan se forbindelsen i det dynamiske indhold, som giver os kroppen tilbage.
Dette vil returnere en masse mumbo jumbo - det er dybest set en JSON-fil, der ikke rigtig kan læses. Det er fantastisk, at Brad Pitt fik det, men han vil ikke være i stand til at forstå det eller vide, hvad det betyder.
Parsing af JASON-filen
Det næste trin er at parse gennem den JSON-fil. Parse JSON-stikket giver dig et JSON-objekt tilbage, hvilket er en måde at cykle gennem disse kunder meget nemmere på. Jeg har givet denne connector kroppen (som er outputtet af HTTP-anmodningen), og derefter vil denne connector give mig adgang til ting som ID, e-mail, fornavn og efternavn.
Så i stedet for at vi skal gennemgå koden og analysere den, laver Power Automate denne proces for os med dette virkelig seje stik.
Brug af Apply To Every Connector
Vi bruger Anvend til hver connector, fordi vi for hver kunde, som vi modtager i denne tekst, vil udskrive navn, efternavn og e-mail. På billedet nedenfor har vi en ansøgning til hvert kontrolstik, hvor vi sender en besked til Brad Pitt. Vi poster som flow-bot , og modtageren er Brad Pitt. Vi har også adgang til deres fornavn, efternavn, avatar, URL teknisk tekst, e-mail.
Vi ville ikke have adgang til disse faktiske elementer, hvis vi ikke slog denne Parse JSON-forbindelse til. Dette stik er meget vigtigt, fordi vi faktisk kan udskrive fornavnet, efternavnet og så videre og så videre.
I meddelelsesdelen udlæser vi fornavn, efternavn og e-mail.
Det er hele vores flow. Igen er det hovedsageligt en udløst HTTP-anmodning, hvor vi har en GET-anmodning til URL'en. Det afkast, vi får, vil derefter blive udsendt til et teams chat. Vi analyserer derefter den JSON-fil, og derefter sender vi en besked til hver kunde, der indeholder deres fornavn, efternavn og e-mail.
Implementering af arbejdsgangen
Lad os se denne arbejdsgang i aktion ved at klikke på Gem og derefter Test . På dette tidspunkt handler hele processen om at lave HTTP-anmodningen, faktisk returnere denne anmodning og sende den ud på Teams.
Vi kan se, at der lige nu er blevet sendt en besked med den faktiske kundeliste. Så kan vi se for hver kunde, at vi får deres fornavn, efternavn, samt deres e-mail.
Vi får seks kunder, og det svarer præcis til, hvad vi har over i vores JSON.
Og selvfølgelig modtog vi også den faktiske fulde JSON-besked, men denne er svær at læse.
Jeg ser en masse mennesker, der laver HTTP-anmodninger hele tiden og får dataene tilbage til dem. Det er værd at analysere dataene igennem, især hvis modtagelsen af dataene er i JSON-form, så du kan få mening ud af det og gøre det til noget, du kan bruge.
Konklusion
Dette er et eksempel på, hvordan man laver en HTTP-anmodning , sender en anmodning og modtager dataene . Men en ting, jeg gerne vil specificere, er, at du også kan få HTTP-anmodninger til at gøre hvad som helst.
For eksempel kan vi som applikationsudvikler lave et HTTP-slutpunkt, der opretter en ny kunde i CRM-softwaren. Vi kan lave et flow, så når nogen tilføjer en kunde til SharePoint, bliver flowet udløst. Derefter sendes oplysningerne til en HTTP-anmodning med egenskaberne. Det er sådan, du kan overføre oplysninger fra SharePoint til din tredjepartsapplikation, der accepterer API-anmodninger.
Hvis du kunne lide indholdet, der er dækket i denne særlige vejledning, bedes du abonnere på LuckyTemplates tv-kanal. Vi har en enorm mængde indhold, der kommer ud hele tiden fra mig selv og en række indholdsskabere, alle dedikeret til at forbedre den måde, du bruger LuckyTemplates og Power Platform på.
Henrik
Tjek brugerdefinerede temaer og lær at oprette en tilpasset JSON-fil, så du kan kontrollere brugerdefinerede funktioner på alle visualiseringer i LuckyTemplates.
Denne tutorial vil gennemgå, hvordan man bruger TOPN som en virtuel rangeringsfunktion til at generere interessant indsigt baseret på en rangeringslogik i LuckyTemplates.
I denne tutorial viser jeg dig, hvordan du beregner satsformeldage inden for en måned eller måneder i et hospitalsscenarie ved hjælp af DAX i LuckyTemplates.
Lær, hvordan du opretter dynamiske tekstresuméer for at vise indsigt i din rapport ved at bruge LuckyTemplates tilpassede visuelle udvikling kaldet Enlighten Data Story.
I denne blog lærer du, hvordan du dynamisk undersætter en tabelvisuel i LuckyTemplates ved hjælp af DAX-mål og betinget formatering.
En LuckyTemplates-feriekalender er afgørende for mange tidsintelligensberegninger. Lær, hvordan du beregner specifikke feriedatoer ved hjælp af DAX.
Dette er en introduktion til LuckyTemplates Geospatial Analysis til at bygge overbevisende dynamiske kort, som udgør en masse udfordringer for brugerne.
I denne vejledning viser jeg, hvordan du kan bruge den opdaterede funktion på LuckyTemplates databjælker i datatabelvisualiseringer for at gøre dine rapporter mere overbevisende.
I denne blog skulle gennemgå, hvordan man analyserer over de korrekte salgsperioder eller korrekte tidsperioder, hvor du rent faktisk har resultater.
I denne LuckyTemplates Showcase vil vi gennemgå forsikringsapplikationsrapporter, der viser værdifuld information om forsikringsrelaterede produkter og tilbud.