Arány- és gyakorisági táblázatok Excelben
Az Excel gyakorisági táblázataiban, valamint az aránytáblázatokban készültek. Nos, nézze meg, mik ezek, és mikor kell használni őket.
Ebben az oktatóanyagban megtanuljuk és megértjük, hogyan működik a Power Automate HTTP-kérése harmadik féltől származó alkalmazások integrálásakor. Szó lesz a Request beépített csatlakozóról is, de elsősorban a HTTP-ről fogunk beszélni .
Annak ellenére, hogy számos csatlakozó közül választhatunk, a Power Automate-nek is megvannak a maga korlátai. Nem tud mindent lefedni, amire szükségünk lehet a munkafolyamataink felépítéséhez. Előfordulhat olyan eset, amikor olyan alkalmazással szeretnénk integrálni vagy elindítani a folyamatunkat, amely nem érhető el a Power Automate-ban.
A HTTP- és Request-összekötők lehetővé teszik, hogy folyamunk együttműködjön harmadik fél API-kkal.
Használtukmunkafolyamat elindításához az egyik korábbi oktatóanyagunkban. Ebben a példában volt egy harmadik féltől származó alkalmazásunk, amely jóváhagyással és feltételes logikával Power Automate folyamatot indított el.
És így alapvetően egy harmadik féltől származó alkalmazást is csatlakoztathatunk a folyamatainkhoz.
Másrészt a HTTP- csatlakozó lehetővé teszi számunkra, hogy bármilyen harmadik féltől származó API-t pingeljünk. Tehát nem feltétlenül triggerként használják. Leginkább mint .
Tegyük fel, hogy van egy folyamatunk, ahol egy API-tól kell információt szereznünk. Ezen az API-n keresztül elküldjük az ügyfél azonosítóját, és visszakapjuk az ügyfél nevét vagy útlevélszámát. Ezután szükségünk van erre az információra a Power Automate logikájában.
De nem akarjuk ezeket az érzékeny információkat bent tartani. Ezért létre kell hoznunk egy API-t a harmadik féltől származó rendszerünkben, amely képes fogadni a HTTP-kéréseket. És ezt tesszük példaként.
Tartalomjegyzék
HTTP-kérés beállítása a Power Automate-ban
Jelenleg nincs harmadik féltől származó API-m. Tehát ebben a konkrét példában a reqres.in nevű webhelyet fogjuk használni . Van egy harmadik féltől származó API-végpontja, amellyel ellenőrizhetjük, hogy a folyamatunk működik-e vagy sem. Például van egy LIST USERS nevű függvényük , amely egy megfelelő kérést tartalmaz. És ha kérünk, akkor a Válasz oszlopban található tételek minden, amit visszakaphatunk.
Tehát próbáljuk meg a HTTP- csatlakozónkkal. Először a Kérelem linkjére kell kattintanunk .
Ezután másolja ki az URL-t. Ez szolgál API-végpontként.
A folyamatbeállításunkban kattintson a HTTP- összekötőre.
Ezután kattintson a HTTP műveletre.
A módszerhez kattintson a GET gombra .
Ezután illessze be a korábban másolt URL-t.
Ha akarjuk, fejléceket, lekérdezéseket és cookie-kat is megadhatunk. Ezt azonban egyelőre kihagyjuk.
HTTP-kérés tartalmának megjelenítése a Power Automate-ban
A következő dolog, amit meg kell tennünk, hogy a kérésünk tartalmát meg kell jelenítenünk valahol, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy valóban működik. Tehát kattintson az Új lépés gombra .
Keresse meg és válassza ki a Slack csatlakozót.
Kattintson az Üzenet közzététele műveletre.
Tegyük fel a tartalmat a véletlenszerű csatornára.
Az Üzenet szövegéhez válasszuk ki a Törzs elemet , és nézzük meg, mit találunk.
Nevezzük át a folyamatunkat HTTP- példára.
Ezután kattintson a Mentés gombra .
Összefoglalva, a folyamatunkat egy gomb indítja el. Ezután HTTP-kérést küld, amely egy JSON-fájlt ad vissza, amelyet a Slack-ünkbe teszünk közzé. A folyamat futtatása után a következőket várjuk a Slackben.
Mint látható, a JSON-fájl teljes tartalma közzétételre került. Általában ezt látjuk egy HTTP-kérésre adott válaszból. Azonban csak a keresztneveket akarjuk megjeleníteni, és nem a teljes tartalmat a JSON-fájlból. Ezért hozzá kell adnunk egy JSON-elemzési lépést a kérés és a művelet közé.
JSON elemzése HTTP-kérésekből
Adjon hozzá egy új lépést, és válassza ki a Data Operation csatlakozót.
Ezután válassza a JSON elemzése lehetőséget .
Helyezze át a JSON elemzési lépést a HTTP- kérés és az üzenet közzététele művelet közé .
Kattintson a Generálás mintából gombra.
Másolja ki a kódokat a kérés linkjéről.
Ezután illessze be az Insert a sample JSON Payload ablakba, és kattintson a Kész gombra . Ez alapvetően elvégzi helyettünk az összes backend JSON-elemzést.
Ahogy észrevettük, automatikusan létrehozta a könnyen érthető sémát.
A Tartalom mezőben azt kell beírnunk, amit elemezni szeretnénk. Ebben a példában a HTTP-kérésből kapott törzset szeretnénk elemezni .
És miért fontos ez? Nos, már nem kell az üzenet teljes tartalmát közzétenni. Mostantól dinamikusabb tartalmakhoz férhetünk hozzá, például e-mailekhez, keresztnévhez, vezetéknévhez, avatarhoz, céghez, URL-hez és még sok máshoz.
A JSON elemzése lehetővé teszi számunkra, hogy bármilyen JSON-kimenetet megkapjunk, különböző dinamikus tartalommá elemezzük, amelyeket később felhasználhatunk a következő folyamatlépéseinkben. Ezt a műveletet azért alkalmaztuk, hogy a folyamatunk ne lazítsa el a teljes JSON-tartalmat, és csak azokat a releváns információkat jelenítse meg, amelyekre valóban szükségünk van.
Most a Body helyett változtassuk ezt a keresztnévre .
Aztán látni fogjuk, hogy ez megváltoztatta a cselekvésünket.
Ennek az az oka, hogy a folyamatunk több keresztnevet kap a kérésből.
Több keresztnevet észlel, így tudja, hogy a JSON-fájlban lévő adattömb minden elemét végig akarjuk vinni, és vissza akarjuk adni a keresztnevet.a folyamatot úgy irányítja, hogy az adattömb minden eleméhez Slack üzenetet készítsen. Így minden vásárló keresztneve felkerül a Slack véletlenszerű csatornájára.
Most kattintson a Mentés gombra , és nézze meg, működik-e.
Kattintson a Teszt gombra .
Válassza a Végrehajtom az aktiválási műveletet , majd kattintson a Teszt gombra .
Kattintson a Futtatás gombra .
Amint látjuk, most csak a keresztneveket jeleníti meg.
Következtetés
Mindent figyelembe véve képesek vagyunk HTTP-kérelmet létrehozni, amely integrálja a folyamatunkat egy harmadik féltől származó alkalmazásba. Innentől kezdve a Power Automate Data Operation csatlakozójával elemeztük a JSON-tartalmat . Automatikusan generált egy sémát egy minta JSON hasznos adat felhasználásával. A JSON elemzésével a HTTP-kérés tipikus válaszát relevánsabb és érthetőbb információvá alakítottuk át.
A HTTP- kérésekkel és a JSON-műveletekkel biztosan rengeteg különböző dolgot tehetünk . Remélhetőleg sikerült megértened fontosságukat és működésüket.
Minden jót,
Henrik
Az Excel gyakorisági táblázataiban, valamint az aránytáblázatokban készültek. Nos, nézze meg, mik ezek, és mikor kell használni őket.
Ismerje meg, hogyan töltheti le és telepítheti a DAX Studio és a Tabular Editor 3 alkalmazást, és hogyan konfigurálhatja őket a LuckyTemplates és az Excel programban való használatra.
Ez a blog tartalmazza a Shape Map vizualizációt a LuckyTemplates térbeli elemzéséhez. Megmutatom, hogyan használhatja hatékonyan ezt a vizualizációt annak funkcióival és elemeivel.
Ebben az oktatóanyagban egy egyedülálló ötletet mutatok be a pénzügyi jelentésekkel kapcsolatban, amely az eredmények hozzárendelését jelenti a LuckyTemplates-en belüli táblázatsablonok előre meghatározásához.
Hozzon létre DAX-mértékeket a LuckyTemplates alkalmazásban meglévő mértékek vagy képletek használatával. Ezt nevezem mértékelágazási technikának.
Ebben a blogban fedezze fel a LuckyTemplates adatkészletet, a leghatékonyabb függvényhívást, amely M- és DAX-függvények ezreit juttatja a keze ügyébe.
A mai oktatóanyagban megosztok néhány adatmodellezési technikát a DAX-mérések jobb rendszerezéséhez a hatékonyabb munkafolyamat érdekében.
A LuckyTemplates egy nagyszerű eszköz a pénzügyi jelentésekhez. Itt található egy oktatóanyag, amely bemutatja, hogyan hozhat létre személyre szabott táblázatokat a LuckyTemplates pénzügyi irányítópultjához.
Ez az oktatóanyag megvitatja a Power Query nyelvi folyamatot, és azt, hogyan segíthet zökkenőmentes és hatékony adatjelentések létrehozásában.
Az egyik kedvenc technikámról fogok beszélni a LuckyTemplates egyéni ikonok körül, amely dinamikusan használja az egyéni ikonokat a LuckyTemplates vizualizációkban.