I allow to put my basic code here acr I’m looking for a solution
import requests
# Remplacez par vos informations spécifiques
client_id = "your_client_id"
client_secret = "your_client_secret"
tenant_id = "your_tenant_id"
dataset_id = "your_dataset_id"
workspace_id = "your_workspace_id"
# Étape 1 : Obtenir un jeton d'accès via OAuth2
def get_access_token():
auth_headers = {"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"}
auth_data = {
"grant_type": "client_credentials",
"client_id": client_id,
"client_secret": client_secret,
}
response = requests.post(auth_url, headers=auth_headers, data=auth_data)
response.raise_for_status() # Génère une exception si une erreur survient
return response.json().get("access_token")
# Étape 2 : Lister les tables du dataset
def list_tables(access_token, workspace_id, dataset_id):
headers = {"Authorization": f"Bearer {access_token}"}
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
return response.json()
# Étape 3 : Exécuter une requête DAX pour extraire les données d'une table
def query_table_data(access_token, workspace_id, dataset_id, table_name):
query_headers = {
"Authorization": f"Bearer {access_token}",
"Content-Type": "application/json",
}
query_data = {
"queries": [
{
"query": f"EVALUATE {table_name}" # Requête DAX pour obtenir toutes les données de la table
}
]
}
response = requests.post(query_url, headers=query_headers, json=query_data)
response.raise_for_status()
return response.json()
# Étape 4 : Extraire les données de toutes les tables
def extract_all_data():
try:
# Obtenir le token d'accès
access_token = get_access_token()
print("Jeton d'accès obtenu avec succès.")
# Lister les tables
tables_info = list_tables(access_token, workspace_id, dataset_id)
tables = tables_info.get("value", [])
if not tables:
print("Aucune table trouvée dans le dataset.")
return
print(f"Tables trouvées : {[table['name'] for table in tables]}")
# Parcourir chaque table et extraire les données
for table in tables:
table_name = table["name"]
print(f"Extraction des données pour la table : {table_name}")
data = query_table_data(access_token, workspace_id, dataset_id, table_name)
if "results" in data:
rows = data["results"][0]["tables"][0]["rows"]
print(f"Données de la table {table_name} : {rows}")
else:
print(f"Aucune donnée trouvée pour la table {table_name}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Erreur réseau ou API : {e}")
except Exception as e:
print(f"Erreur : {e}")
if __name__ == "__main__":
extract_all_data()
1. I receive an error when retrieving tables: Error 404, message: Dataset xxxxx is not Push API dataset, and it leaves me table retrieval error.
2. What solutions I can do or even how to change my code to get the tables and their content.?
3. If I want to use the Endpoint XMLA, how can I use it? What documentation should I turn to for Using XMLA ?
4. Is there a solution to my problem? how to correct the message Dataset is not Push API dataset.?
