问： 假设我有这个脚本： export.bash #!.../usr/bin/env bash export VAR="HELLO, VAR" 当我执行脚本并尝试访问 $VAR 时，我没有得到任何值!...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令...-f 指 shell 函数 -n 从每个(变量)名称中删除 export 属性 -p 显示所有导出变量和函数的列表 ---- 参考： stackoverflow question 16618071...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
public Test(int count, string name) : this(count) { DoSomethingWithName(name); } } 在...C++ 也可以这么做么？...回答 在 C++11 中可以， class Foo { public: Foo(char x, int y) {} Foo(int y) : Foo('a', y) {} }; 但在 C++11...版本之前是不可以的，不过你可以通过两种方式来模拟实现（可以参见 the C++ FAQ entry）， 可以通过默认参数将多个函数合为一， class Foo { public: Foo(char...x, int y=0); // combines two constructors (char) and (char, int) // ... }; 将共同部分的代码抽象出来，放在单独的一个函数里
上一篇文章我们讲解了在Power BI中使用Python来获取数据的一些应用： 【强强联合】在Power BI 中使用Python（1） 这一篇我们将继续讲解如何在Power BI中使用Python进行数据清洗工作...其实我们仔细看一下场景1和场景2，它们之间是个逆过程，场景1是从Python获取数据传递到Power BI，而场景2是Power BI或者Power Query获取了数据，用python来处理。...（power query自动对Python添加 #(lf) 用来进行转义） 当然，以上所说这些功能直接在powerquery中就可以实现，甚至更简单便捷，所以上述内容都是些： ? 吗？ 并！不！是！...以上只是在循序渐进地告诉大家，powerquery中是可以用Python进行数据清洗的，并且清楚地告诉大家调用Python的方法，大家应该很熟练了吧。 以下才是重点（当然上面也是）： ?...这种数据如果已经导入到Power BI中，在powerquery里是没有办法直接进行处理的，这时候就可以调用Python的re正则表达式了： import re import json # 自定义获取文本电子邮件的函数
数据获取环节可以通过以下2种方式： 一、图形界面里找“Python脚本”选项； 二、空查询中使用Python.Execute()函数 我们首先看第一种运行方式： 1、在首页-获取数据或者Power Query...在Python脚本窗口我们就可以将编写好的脚本粘贴并运行了。 如前所述，我们一般是先在第三方编辑器中编辑并运行代码无误之后再放到Power BI 中运行： ? 得到结果： ?...接下来我们来看第二种方式，直接在空查询中运行函数Python.Execute()函数： M语言中调用Python的主要函数是 Python.Execute，大家可以看看其基本语法： ?...Python和R语言在Power BI中的应用要求是一样的，数据传递的类型都要求是DataFrame，具体的使用场景和使用要求完全相同，会R的朋友，也可以按上述思路进行操作。...本篇文章将Power BI中数据获取环节的Python使用讲解完毕，下一篇我们将继续讲解如何使用Python在Power BI中进行数据清洗。 ?
之前写过一篇文章，在使用Power BI进行建模时，能尽量使用SQL就不要使用Excel文件。...很多企业中，除IT的服务器和监控外，其他电路在下班时都是要拉闸的。即便是白天，你能保证电脑一直开机吗？笔记本电脑合上盖子还能进行刷新吗？ 如果是最近在家中办公，你能一直开着电脑吗？电费不要钱吗？...今天，我就用下面这个例子来解决这一问题： 我将数据文件放在onedrive中，然后用它构建一个Power BI报告，并发布到云端： ? 我们发现，要刷新这个报告，必须安装并配置网关： ?...从下面pq的源中也能看出来： ? 所以，虽然看上去我们导入的是onedrive中的文件，但它本质上只是onedrive文件在本地的副本，还是一个本地文件。...由此我们可以得出结论： 结论 在建立一个Power BI报告时，从长远的角度来考虑，应尽量使用SQL作为数据来源，且最好是云数据库。
史上最速Power BI账户获取 Power BI新用户手把手注册指南 还有很早之前研究Onedrive的历程，其中Onedrive for business已经妥妥的解决： Power BI刷新避免使用网关...，在Power BI中更快地刷新Excel文件 在不同电脑上随时打开和修改同一个Power BI模型 onedrive personal中单个的文件也已经搞定： 从“对Onedrive个人版的无可奈何...”到“云端下载PBIX文件的限制条件” 【重磅】PowerBI从Onedrive个人版获取文件 但是从onedrive personal中获取文件夹始终没有解决，搜遍了全网包括外网也都没有任何思路。...但是试用PA就可以快速解决。 思路就是将onedrive personal中的文件同步到Onedrive for business中的某一个文件夹里，再进行同步。看上去，这不是闲的扯淡吗？...在 Power BI 中创建的任何视觉对象或仪表板都可以显示和更新实时数据和视觉对象。 流式处理数据的设备和源可以是工厂传感器、社交媒体源、服务使用情况指标或许多其他时间敏感型数据收集器或发送器。
前两篇文章我们讲解了在Power BI中使用Python来获取数据的一些应用： 【强强联合】在Power BI 中使用Python（1） 以及如何在Power BI中使用Python进行数据清洗工作：...添加了字段之后，在Python脚本编辑器中，自动显示了几行内容： ?...为了确保图像能够正确显示，可以在python开发界面将代码调试无误后COPY过来，当然，如果你是大神，也可以在里面直接RUN。 ? 反正我是不敢。...当然，以上所说这些作图功能直接在Power BI默认视觉对象中就可以实现，甚至更简单便捷，所以上述内容都是些： ? 吗？ 并！不！是！...还是上一篇的套路，以上举的例子只是简单地让大家认识一下如何在Power BI中调用Python作图，接下来我们介绍一些在Power BI中无法原生作图的例子： 比如数学制图，绘制sinx和cosx曲线：
我们在【重磅来袭】在Power BI 中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL 讲过如何在Power BI中调用Python实现powerquery获取和处理的数据回写到MySQL中。...有不少朋友提问，能否回写到SQL SERVER中呢？ 答案是肯定的。有两个大的解决方案： 第一个，由于本质上我们调用的是Python脚本，所以回写入哪个数据库由Python来决定。...2017年的数据，运行后增加了5行2019/1/1的数据，查询一次却增加多行的原因我们在【重磅来袭】在Power BI 中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL中也说过，尚未明确知晓什么原理...中设置一下datevalue字段的格式为date就可以搞定： 至于刷新时重复导入或者每日刷新多次的问题，大家结合上一篇文章自己就可以解决，无非就是用DELETE函数，这里就不再赘述了。...说到这里，我们再回过头来探讨一下Power BI和MySQL有没有可能也跳过Python这个“中间商”直接交易呢？ 看图： 你说呢？
Power Query2018年就已经支持python了，你尝试过吗？今天说一下power query使用python的步骤和简单应用。...； 在POWERBI Desktop检测python模块：文件->选项和设置->选项->Python脚本编写 可以看到，POWERBI 已经自主检测到之前本机安装的python目录和程序。...总结： 在power query 中 python 使用 dataset 变量来访问当前表的数据； dataset 是 pandas 中 的 DataFrame； 使用python语法对 dataset...的行和列进行操作，可以添加、删除、修改、过滤等 使用python导出表 使用POWER BI进行数据清洗和转换的过程中，经常会得到一张行数很多的表，而在POWER BI中导出表不太方便（少量数据可以直接复制粘贴...），当POWER BI支持python后便可以使用pandas模块很方便的导出表。
在大多数情况下，无法在 Power BI 服务中刷新使用动态数据源的 Power BI 数据集。...有几种例外情况，可以在 Power BI 服务中刷新动态数据源，例如，将 RelativePath 和查询选项与 Web.Contents M 函数结合使用时。...很自然的，在桌面端Power Query中，调用自定义函数之前，一定是要有数据的，正常人不可能对一个空表进行自定义函数查询。...以下展示非正常人类： 【筛选的行】，本来就是空表，这是用自定义函数查询了个寂寞吗？ 在本地Power Query中，步骤是一步一步进行的，每一步都得进行计算，对于这种空表进行运算是毫无意义的。...有几种例外情况，可以在 Power BI 服务中刷新动态数据源，例如，将 RelativePath 和查询选项与 Web.Contents M 函数结合使用时。
最近几天一直在研究PowerBI REST APIs，调用API来做一些事情是非常有趣的。...我呢，主要有两个目的： 一个是调用API刷新数据集，这个之前写过几篇文章专门阐述过： 如果雇一个人7d×24h每10秒刷新一次Power BI，我需要每月支付他多少钱？...如果雇一个人7d×24h每10秒刷新一次Power BI，我需要每月支付他多少钱？【2】 用Python任意刷新Power BI国际版 另一个是获取各个用户的登录信息，这个是在azure里实现的。...获取用户登录频度，用来和业绩产出做相关分析，是不是可以在一定程度上将我们的PowerBI报告和业绩产出建立显而易见的关系呢？ 不过，你可能要问了，用Python随时随地无限次刷新数据集不香吗？...从以下对话中你是否能够找出原因呢： ? 说得直白一点，所有的管理者都希望自己团队的人越多越好，反正钱也不是我出。 但是这钱，你作为老板或者企业负责人，得负责吧，你肯定希望越少的人完成越多的工作越好啊。
毕竟数据处理的常用功能其实非常多，套路和技巧如果都制作成模块，在公司团队协作上，学习成本很高。 那么，有没有其他的工具可以解决？期间我尝试过一些 BI 工具的使用。...比如 power bi 的数据处理工具 power query。它可以解决一部分的问题，但远远没达到 pandas 的灵活。...比如，要实现上图功能区中的筛选功能，我们可以把每个功能视为一个函数： 想办法让函数的各个参数映射成一个界面组件： 这是一个在 juperter notebook 的一个界面组件库给到我的启发。...利用装饰器，函数定义的参数类型等信息，可以自动根据函数创建对应的可视化界面。 在导出代码的时候，我们无须把函数里面的散乱的代码输出，而是直接输出函数定义，以及函数的调用即可。...那么，怎么可以制作出类似 tableau prep 的操作流程界面？由于 nicegui 本身的灵活性，我们可以充分利用前端强大的资源，在我之前的文章中，就介绍过关于这方面的实现。
前文说过，在很多个惬意的下午，我每每爽歪歪地喝着咖啡，看着Power BI每秒钟刷新一次，静静等待某个分公司完成本月绩效任务，自动调用Python在钉钉群中发送喜报： ?...紧接着再次调用Python将Power BI云端报告中的各分公司最新完成率数据和柱状图截图发在群里： ?...那么今天就来讲一讲如何使用Python自动将Power BI报表中的页面截图发送到钉钉群或企业微信群中。...再来说中间的第二步，要实现本地图片到图片链接的转换，需要一个Python可调用的稳定图床，所以找到合适的图床很重要。 明白了这三步，我们就可以开始干活了。...一、登录Power BI并截图 我们在无限刷新Power BI的第一篇文章中讲过，使用selenium的webdriver就能实现，截图可以用selenium配合PIL库实现。
Jeffery Wang 在该活动中回答了很多关于 Power BI 尤其是 DAX 的相关重要问题。 本文做一些整理供大家参考。...你想知道的 这里从整个对话中挑选有趣，有共性，有意义的问题做一个记录，不是大全，也不按照原文翻译。...答：不可以。你可以在PowerBI社区提出申请。 问：CALCULATE 函数的这个名字是谁起的？...问：PowerBI 默认可视化对象会开源吗？ 答：至少短期不会。如果想要修改这个，可以参加 Power BI contributor program。...Power BI 团队的确计划了很多大事件。但是说到和 DAX 引擎有关的，最大的计划就是如何让 DAX 更加简单以及在大数据规模下的更快。这些需要大量底层工作。 问：可以具体透露一下细节吗？
由于公司财政能力有限，在分批次购买了几十个世纪互联Power BI的PRO账号后，恰逢遇到了疫情，而K12线下教培行业受冲击还比较严重，大老板暂时不再松口了，所以只能让后续想使用报表的同学们先使用试用版了...如果自动刷新，两个不同的域名能同时在同一台电脑上刷新吗？ 我可以都使用Python进行自动刷新吗？...当然，这些问题，在后续探索中逐个解决了： 同一台电脑管理多家企业Power BI报表的自动更新 用Python任意刷新Power BI国际版 我以为就没有什么大问题了，谁知，更艰难的其实在后头：...面对这个问题，我只能嘿嘿一笑： 定时用Python把excel文件导入MySQL中，再刷新不就完事儿嘛，还是前文介绍的pymysql库的使用，不多说了，内事不决问一下度娘即可。...当然，在转移的过程当中，自然也会发生一些不开心的小事情，比如： 这张图在各种场景，各种方式导入到Power BI 中会发生的错误，尤其是对于很多新手来说，遇到这样的错误，往往很困惑。
如果你有 OneDrive，那么使用登录 Power BI 的同一帐户登录到 OneDrive 中，这是将 Power BI Desktop 中的工作与你在 Power BI 中的数据集、报表和仪表板保持同步的有史以来最有效的方法...操作方式 在云端，操作如下： 如下： 选择从 OneDrive 中来获取 .pbix 文件。...另外的一个限制就是，在非 Power BI Premium 的工作区中，数据集最大的大小是 1G，因此，.pbix 文件的大小不应该超过 1G，不然也是无法同步成功的。...自动化，可以不做重复的事 复用，可以让事情不重复 而本文是在现有微软架构下，自动化和复用 Power BI 内容的一个基础。...在你的 Power BI 工作区点击三个点，有“文件”这个选项吗？
“ “我不会python，那我可以做数据分析吗” 大部分人对数据分析的的第一印象就是Excel、python，其实选择一个工具开始学习是需要花费学习成本的，如果不清楚这款工具能给你带来什么价值，就开始盲目学习...Power BI 从Excel的插件中剥离出来的工具，功能和Tableau相似，是国外知名的敏捷型BI工具，Power BI将软件服务、应用和连接器全部融合，通过数据分析将数据转换成连贯的交互式见解，上手难度大于...作为一款国外BI工具，Power BI在图表酷炫方面的表现能力明显逊色于国内本土化工具，比如3D建模、地图集成等；很多人评价Power BI有种“工科风”，能力强悍，但是颜值不高。...从功能上来说，Power BI更加注重数据建模能力，内置微软自己的DAX引擎，即微软自定义的一门函数语言。...考虑国内本土化酷炫大屏的需要，内置100+自主研发的数据可视化图表，同时完全开放的 可视化插件机制，可以将Echarts、D3.js、ChartJS、G2、3D模型等集成到仪表板中。
本文会提及几个重要的技术工具，包括：python，excel，power bi，R 语言，SQL，大数据等。 先提前声明：他们都是在某些场景下非常适合的工具，也可以在各自领域成就伟大的高手。...作为强大的 java 体系，你可以想象吗？python 居然可以从多年前没人听过的编程语言，超过伟大的 java。...SQL 的稳中略升的声量，就是市场的真正回应。 而将 SQL，Power BI，Tableau 三者进行比对，则会看到： ? 在低调而稳重的数据库面前，商业智能是一个薄层。...Power BI 和 DAX 是两回事 从热爱 Power BI 的角度，客观的说，在 Tableau 面前，Power BI 称不上专业的数据可视化，它仅仅是套在 DAX 引擎上吃着 Excel 透视表老本的组合体而已...很多人说 Power BI 是数据可视化工具，更多人也这么学习了，那么结果只会是罗叔不知道。 总结 本文是第二篇，从市场声量来看： ? Excel，代表了基于业务常识可以从零上手的纯业务分析工具。
Ø 在Excel2016里已经是一个完全融合在一起的功能，跟数据透视等等功能一样，也没专门叫Power Query，所以导致你可能不知道它的存在而已。...Ø 另外，PowerQuery同时是微软Power BI的重要部分，Power BI刚推出3-4年，已经成为商业智能行业软件的最高领导者（见Gartner2018评估报告），占据了敏捷BI（商业智能）的巨大市场份额...可能是其中共用了某些组件之类的，我也没有深究。 ---- 【问-7】哪里可以下载Power Query插件？...---- 【问-10】我看到某些关于Power Query的书或文章上都是一堆堆的代码，而且跟Exel的公式函数完全不一样，代码又很长，完全懵逼啊，我学得会吗？...【答】那是Power Query的M语言及函数部分内容，属于高阶内容，开始时完全不需要理会。
前文讲过Power BI回写数据库的多种方式的操作： 【重磅来袭】在PowerBI中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL PowerBI数据回写SQLServer（1）没有中间商赚差价...而且，在一个Power BI报告中，一般情况下我们都是通过写度量值的方式进行数据分析与展示，那么有没有办法将度量值的结果也写直接回数据库呢？ 答案是肯定的。...我们在【强强联合】在PowerBI中使用Python——数据可视化一节中说过，创建一个Python可视化对象时，Power BI会自动将所要分析的字段生成一个DataFrame格式的dataset数据，...说实话，这篇文章我是边写边笑出声，正愁没有什么新闻来切题呢。 扯远了，还是话说回来，我们是先通过导出excel来说明数据回写可以走Python这个“第三方“，这就为后续的其他操作创造了可能。...首先我们将要分析的字段拖入可视化中： ? 点击Python脚本可视化对象，DataFrame格式数据就准备好了： ?
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