如何提取Power BI仪表板所有数据源列表？求Python脚本方案

下面是几种可行的方案，涵盖API调用、Python脚本和可视化工具：

1. Power BI REST API + Python脚本 #

这是通用方案，适用于大多数Power BI工作区（需具备Dataset.Read.All权限）。

步骤： #

• 在Azure AD注册应用，获取租户ID、客户端ID、客户端密钥，并授予Dataset.Read.All权限。
• 用Python调用API获取数据集元数据，关联表格与数据源。

示例脚本： #

import requests
import json

# 替换为你的实际配置
tenant_id = "你的租户ID"
client_id = "你的客户端ID"
client_secret = "你的客户端密钥"
workspace_id = "目标工作区ID"

# 获取访问令牌
token_url = f"https://login.microsoftonline.com/{tenant_id}/oauth2/v2.0/token"
token_payload = {
    "grant_type": "client_credentials",
    "client_id": client_id,
    "client_secret": client_secret,
    "scope": "https://analysis.windows.net/powerbi/api/.default"
}
token_response = requests.post(token_url, data=token_payload)
access_token = token_response.json()["access_token"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {access_token}"}

# 获取工作区内所有数据集
datasets_url = f"https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/groups/{workspace_id}/datasets"
datasets = requests.get(datasets_url, headers=headers).json()["value"]

# 遍历数据集提取关联信息
for dataset in datasets:
    dataset_id = dataset["id"]
    print(f"\n=== 数据集: {dataset['name']} ===")
    
    # 获取数据源映射（ID -> 名称）
    datasources_url = f"https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/groups/{workspace_id}/datasets/{dataset_id}/datasources"
    datasources = {ds["id"]: ds["name"] for ds in requests.get(datasources_url, headers=headers).json()["value"]}
    
    # 获取所有表格及关联数据源
    tables_url = f"https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/groups/{workspace_id}/datasets/{dataset_id}/tables"
    tables = requests.get(tables_url, headers=headers).json()["value"]
    
    print("表格-数据源清单:")
    for table in tables:
        source_info = table.get("source", {})
        datasource_name = datasources.get(source_info.get("datasourceId"), "未知数据源")
        print(f"- 表格名称: {table['name']} | 数据源: {datasource_name}")

2. XMLA端点 + pyadomd查询（仅Premium工作区） #

如果你的工作区使用Power BI Premium容量，可直接通过XMLA端点查询模型元数据。

示例脚本： #

from pyadomd import Pyadomd

# 替换为你的工作区和数据集名称
connection_string = "Provider=MSOLAP;Data Source=powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/你的工作区名称;Initial Catalog=你的数据集名称;"

with Pyadomd(connection_string) as conn:
    with conn.cursor() as cur:
        # 执行MDX查询获取关联数据
        cur.execute("""
            SELECT 
                TABLE_NAME,
                DATASOURCE_NAME
            FROM $SYSTEM.TMSCHEMA_TABLES
            JOIN $SYSTEM.TMSCHEMA_DATASOURCES 
                ON TABLES.DATASOURCE_ID = DATASOURCES.ID
        """)
        results = cur.fetchall()
        
        print("\n表格-数据源清单:")
        for table_name, ds_name in results:
            print(f"- 表格名称: {table_name} | 数据源: {ds_name}")

3. 可视化工具：Tabular Editor（无需编码） #

• 下载安装Tabular Editor免费社区版
• 打开后选择File -> Connect -> Power BI Dataset，登录后选择目标数据集
• 在左侧导航栏分别展开Tables和Datasources，右键点击Tables选择Export -> Export to CSV，同时导出Datasources列表，最后通过数据源ID关联两个列表即可生成完整清单

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daniel Rocamora Betanzos