2019-08-07 用python脚本解决了power BI和

一直以来，在我的认知里，power BI做数据呈现就是把可能用到的数据全部加载到powerbi里，然后拖字段到图表上做各种呈现。

数据量小的时候，这样挺好，很便捷。但数据量很大时，这些数据放powerbi里会造成powerbi极其臃肿，狂占内存到死机，即使内存大，保存成pbix文件也是几百M，很不方便。

能不能用户看什么数据，就从数据库里查询什么数据，确保内存里都是迫切要用的数据，这样多好啊。我之前就和同事讨论过这方案，可是我们研究了半天也没有找到好的办法。最大的困难是图表界面上的值，无法获取并传递给数据源（用于新查询）。

今天跟另外一个同事解决了这个问题。

先创建一个python可视化对象，脚本里获取切片器的值。旁边放一个切片器，切片器选择哪个值，python脚本就把选择的值保存到文本文件里。核心代码如下：

import pandas

a=dataset.max() #a里面就是获取到的切片器的值

然后更改数据源，改成用python脚本获取数据，python脚本读取上一步保存的文本文件里的内容，取里面有用的部分，组合到sql语句里，去数据库里查询，查询结果被powerbi作为数据源加载。

sql='select 字段1，字段2 from table where 字段2>'+a

后面使用时，选择切片器的值，然后刷新数据源，呈现的结果就是我们想要的了。

不足的是今天遇到一个问题，python 3.6 的pymssql调用的database是中文名，一直报错。后面换了另外一个英文名字的database，是正常的。

目前今天解决的这个问题，qq群，百度，谷歌，都没有好的答案，算是原创。

感谢同组的同事解决了python获取切片器选项值的问题，才让这个问题得到最终解决。