Extracción de varias tablas SQL con Python

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Estoy usando Python como fuente para obtener una entrada dinámica del usuario antes de extraer datos. Utilizo una ventana emergente para que el usuario busque y seleccione un cliente y luego un contrato para ese cliente. Tengo esta parte funcionando, sin embargo, cuando se ejecuta a través de Power BI, parece ejecutar el script de Python varias veces indicado por la ventana emergente que aparece varias veces. Y es necesario interactuar con cada ventana para recuperar datos con éxito. No estoy seguro de si esto es un síntoma de que se están recuperando cuatro tablas separadas, pero es bastante torpe y debe haber una manera de limitarlo.

Estos son los fotogramas de datos que se devuelven a Power bi:

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No hagas eso.

https://blog.crossjoin.co.uk/2020/07/05/why-is-power-bi-running-my-sql-query-twice/

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¿Tiene alguna recomendación para aceptar las aportaciones de los usuarios? Soy bastante nuevo en Power bi y no parece haber mucho para obtener la entrada del usuario para restringir los resultados de búsqueda. Es poco probable que el usuario sepa el nombre exacto del campo deseado, por lo que primero tengo que dejar que escriba una aproximación, luego devuelva las opciones posibles, desde allí elige la correcta y luego el resto de las consultas usan esos datos para devolver un conjunto de datos dentro de Power bi. Las cortadoras no son deseables, ya que la mesa original tendrá miles de opciones para elegir, y eso es demasiado para examinar. Además, cada una de esas opciones tendrá miles de registros adjuntos. No puedo traerlo todo, necesito recortar el conjunto de resultados antes de llevarlo a Power BI.

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Power BI no es un entorno de cubo OLAP dinámico. Si lo necesita, utilice un entorno de cubo OLAP dinámico.

Aquí hay un par de sugerencias:

- Habilite "Personalizar imágenes" y capacite a sus usuarios sobre cómo usarlo

- Evaluar el uso de parámetros de campo

- Buscar en los parámetros de consulta Dynamic M (solo aplicable para Consulta Directa)