Power BI - Extraire les tableaux d'une page web Vidéo

Découvrez comment extraire les tableaux d'une page web avec Power Query dans Microsoft 365 grâce à cette vidéo pratique.
Cette fonctionnalité permet de récupérer facilement des données structurées à partir de pages web contenant des tableaux.
Obtenez des conseils pratiques pour sélectionner les tableaux souhaités et les importer directement dans Power Query pour une utilisation ultérieure.
Cette vidéo est destinée aux utilisateurs débutants souhaitant se familiariser avec l'extraction de tableaux dans Microsoft 365. Suivez cette vidéo pour en savoir plus sur cette fonctionnalité pratique dans Power Query.

  • 4:04
  • 3179 vues

Objectifs :

Comprendre comment Power Query peut extraire des données à partir de pages web en utilisant le HTML, et apprendre à importer des tableaux depuis Wikipedia.

Chapitres :

  1. Introduction à Power Query et au HTML
    Power Query est un outil puissant qui permet de lire le HTML d'une page web. Pour ceux qui ne sont pas familiers avec le fonctionnement d'un site web, il est important de comprendre que les langages côté client, tels que HTML, CSS et JavaScript, s'exécutent dans le navigateur. Le HTML, par exemple, est utilisé pour créer des tableaux et structurer les informations sur une page.
  2. Exemple pratique : Extraction de données depuis Wikipedia
    Pour illustrer l'utilisation de Power Query, nous allons ouvrir une page Wikipedia sur la répartition géographique de la population en France. En inspectant le code HTML de cette page, nous pouvons voir que les tableaux sont construits à l'aide de cellules, de lignes et de colonnes. Power Query est capable d'interpréter ces balises HTML pour extraire les tableaux présents sur la page.
  3. Processus d'importation des données
    Pour importer les données, nous allons copier l'URL de la page Wikipedia et la coller dans Power Query. Voici les étapes à suivre : 1. Ouvrir Power Query. 2. Créer une nouvelle source de données depuis le web. 3. Coller l'URL et cliquer sur OK. 4. Choisir le type d'authentification (dans ce cas, mode anonyme). Une fois connecté, Power Query affichera les données récupérées, y compris les tableaux sur l'évolution de la population par région.
  4. Sélection des tableaux pertinents
    Après avoir récupéré les données, il est possible de sélectionner les tableaux qui nous intéressent. Dans notre cas, nous allons choisir le tableau sur la répartition par région. Il est également possible de sélectionner plusieurs tableaux si nécessaire. Une fois la sélection faite, il suffit de cliquer sur OK pour importer les données dans Power Query.
  5. Avantages de l'importation directe
    L'un des grands avantages de se connecter directement à la source de données est que si le tableau sur Wikipedia est mis à jour, vous bénéficierez automatiquement de ces mises à jour dans Power Query. En revanche, si vous copiez et collez le tableau dans un fichier Excel, vous devrez le mettre à jour manuellement, ce qui peut entraîner des oublis. Il est donc préférable de garder une connexion directe à la source de données.
  6. Conclusion
    En résumé, Power Query permet d'extraire facilement des tableaux à partir de pages web, comme celles de Wikipedia. Cela offre une méthode efficace pour travailler avec des données qui peuvent changer fréquemment, tout en évitant les erreurs liées à la mise à jour manuelle des informations.

FAQ :

Qu'est-ce que Power Query et à quoi sert-il ?

Power Query est un outil de Microsoft qui permet de connecter, importer et transformer des données provenant de diverses sources, y compris des pages web. Il est particulièrement utile pour automatiser le processus d'extraction de données.

Comment Power Query peut-il lire des tableaux sur une page web ?

Power Query peut lire des tableaux sur une page web en interprétant le code HTML de la page. Il identifie les balises qui définissent les tableaux et extrait les données qu'ils contiennent.

Quels langages sont utilisés pour créer des pages web ?

Les langages couramment utilisés pour créer des pages web incluent HTML pour la structure, CSS pour le style, et JavaScript pour l'interactivité.

Pourquoi est-il préférable de se connecter directement à une source de données plutôt que de copier-coller des tableaux ?

Se connecter directement à une source de données permet de bénéficier des mises à jour automatiques des données. En revanche, un tableau copié-collé doit être mis à jour manuellement, ce qui peut entraîner des erreurs ou des oublis.

Qu'est-ce qu'une URL et comment l'utiliser avec Power Query ?

Une URL est l'adresse d'une ressource sur le web. Avec Power Query, vous pouvez utiliser une URL pour accéder à une page web et extraire des données, comme des tableaux, directement depuis cette page.

Quelques cas d'usages :

Extraction de données démographiques

Un analyste de données peut utiliser Power Query pour extraire des tableaux de données démographiques à partir de pages Wikipédia. Cela lui permet d'obtenir des informations à jour sur la population par région sans avoir à les saisir manuellement.

Mise à jour automatique de rapports

Un responsable marketing peut se connecter à des tableaux de données sur des sites web pour générer des rapports de performance. En utilisant Power Query, il peut s'assurer que les données sont toujours à jour, ce qui améliore l'efficacité de ses analyses.

Analyse comparative des données

Un consultant peut utiliser Power Query pour comparer des données provenant de plusieurs sources en ligne. En extrayant des tableaux de différentes pages web, il peut effectuer des analyses comparatives et fournir des recommandations basées sur des données récentes.

Création de tableaux de bord dynamiques

Un analyste peut créer des tableaux de bord dynamiques dans Excel en utilisant Power Query pour importer des données de plusieurs sites web. Cela lui permet de visualiser les tendances en temps réel et de prendre des décisions éclairées.

Glossaire :

Power Query

Un outil de Microsoft qui permet de connecter, importer et transformer des données provenant de diverses sources, y compris des pages web.

HTML

HyperText Markup Language, le langage standard utilisé pour créer des pages web. Il permet de structurer le contenu, y compris les tableaux.

CSS

Cascading Style Sheets, un langage utilisé pour décrire la présentation d'un document écrit en HTML. Il permet de styliser les éléments d'une page web.

JavaScript

Un langage de programmation qui permet d'ajouter des fonctionnalités interactives aux pages web. Il s'exécute côté client, c'est-à-dire dans le navigateur de l'utilisateur.

URL

Uniform Resource Locator, l'adresse d'une ressource sur le web. Elle permet d'accéder à des pages web spécifiques.

Tableau

Une structure de données qui organise les informations en lignes et colonnes, souvent utilisée pour présenter des données de manière claire.

Authentification

Le processus de vérification de l'identité d'un utilisateur avant de lui permettre d'accéder à certaines ressources ou données.

Mode anonyme

Un mode de connexion qui permet d'accéder à des ressources sans avoir besoin de s'identifier ou de se connecter avec un compte.

résultat(s)
00:00:00
Alors on va voir que Power Quéry est
00:00:02
très fort parce qu'il est capable
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de lire le HTML d'une page web,
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pardon pour ceux qui ne connaissent
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pas trop le comment fonctionne un
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site web donc il va y avoir ce qu'on
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appelle des langages côté client,
00:00:13
c'est à dire ce qui va s'exécuter
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sur votre navigateur.
00:00:16
Et Parmi ces langages-là,
00:00:17
vous avez entre autres hein,
00:00:20
le HTMLCS et Le javascript,
00:00:23
et avec par exemple du HTML,
00:00:25
on va être capable de créer des tableaux.
00:00:26
Alors pour vous donner un petit exemple
00:00:29
donc ici on va ouvrir une page Wikipédia.
00:00:33
Autre est sur votre navigateur et je
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vous invite à aller sur cette page-là.
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Qui est là ? La population en bah tiens.
00:00:43
Je ne retrouve pas l'article,
00:00:44
il a dû changer entre-temps,
00:00:45
alors je vais le retrouver tout de suite.
00:00:49
Alors moi excusez-moi,
00:00:49
c'est juste moi qui avais mal écrit.
00:00:51
L'u RL donc cette URL là,
00:00:52
donc la répartition géographique de
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la population en France donc ça c'est
00:00:56
une information qu'on aurait pu tout
00:00:58
à fait aller chercher directement
00:01:00
sur Wikipédia où on a du coup un
00:01:02
tableau qui est qui a été créé du
00:01:04
coup par Wikipédia avec toutes
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les informations sur les régions.
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Alors sans rentrer trop dans le
00:01:09
détail en fait, si on inspecte ça,
00:01:11
on va vite se rendre compte qu'en fait
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le HTML permet de construire des tableaux,
00:01:16
donc là ici on voit qu'on a
00:01:17
des systèmes de cellules.
00:01:18
On a des systèmes d'antésite,
00:01:20
on a des systèmes de colonnes, et cetera.
00:01:22
Et donc en fait Power Query est
00:01:23
capable d'interpréter ces balises là
00:01:25
pour comprendre que c'est un tableau
00:01:27
et donc vous récupérez les tableaux
00:01:29
qui sont présents sur une page HTML.
00:01:30
Donc ça c'est très fort
00:01:31
et potentiel même si vous avez
00:01:33
plusieurs tableaux sur la page.
00:01:34
Eh bien il va vous dire quel
00:01:36
tableau vous souhaitez importer,
00:01:37
donc on va aller faire ça,
00:01:38
on va aller tout simplement prendre
00:01:40
cette URL là, retourner dans Power Query.
00:01:43
Allez créer une nouvelle source
00:01:45
de données depuis le web, hein ?
00:01:47
On est toujours là sur de la connexion web,
00:01:48
même si ce n'est pas une API.
00:01:50
On va aller coller notre RL.
00:01:53
Cliquez sur OK.
00:01:54
Il va encore une fois nous demander
00:01:56
le type d'authentification,
00:01:57
alors là on n'est pas sur un article
00:01:59
qui n'est accessible que si on est
00:02:01
connecté à un compte Wikipédia.
00:02:02
C'est un compte.
00:02:03
Enfin c'est une page totalement
00:02:04
ouverte et donc on va pouvoir dire
00:02:06
que n’y a pas besoin de se connecter
00:02:08
donc on va se mettre en mode anonyme,
00:02:10
on se connecte.
00:02:21
Ça va s'afficher et donc voici tout ce
00:02:24
qu'il a réussi à nous récupérer, donc on
00:02:28
va avoir potentiellement ce premier écran,
00:02:31
donc ça c'est ce qui va nous intéresser.
00:02:32
Par exemple, les l'évolution de la
00:02:34
population sur les régions de France.
00:02:38
Les potentiels aussi projections,
00:02:40
c'est à dire, voilà en à telle date combien
00:02:43
il y aura de population sur chacune de ces
00:02:46
régions et après aussi des tables suggérées,
00:02:49
donc là ce sont potentiellement des listes
00:02:52
ou des tableaux qu'il a réussi à récupérer.
00:02:55
À mais voilà, ce sont des choses
00:02:57
un petit peu moins pertinentes.
00:03:00
Voilà typiquement là,
00:03:01
ce sont plutôt des listes
00:03:02
qu'il a réussi à récupérer,
00:03:03
donc là on va dire qu'il est un
00:03:05
peu moins sûr de de son coup.
00:03:06
Ce sont des tableaux un peu moins
00:03:08
pertinents mais en tout cas
00:03:10
nous on va être là-dessus et.
00:03:12
Je pense qu'on va plutôt partir sur
00:03:14
la répartition par région, hein,
00:03:15
c'est plus ça qui nous intéressait et
00:03:18
on va aller du coup le sélectionner.
00:03:20
Évidemment,
00:03:20
on peut en sélectionner plusieurs ici.
00:03:23
Je vais cliquer sur OK.
00:03:27
Et donc voici notre
00:03:29
magnifique tableau Wikipédia.
00:03:30
Et ça, ce qui est super intéressant,
00:03:31
c'est que si le tableau est mis à
00:03:33
jour avec des nouvelles valeurs et
00:03:34
bien vous allez pouvoir bénéficier
00:03:35
de cette mise à jour alors que si
00:03:37
vous faites un extract de ce tableau,
00:03:39
que vous le copier-coller dans un fichier
00:03:41
Excel et bien du coup ça impliquera
00:03:42
que vous le mettiez à jour manuellement.
00:03:44
Vous oublierez certainement de le faire,
00:03:46
et cetera.
00:03:47
Donc c'est plutôt intéressant de
00:03:48
se connecter directement à la
00:03:50
source de la donnée qui elle sera
00:03:51
très certainement mise à jour.
00:03:53
On a plus qu'à.
00:03:56
Renommer juste pour souvenir du coup,
00:03:57
région Wikipédia.
00:04:00
Et on a terminé.
00:04:00
Du coup,
00:04:01
c'est un port de tableau
00:04:02
provenant d'une page web.

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résultat(s)
00:00:00
So we will see that Power Quéry is
00:00:02
very strong because he is able
00:00:04
read the HTML of a web page,
00:00:06
Forgiveness for those who do not know
00:00:08
Not too much the how does a
00:00:10
website so there will be what we
00:00:12
calls client-side languages,
00:00:13
i.e. what will be executed
00:00:15
on your browser.
00:00:16
And among these languages,
00:00:17
You have among others eh,
00:00:20
HTMLCS and javascript,
00:00:23
and with for example HTML,
00:00:25
We will be able to create tables.
00:00:26
So to give you a small example
00:00:29
so here we will open a Wikipedia page.
00:00:33
Other is on your browser and I
00:00:35
invites you to go to this page.
00:00:39
Who is there? The population in bah tiens.
00:00:43
I can't find the article,
00:00:44
he had to change in the meantime,
00:00:45
So I'll find him right away.
00:00:49
So excuse me,
00:00:49
I was just the one who wrote it wrong.
00:00:51
The u RL so this URL there,
00:00:52
therefore the geographical distribution of
00:00:54
The population France so that's
00:00:56
information that we could have done everything
00:00:58
to fetch directly
00:01:00
on Wikipedia where we suddenly have a
00:01:02
table that is that was created from the
00:01:04
blow by Wikipedia with all
00:01:06
information on regions.
00:01:08
So without going too much into the
00:01:09
detail actually, if we inspect that,
00:01:11
We will quickly realize that in fact
00:01:13
HTML allows you to build tables,
00:01:16
So here we see that we have
00:01:17
cell systems.
00:01:18
We have antesite systems,
00:01:20
We have column systems, et cetera.
00:01:22
And so in fact Power quéry is
00:01:23
able to interpret these tags there
00:01:25
to understand that it is a painting
00:01:27
and so you recover the paintings
00:01:29
that are present on an HTML page.
00:01:30
So that's very, very strong.
00:01:31
and potential even if you have
00:01:33
Several tables on the page.
00:01:34
Well he'll tell you what
00:01:36
table you want to import,
00:01:37
So we're going to go do that,
00:01:38
We're just going to take
00:01:40
this URL there, return to Power quéry.
00:01:43
Go create a new source
00:01:45
of data from the web, eh?
00:01:47
We are always there on the web connection,
00:01:48
even if it's not an API.
00:01:50
We're going to stick our RL.
00:01:53
Click OK.
00:01:54
He will once again ask us
00:01:56
the type of authentication,
00:01:57
So here we are not on an article
00:01:59
which is only accessible if one is
00:02:01
connected to a Wikipedia account.
00:02:02
It's an account.
00:02:03
Finally it's a totally
00:02:04
open and therefore we will be able to say
00:02:06
that there is no need to log in
00:02:08
So we're going to go into anonymous mode,
00:02:10
We connect.
00:02:21
It's going to show up and so here's all the
00:02:24
that he managed to get us back, so we
00:02:28
will potentially have this first screen,
00:02:31
So that's what's going to interest us.
00:02:32
For example, the evolution of the
00:02:34
population in the regions of France.
00:02:38
The potentials also projections,
00:02:40
That is to say, here are how many
00:02:43
There will be population on each of these
00:02:46
regions and also suggested tables,
00:02:49
So here it is potentially lists
00:02:52
or paintings he managed to recover.
00:02:55
But that's it, it's things
00:02:57
a little less relevant.
00:03:00
That's typically there,
00:03:01
rather, they are lists
00:03:02
that he managed to recover,
00:03:03
So here we will say that it is a
00:03:05
little less sure of his shot.
00:03:06
It's tables a little less
00:03:08
relevant but in any case
00:03:10
We're going to be on that and.
00:03:12
I think we're going to go on
00:03:14
the breakdown by region, eh,
00:03:15
that's more what interested us and
00:03:18
We're going to go and select him.
00:03:20
Obviously
00:03:20
Several can be selected here.
00:03:23
I'll click OK.
00:03:27
And so here is our
00:03:29
beautiful Wikipedia board.
00:03:30
And that, which is super interesting,
00:03:31
is that if the table is set to
00:03:33
day with new values and
00:03:34
well you will be able to benefit
00:03:35
of this update while if
00:03:37
you make an extract from this table,
00:03:39
that you copy it paste into a file
00:03:41
Excel and well so it will involve
00:03:42
that you update it manually.
00:03:44
You will certainly forget to do so,
00:03:46
and so forth.
00:03:47
So it's pretty interesting to
00:03:48
Connect directly to the
00:03:50
Source of the data who it will be
00:03:51
Most certainly updated.
00:03:53
We have more than to.
00:03:56
Rename just to remember the shot,
00:03:57
Wikipedia region.
00:04:00
And we're done.
00:04:00
Consequently
00:04:01
It is an array port
00:04:02
from a web page.

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résultat(s)
00:00:00
Wir werden also sehen, dass Power Quéry
00:00:02
sehr stark, weil er in der Lage ist
00:00:04
Lesen Sie den HTML-Code einer Webseite,
00:00:06
Vergebung für diejenigen, die es nicht wissen
00:00:08
Nicht zu sehr das Wie macht ein
00:00:10
Website, so dass es geben wird, was wir
00:00:12
ruft clientseitige Sprachen auf,
00:00:13
d.h. was ausgeführt wird
00:00:15
in Ihrem Browser.
00:00:16
Und unter diesen Sprachen,
00:00:17
Sie haben unter anderem eh,
00:00:20
HTMLCS und Javascript,
00:00:23
und zum Beispiel mit HTML,
00:00:25
Wir werden in der Lage sein, Tabellen zu erstellen.
00:00:26
Um Ihnen ein kleines Beispiel zu geben
00:00:29
also hier werden wir eine Wikipedia-Seite öffnen.
00:00:33
Andere ist in Ihrem Browser und ich
00:00:35
lädt Sie ein, auf diese Seite zu gehen.
00:00:39
Wer ist da? Die Bevölkerung in bah tiens.
00:00:43
Ich kann den Artikel nicht finden,
00:00:44
er musste sich in der Zwischenzeit ändern,
00:00:45
Also werde ich ihn sofort finden.
00:00:49
Also entschuldigen Sie,
00:00:49
Ich war nur derjenige, der es falsch geschrieben hat.
00:00:51
Die u RL also diese URL dort,
00:00:52
Daher ist die geographische Verteilung von
00:00:54
Die Bevölkerung Frankreich, also das ist
00:00:56
Informationen, dass wir alles hätten tun können
00:00:58
direkt abrufen
00:01:00
auf Wikipedia, wo wir plötzlich eine
00:01:02
Tabelle, die aus dem
00:01:04
Schlag durch Wikipedia mit allen
00:01:06
Informationen über Regionen.
00:01:08
Also ohne zu sehr auf die
00:01:09
Detail eigentlich, wenn wir das überprüfen,
00:01:11
Wir werden schnell feststellen, dass in der Tat
00:01:13
HTML ermöglicht es Ihnen, Tabellen zu erstellen,
00:01:16
Hier sehen wir also, dass wir
00:01:17
Zellsysteme.
00:01:18
Wir haben Antesite-Systeme,
00:01:20
Wir haben Säulensysteme et cetera.
00:01:22
Und so ist Power quéry in der Tat
00:01:23
in der Lage, diese Tags dort zu interpretieren
00:01:25
zu verstehen, dass es sich um ein Gemälde handelt
00:01:27
und so stellen Sie die Gemälde wieder her
00:01:29
die auf einer HTML-Seite vorhanden sind.
00:01:30
Das ist also sehr, sehr stark.
00:01:31
und Potenzial, auch wenn Sie
00:01:33
Mehrere Tabellen auf der Seite.
00:01:34
Nun, er wird dir sagen, was
00:01:36
Tabelle, die Sie importieren möchten,
00:01:37
Also werden wir das tun,
00:01:38
Wir nehmen einfach
00:01:40
Diese URL dort, kehren Sie zu Power quéry zurück.
00:01:43
Erstellen einer neuen Quelle
00:01:45
von Daten aus dem Web, was?
00:01:47
Wir sind immer da auf der Webverbindung,
00:01:48
auch wenn es sich nicht um eine API handelt.
00:01:50
Wir werden unsere RL kleben.
00:01:53
Klicken Sie auf OK.
00:01:54
Er wird uns noch einmal fragen
00:01:56
die Art der Authentifizierung,
00:01:57
Hier sind wir also nicht auf einem Artikel
00:01:59
die nur zugänglich ist, wenn man
00:02:01
mit einem Wikipedia-Konto verbunden ist.
00:02:02
Es ist ein Konto.
00:02:03
Endlich ist es ein total
00:02:04
offen und deshalb werden wir sagen können
00:02:06
dass Sie sich nicht anmelden müssen
00:02:08
Also gehen wir in den anonymen Modus,
00:02:10
Wir verbinden.
00:02:21
Es wird auftauchen und hier sind alle
00:02:24
dass er es geschafft hat, uns zurückzubekommen, also haben wir
00:02:28
wird möglicherweise diesen ersten Bildschirm haben,
00:02:31
Das ist es, was uns interessieren wird.
00:02:32
Zum Beispiel die Entwicklung der
00:02:34
Bevölkerung in den Regionen Frankreichs.
00:02:38
Die Potenziale auch Projektionen,
00:02:40
Das heißt, hier sind, wie viele
00:02:43
Es wird Bevölkerung auf jedem dieser
00:02:46
Regionen und auch vorgeschlagene Tabellen,
00:02:49
Hier sind es also potentiell Listen
00:02:52
oder Gemälde, die er wiedererlangen konnte.
00:02:55
Aber das war's, es sind Dinge
00:02:57
etwas weniger relevant.
00:03:00
Das ist typischerweise da,
00:03:01
Vielmehr handelt es sich um Listen
00:03:02
dass er sich erholen konnte,
00:03:03
Hier werden wir also sagen, dass es ein
00:03:05
etwas weniger sicher über seinen Schuss.
00:03:06
Es sind Tische etwas weniger
00:03:08
relevant, aber in jedem Fall
00:03:10
Wir werden uns damit beschäftigen und.
00:03:12
Ich denke, wir werden weitermachen
00:03:14
die Aufschlüsselung nach Regionen, eh,
00:03:15
das ist mehr, was uns interessiert hat und
00:03:18
Wir werden ihn auswählen.
00:03:20
Offensichtlich
00:03:20
Mehrere können hier ausgewählt werden.
00:03:23
Ich klicke auf OK.
00:03:27
Und hier ist unser
00:03:29
schönes Wikipedia-Board.
00:03:30
Und das, was super interessant ist,
00:03:31
ist das, wenn die Tabelle auf
00:03:33
Tag mit neuen Werten und
00:03:34
Nun, Sie werden profitieren können
00:03:35
dieses Updates während wenn
00:03:37
Sie machen einen Auszug aus dieser Tabelle,
00:03:39
dass Sie es kopieren, in eine Datei einfügen
00:03:41
Excel und gut, so wird es beinhalten
00:03:42
dass Sie es manuell aktualisieren.
00:03:44
Sie werden es sicherlich vergessen,
00:03:46
und so weiter.
00:03:47
Es ist also ziemlich interessant,
00:03:48
Verbinden Sie sich direkt mit dem
00:03:50
Quelle der Daten, wer es sein wird
00:03:51
Sicherlich aktualisiert.
00:03:53
Wir haben mehr als das.
00:03:56
Umbenennen, nur um sich an die Aufnahme zu erinnern,
00:03:57
Wikipedia-Region.
00:04:00
Und wir sind fertig.
00:04:00
Infolgedessen
00:04:01
Es ist ein Array-Port
00:04:02
von einer Webseite.

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résultat(s)
00:00:00
Así que veremos que Power Query es
00:00:02
muy fuerte porque es capaz
00:00:04
leer el HTML de una página web,
00:00:06
Perdón para los que no saben
00:00:08
No demasiado el cómo hace un
00:00:10
sitio web para que haya lo que
00:00:12
llama a idiomas del lado del cliente,
00:00:13
es decir, lo que se ejecutará
00:00:15
en su navegador.
00:00:16
Y entre estos idiomas,
00:00:17
Tienes entre otros eh,
00:00:20
HTMLCS y javascript,
00:00:23
y con, por ejemplo, HTML,
00:00:25
Podremos crear tablas.
00:00:26
Así que para darte un pequeño ejemplo
00:00:29
así que aquí abriremos una página de Wikipedia.
00:00:33
Otro está en su navegador y yo
00:00:35
le invita a ir a esta página.
00:00:39
¿Quién está ahí? La población en bah tiens.
00:00:43
No puedo encontrar el artículo,
00:00:44
Tuvo que cambiar mientras tanto,
00:00:45
Así que lo encontraré de inmediato.
00:00:49
Así que discúlpeme,
00:00:49
Yo fui el que lo escribió mal.
00:00:51
El u RL así que esta URL allí,
00:00:52
por lo tanto, la distribución geográfica de
00:00:54
La población Francia así que eso es
00:00:56
información de que podríamos haber hecho todo
00:00:58
para buscar directamente
00:01:00
en Wikipedia, donde de repente tenemos un
00:01:02
tabla que es la que se creó a partir de la
00:01:04
golpe por Wikipedia con todos
00:01:06
información sobre regiones.
00:01:08
Así que sin entrar demasiado en el
00:01:09
detalle en realidad, si inspeccionamos eso,
00:01:11
Rápidamente nos daremos cuenta de que, de hecho,
00:01:13
HTML le permite construir tablas,
00:01:16
Así que aquí vemos que tenemos
00:01:17
sistemas celulares.
00:01:18
Contamos con sistemas antesite,
00:01:20
Tenemos sistemas de columnas, etcétera.
00:01:22
Y así, de hecho, Power quéry es
00:01:23
capaz de interpretar estas etiquetas allí
00:01:25
entender que es una pintura
00:01:27
y así recuperas las pinturas
00:01:29
que están presentes en una página HTML.
00:01:30
Así que eso es muy, muy fuerte.
00:01:31
y potencial incluso si tiene
00:01:33
Varias tablas en la página.
00:01:34
Bueno, él te dirá lo que
00:01:36
tabla que desea importar,
00:01:37
Así que vamos a hacer eso,
00:01:38
Solo vamos a tomar
00:01:40
esta URL allí, vuelva a Power query.
00:01:43
Ir a crear una nueva fuente
00:01:45
de datos de la web, ¿eh?
00:01:47
Siempre estamos ahí en la conexión web,
00:01:48
incluso si no es una API.
00:01:50
Vamos a pegar nuestro RL.
00:01:53
Haga clic en Aceptar.
00:01:54
Él nos preguntará una vez más
00:01:56
el tipo de autenticación,
00:01:57
Así que aquí no estamos en un artículo
00:01:59
que sólo es accesible si uno es
00:02:01
conectado a una cuenta de Wikipedia.
00:02:02
Es una cuenta.
00:02:03
Finalmente es un
00:02:04
abierto y por lo tanto podremos decir
00:02:06
que no es necesario iniciar sesión
00:02:08
Así que vamos a entrar en modo anónimo,
00:02:10
Nos conectamos.
00:02:21
Va a aparecer y aquí están todos los
00:02:24
que se las arregló para recuperarnos, así que
00:02:28
potencialmente tendrá esta primera pantalla,
00:02:31
Así que eso es lo que nos va a interesar.
00:02:32
Por ejemplo, la evolución de la
00:02:34
población en las regiones de Francia.
00:02:38
Los potenciales también proyecciones,
00:02:40
Es decir, aquí están cuántos
00:02:43
Habrá población en cada uno de estos
00:02:46
regiones y también cuadros sugeridos,
00:02:49
Así que aquí está potencialmente listas
00:02:52
o pinturas que logró recuperar.
00:02:55
Pero eso es todo, son cosas
00:02:57
un poco menos relevante.
00:03:00
Eso es típicamente allí,
00:03:01
más bien, son listas
00:03:02
que logró recuperarse,
00:03:03
Así que aquí diremos que es un
00:03:05
poco menos seguro de su disparo.
00:03:06
Son las mesas un poco menos
00:03:08
relevante pero en cualquier caso
00:03:10
Vamos a estar en eso y.
00:03:12
Creo que vamos a seguir
00:03:14
el desglose por región, eh,
00:03:15
eso es más lo que nos interesó y
00:03:18
Vamos a ir y seleccionarlo.
00:03:20
Obviamente
00:03:20
Varios pueden ser seleccionados aquí.
00:03:23
Voy a hacer clic en Aceptar.
00:03:27
Y aquí está nuestro
00:03:29
hermoso tablero de Wikipedia.
00:03:30
Y eso, que es súper interesante,
00:03:31
es que si la tabla se establece en
00:03:33
día con nuevos valores y
00:03:34
pues podrás beneficiarte
00:03:35
de esta actualización mientras que si
00:03:37
haces un extracto de esta tabla,
00:03:39
que lo copie y pegue en un archivo
00:03:41
Excel y bien por lo que implicará
00:03:42
que lo actualice manualmente.
00:03:44
Seguramente se olvidará de hacerlo,
00:03:46
y así sucesivamente.
00:03:47
Así que es bastante interesante
00:03:48
Conéctese directamente a la
00:03:50
Fuente de los datos quién será
00:03:51
Sin duda actualizado.
00:03:53
Tenemos más que hacer.
00:03:56
Cambiar el nombre solo para recordar el disparo,
00:03:57
Región de Wikipedia.
00:04:00
Y hemos terminado.
00:04:00
Por consiguiente
00:04:01
Es un puerto de matriz
00:04:02
desde una página web.

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résultat(s)
00:00:00
We zullen dus zien dat Power Quéry
00:00:02
heel sterk omdat hij in staat is
00:00:04
lees de HTML van een webpagina,
00:00:06
Vergeving voor degenen die het niet weten
00:00:08
Niet te veel de hoe doet een
00:00:10
website dus er zal zijn wat we
00:00:12
roept client-side talen,
00:00:13
d.w.z. wat zal worden uitgevoerd
00:00:15
in uw browser.
00:00:16
En onder deze talen,
00:00:17
Je hebt onder andere eh,
00:00:20
HTMLCS en javascript,
00:00:23
en met bijvoorbeeld HTML,
00:00:25
We zullen in staat zijn om tabellen te maken.
00:00:26
Dus om je een klein voorbeeld te geven
00:00:29
dus hier zullen we een Wikipedia-pagina openen.
00:00:33
Andere is op uw browser en ik
00:00:35
nodigt u uit om naar deze pagina te gaan.
00:00:39
Wie is er? De bevolking in bah tiens.
00:00:43
Ik kan het artikel niet vinden,
00:00:44
hij moest ondertussen veranderen,
00:00:45
Dus ik zal hem meteen vinden.
00:00:49
Dus neem me niet kwalijk,
00:00:49
Ik was gewoon degene die het verkeerd schreef.
00:00:51
De u RL dus deze URL daar,
00:00:52
daarom de geografische spreiding van
00:00:54
De bevolking Frankrijk dus dat is
00:00:56
informatie dat we alles hadden kunnen doen
00:00:58
om direct op te halen
00:01:00
op Wikipedia waar we ineens een
00:01:02
tabel die is gemaakt op basis van de
00:01:04
blow by Wikipedia met alle
00:01:06
informatie over regio's.
00:01:08
Dus zonder al te veel in te gaan op de
00:01:09
detail eigenlijk, als we dat inspecteren,
00:01:11
We zullen ons snel realiseren dat in feite
00:01:13
Met HTML kunt u tabellen bouwen,
00:01:16
Dus hier zien we dat we
00:01:17
celsystemen.
00:01:18
We hebben antesite systemen,
00:01:20
We hebben kolomsystemen, et cetera.
00:01:22
En dus is Power quéry in feite
00:01:23
in staat om deze tags daar te interpreteren
00:01:25
om te begrijpen dat het een schilderij is
00:01:27
en zo herstel je de schilderijen
00:01:29
die aanwezig zijn op een HTML-pagina.
00:01:30
Dus dat is heel erg sterk.
00:01:31
en potentieel, zelfs als je
00:01:33
Verschillende tabellen op de pagina.
00:01:34
Nou, hij zal je vertellen wat
00:01:36
tabel die u wilt importeren,
00:01:37
Dus dat gaan we doen,
00:01:38
We gaan gewoon
00:01:40
deze URL daar, keer terug naar Power quéry.
00:01:43
Ga een nieuwe bron maken
00:01:45
van gegevens van het web, hè?
00:01:47
Wij zijn er altijd op de internetverbinding,
00:01:48
zelfs als het geen API is.
00:01:50
We gaan onze RL plakken.
00:01:53
Klik op OK.
00:01:54
Hij zal het ons nogmaals vragen
00:01:56
het type authenticatie,
00:01:57
Dus hier zijn we niet op een artikel
00:01:59
die alleen toegankelijk is als men
00:02:01
verbonden met een Wikipedia-account.
00:02:02
Het is een account.
00:02:03
Eindelijk is het een helemaal
00:02:04
open en daarom zullen we in staat zijn om te zeggen
00:02:06
dat het niet nodig is om in te loggen
00:02:08
Dus we gaan in de anonieme modus,
00:02:10
We verbinden.
00:02:21
Het zal verschijnen en dus hier is alle
00:02:24
dat hij ons terug wist te krijgen, dus we
00:02:28
zal mogelijk dit eerste scherm hebben,
00:02:31
Dus dat is wat ons gaat interesseren.
00:02:32
Bijvoorbeeld de evolutie van de
00:02:34
bevolking in de regio's van Frankrijk.
00:02:38
De potentialen ook projecties,
00:02:40
Dat wil zeggen, hier zijn hoeveel
00:02:43
Er zal bevolking zijn op elk van deze
00:02:46
regio's en ook voorgestelde tabellen,
00:02:49
Dus hier is het potentieel lijsten
00:02:52
of schilderijen die hij wist te herstellen.
00:02:55
Maar dat is het, het zijn dingen
00:02:57
iets minder relevant.
00:03:00
Dat is er typisch,
00:03:01
het zijn eerder lijsten
00:03:02
dat hij erin slaagde te herstellen,
00:03:03
Dus hier zullen we zeggen dat het een
00:03:05
iets minder zeker van zijn schot.
00:03:06
Het zijn tafels iets minder
00:03:08
relevant maar in ieder geval
00:03:10
Daar gaan we op in en.
00:03:12
Ik denk dat we doorgaan
00:03:14
de uitsplitsing per regio, eh,
00:03:15
dat is meer wat ons interesseerde en
00:03:18
We gaan hem selecteren.
00:03:20
Klaarblijkelijk
00:03:20
Hier kunnen er meerdere worden geselecteerd.
00:03:23
Ik klik op OK.
00:03:27
En dus hier is onze
00:03:29
mooi Wikipedia-bord.
00:03:30
En dat, wat superinteressant is,
00:03:31
is dat als de tabel is ingesteld op
00:03:33
dag met nieuwe waarden en
00:03:34
nou u zult in staat zijn om te profiteren
00:03:35
van deze update terwijl als
00:03:37
u maakt een uittreksel uit deze tabel,
00:03:39
dat u het in een bestand plakt
00:03:41
Excel en goed dus het zal betrokken zijn
00:03:42
dat u het handmatig bijwerkt.
00:03:44
Dat vergeet je zeker,
00:03:46
enzovoort.
00:03:47
Het is dus best interessant om
00:03:48
Maak rechtstreeks verbinding met de
00:03:50
Bron van de gegevens wie het zal zijn
00:03:51
Zeker bijgewerkt.
00:03:53
We hebben meer dan om.
00:03:56
Hernoem gewoon om de foto te onthouden,
00:03:57
Wikipedia regio.
00:04:00
En we zijn klaar.
00:04:00
Bijgevolg
00:04:01
Het is een array-poort
00:04:02
vanaf een webpagina.

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résultat(s)
00:00:00
Então vamos ver que Power Quéry é
00:00:02
muito forte porque ele é capaz
00:00:04
ler o HTML de uma página da Web,
00:00:06
Perdão para aqueles que não sabem
00:00:08
Não muito o como faz um
00:00:10
site para que haja o que nós
00:00:12
chama idiomas do lado do cliente,
00:00:13
ou seja, o que será executado
00:00:15
no seu navegador.
00:00:16
E entre essas línguas,
00:00:17
Você tem entre outros eh,
00:00:20
HTMLCS e javascript,
00:00:23
e com, por exemplo, HTML,
00:00:25
Poderemos criar tabelas.
00:00:26
Então, para lhe dar um pequeno exemplo
00:00:29
então aqui vamos abrir uma página da Wikipédia.
00:00:33
Outro está no seu navegador e eu
00:00:35
convida-o a ir a esta página.
00:00:39
Quem está lá? A população em bah tiens.
00:00:43
Não consigo encontrar o artigo,
00:00:44
ele teve que mudar nesse meio tempo,
00:00:45
Então eu vou encontrá-lo imediatamente.
00:00:49
Então, desculpe-me,
00:00:49
Fui eu que escrevi errado.
00:00:51
O u RL então essa URL aí,
00:00:52
por conseguinte, a distribuição geográfica de
00:00:54
A população da França, então isso é
00:00:56
informação de que poderíamos ter feito tudo
00:00:58
para buscar diretamente
00:01:00
na Wikipédia, onde de repente temos um
00:01:02
tabela que é que foi criada a partir do
00:01:04
golpe pela Wikipédia com todos
00:01:06
informações sobre as regiões.
00:01:08
Então, sem entrar muito no
00:01:09
detalhe na verdade, se inspecionarmos isso,
00:01:11
Rapidamente perceberemos que, de fato,
00:01:13
HTML permite que você construa tabelas,
00:01:16
Então, aqui vemos que temos
00:01:17
sistemas celulares.
00:01:18
Temos sistemas antesite,
00:01:20
Temos sistemas de colunas, etc.
00:01:22
E assim, de fato, o poder quéry é
00:01:23
capaz de interpretar essas tags lá
00:01:25
entender que é uma pintura
00:01:27
e assim você recupera as pinturas
00:01:29
que estão presentes em uma página HTML.
00:01:30
Então isso é muito, muito forte.
00:01:31
e potencial, mesmo que você tenha
00:01:33
Várias tabelas na página.
00:01:34
Bem, ele vai te dizer o que
00:01:36
tabela que você deseja importar,
00:01:37
Então nós vamos fazer isso,
00:01:38
Nós só vamos tomar
00:01:40
essa URL aí, volte para o Power quéry.
00:01:43
Ir criar uma nova fonte
00:01:45
de dados da web, hein?
00:01:47
Estamos sempre lá na conexão web,
00:01:48
mesmo que não seja uma API.
00:01:50
Nós vamos enfiar o nosso RL.
00:01:53
Clique em OK.
00:01:54
Ele mais uma vez nos pedirá
00:01:56
o tipo de autenticação,
00:01:57
Então, aqui não estamos em um artigo
00:01:59
que só é acessível se for
00:02:01
conectado a uma conta da Wikipédia.
00:02:02
É uma conta.
00:02:03
Finalmente é um totalmente
00:02:04
aberto e, portanto, poderemos dizer
00:02:06
que não há necessidade de fazer login
00:02:08
Então vamos entrar no modo anônimo,
00:02:10
Nós nos conectamos.
00:02:21
Vai aparecer e então aqui está tudo o
00:02:24
que ele conseguiu nos recuperar e assim nós
00:02:28
potencialmente terá esta primeira tela,
00:02:31
Então é isso que vai nos interessar.
00:02:32
Por exemplo, a evolução do
00:02:34
população nas regiões da França.
00:02:38
Os potenciais também projeções,
00:02:40
Ou seja, aqui estão quantos
00:02:43
Haverá população em cada um deles
00:02:46
regiões e também tabelas sugeridas,
00:02:49
Então, aqui está potencialmente listas.
00:02:52
ou pinturas que ele conseguiu recuperar.
00:02:55
Mas é isso, são coisas
00:02:57
um pouco menos relevante.
00:03:00
Isso normalmente está lá,
00:03:01
pelo contrário, são listas
00:03:02
que ele conseguiu se recuperar,
00:03:03
Então, aqui vamos dizer que é um
00:03:05
pouco menos certo de seu tiro.
00:03:06
São mesas um pouco menos
00:03:08
relevante, mas em qualquer caso
00:03:10
Nós vamos estar nisso e.
00:03:12
Acho que vamos continuar
00:03:14
a repartição por região, eh,
00:03:15
isso é mais o que nos interessou e
00:03:18
Nós vamos selecioná-lo.
00:03:20
Obviamente
00:03:20
Vários podem ser selecionados aqui.
00:03:23
Vou clicar em OK.
00:03:27
E aqui está o nosso
00:03:29
bela placa da Wikipédia.
00:03:30
E isso, que é super interessante,
00:03:31
é que se a tabela estiver definida como
00:03:33
dia com novos valores e
00:03:34
bem, você será capaz de se beneficiar
00:03:35
desta atualização enquanto se
00:03:37
você faz um extrato desta tabela,
00:03:39
que você copiá-lo colar em um arquivo
00:03:41
Excel e bem assim que envolverá
00:03:42
que você atualizá-lo manualmente.
00:03:44
Você certamente se esquecerá de fazê-lo,
00:03:46
e assim por diante.
00:03:47
Então é bem interessante
00:03:48
Conecte-se diretamente ao
00:03:50
Fonte dos dados quem será
00:03:51
Certamente atualizado.
00:03:53
Temos mais do que isso.
00:03:56
Renomeie apenas para lembrar a foto,
00:03:57
Região da Wikipédia.
00:04:00
E terminamos.
00:04:00
Consequentemente
00:04:01
É uma porta de array
00:04:02
de uma página da Web.

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résultat(s)
00:00:00
Zobaczymy więc, że Power Quéry jest
00:00:02
bardzo silny, ponieważ jest w stanie
00:00:04
odczytywanie kodu HTML strony internetowej,
00:00:06
Przebaczenie dla tych, którzy nie wiedzą
00:00:08
Nie za bardzo jak
00:00:10
strona internetowa więc będzie to, co my
00:00:12
wywołuje języki po stronie klienta,
00:00:13
tj. co zostanie wykonane
00:00:15
w przeglądarce.
00:00:16
A wśród tych języków,
00:00:17
Masz między innymi eh,
00:00:20
HTMLCS i javascript,
00:00:23
oraz na przykład z kodem HTML,
00:00:25
Będziemy mogli tworzyć tabele.
00:00:26
Podam mały przykład:
00:00:29
więc tutaj otworzymy stronę Wikipedii.
00:00:33
Inne są w przeglądarce i ja
00:00:35
zaprasza do odwiedzenia tej strony.
00:00:39
Kto tam jest? Ludność w bah tiens.
00:00:43
Nie mogę znaleźć artykułu,
00:00:44
w międzyczasie musiał się zmienić,
00:00:45
Więc znajdę go od razu.
00:00:49
Więc przepraszam,
00:00:49
Byłem tylko tym, który źle to napisał.
00:00:51
U RL więc ten adres URL tam,
00:00:52
w związku z tym rozmieszczenie geograficzne
00:00:54
Ludność: Francja, więc to jest
00:00:56
informację, że mogliśmy zrobić wszystko
00:00:58
do pobrania bezpośrednio
00:01:00
na Wikipedii, gdzie nagle mamy
00:01:02
, który został utworzony z
00:01:04
cios przez Wikipedię ze wszystkimi
00:01:06
informacje o regionach.
00:01:08
Więc bez zbytniego zagłębiania się w
00:01:09
szczegółowo, jeśli to sprawdzimy,
00:01:11
Szybko zdamy sobie z tego sprawę
00:01:13
HTML pozwala na budowanie tabel,
00:01:16
Widzimy więc, że mamy
00:01:17
systemy komórkowe.
00:01:18
Posiadamy systemy przedsionkowe,
00:01:20
Mamy systemy kolumnowe i tak dalej.
00:01:22
Tak więc w rzeczywistości Power quéry jest
00:01:23
w stanie zinterpretować te tagi tam
00:01:25
zrozumieć, że jest to obraz
00:01:27
I tak odzyskujesz obrazy
00:01:29
które znajdują się na stronie HTML.
00:01:30
To bardzo, bardzo mocne.
00:01:31
i potencjał, nawet jeśli masz
00:01:33
Kilka tabel na stronie.
00:01:34
Cóż, powie ci, co
00:01:36
tabela, którą chcesz zaimportować,
00:01:37
Więc zamierzamy to zrobić,
00:01:38
Po prostu weźmiemy
00:01:40
ten adres URL tam, wróć do Power quéry.
00:01:43
Utwórz nowe źródło
00:01:45
danych z sieci, co?
00:01:47
Jesteśmy zawsze dostępni do połączenia internetowego,
00:01:48
nawet jeśli nie jest to API.
00:01:50
Będziemy trzymać nasz RL.
00:01:53
Kliknij przycisk OK.
00:01:54
Jeszcze raz nas zapyta
00:01:56
rodzaj uwierzytelniania,
00:01:57
Więc tutaj nie jesteśmy na artykule
00:01:59
który jest dostępny tylko wtedy, gdy jest
00:02:01
połączony z kontem w Wikipedii.
00:02:02
To jest konto.
00:02:03
Wreszcie jest to całkowicie
00:02:04
otwarte i dlatego będziemy mogli powiedzieć
00:02:06
że nie ma potrzeby logowania
00:02:08
Więc przejdziemy do trybu anonimowego,
00:02:10
Łączymy się.
00:02:21
To się pojawi, a więc oto wszystko
00:02:24
że udało mu się nas odzyskać, więc my
00:02:28
potencjalnie będzie miał ten pierwszy ekran,
00:02:31
To nas zainteresuje.
00:02:32
Na przykład ewolucja
00:02:34
ludności w regionach Francji.
00:02:38
Potencjały również projekcje,
00:02:40
To znaczy, oto ile
00:02:43
Na każdym z nich będzie populacja
00:02:46
regiony, a także sugerowane tabele,
00:02:49
Więc tutaj jest to potencjalnie listy
00:02:52
lub obrazy, które udało mu się odzyskać.
00:02:55
Ale to wszystko, to są rzeczy
00:02:57
trochę mniej istotne.
00:03:00
To zazwyczaj tam,
00:03:01
są to raczej listy
00:03:02
że udało mu się wyzdrowieć,
00:03:03
Więc tutaj powiemy, że jest to
00:03:05
Trochę mniej pewny swojego strzału.
00:03:06
To tabele trochę mniej
00:03:08
istotne, ale w każdym razie
00:03:10
Będziemy na tym i.
00:03:12
Myślę, że będziemy kontynuować;
00:03:14
podział według regionów, eh,
00:03:15
To nas bardziej interesowało i
00:03:18
Pójdziemy i wybierzemy go.
00:03:20
Oczywiście
00:03:20
Kilka z nich można wybrać tutaj.
00:03:23
Kliknę OK.
00:03:27
A oto nasze
00:03:29
piękna tablica Wikipedii.
00:03:30
I to, co jest bardzo interesujące,
00:03:31
jest to, że jeśli tabela jest ustawiona na
00:03:33
dzień z nowymi wartościami i
00:03:34
Cóż, będziesz mógł skorzystać
00:03:35
tej aktualizacji, natomiast jeśli
00:03:37
robisz wyciąg z tej tabeli,
00:03:39
że kopiujesz go wklej do pliku
00:03:41
Excel i dobrze, więc będzie się angażować
00:03:42
, że zaktualizujesz go ręcznie.
00:03:44
Na pewno zapomnisz to zrobić,
00:03:46
i tak dalej.
00:03:47
To całkiem interesujące
00:03:48
Połącz się bezpośrednio z
00:03:50
Źródło danych, kto to będzie
00:03:51
Z pewnością zaktualizowane.
00:03:53
Mamy więcej niż do.
00:03:56
Zmień nazwę, aby zapamiętać ujęcie,
00:03:57
Region Wikipedii.
00:04:00
I gotowe.
00:04:00
Więc
00:04:01
Jest to port macierzy
00:04:02
ze strony internetowej.

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résultat(s)
00:00:00
तो हम देखेंगे कि पावर क्वेरी क्या है?
00:00:02
बहुत मजबूत क्योंकि वह सक्षम है
00:00:04
एक वेब पेज का HTML पढ़ें,
00:00:06
उन लोगों के लिए क्षमा जो नहीं जानते
00:00:08
बहुत ज्यादा नहीं कि कैसे होता है
00:00:10
वेबसाइट तो वहाँ होगा कि हम क्या होंगे
00:00:12
क्लाइंट-साइड भाषाओं को कॉल करें,
00:00:13
यानी क्या निष्पादित किया जाएगा
00:00:15
अपने ब्राउज़र पर.
00:00:16
इन भाषाओं के बीच,
00:00:17
तुम्हारे पास दूसरों के बीच है,
00:00:20
एचटीएमएलसीएस और जावास्क्रिप्ट,
00:00:23
और उदाहरण के लिए HTML,
00:00:25
हम टेबल बनाने में सक्षम होंगे।
00:00:26
तो आपको एक छोटा सा उदाहरण देने के लिए
00:00:29
तो यहां हम एक विकिपीडिया पृष्ठ खोलेंगे।
00:00:33
अन्य आपके ब्राउज़र पर है और मैं
00:00:35
आपको इस पृष्ठ पर जाने के लिए आमंत्रित करता है।
00:00:39
वहां कौन है? बाह में जनसंख्या।
00:00:43
मुझे लेख नहीं मिल रहा है,
00:00:44
इस बीच उसे बदलना पड़ा,
00:00:45
इसलिए मैं उसे तुरंत ढूंढ लूंगा।
00:00:49
तो मुझे माफ करना,
00:00:49
मैंने ही इसे गलत लिखा था।
00:00:51
यू आरएल तो यह यूआरएल वहां है,
00:00:52
इसलिए भौगोलिक वितरण
00:00:54
फ्रांस की जनसंख्या इतनी है कि
00:00:56
जानकारी जो हम सब कुछ कर सकते थे
00:00:58
सीधे प्राप्त करने के लिए
00:01:00
विकिपीडिया पर जहां हमारे पास अचानक एक है
00:01:02
तालिका जो निम्नलिखित से बनाई गई थी
00:01:04
विकिपीडिया द्वारा सभी के साथ झटका
00:01:06
क्षेत्रों के बारे में जानकारी।
00:01:08
इसलिए बहुत ज्यादा अंदर जाए बिना
00:01:09
विस्तार से, यदि हम इसका निरीक्षण करते हैं,
00:01:11
हम जल्दी से महसूस करेंगे कि वास्तव में
00:01:13
HTML आपको तालिकाओं का निर्माण करने की अनुमति देता है,
00:01:16
तो यहां हम देखते हैं कि हमारे पास है
00:01:17
सेल सिस्टम।
00:01:18
हमारे पास एंटीसाइट सिस्टम हैं,
00:01:20
हमारे पास कॉलम सिस्टम, वगैरह है।
00:01:22
और इसलिए वास्तव में पावर क्यूरी है
00:01:23
वहां इन टैग की व्याख्या करने में सक्षम
00:01:25
यह समझने के लिए कि यह एक पेंटिंग है
00:01:27
और इसलिए आप चित्रों को पुनर्प्राप्त करते हैं
00:01:29
जो एक HTML पृष्ठ पर मौजूद हैं।
00:01:30
तो यह बहुत, बहुत मजबूत है।
00:01:31
और क्षमता भले ही आपके पास हो
00:01:33
पृष्ठ पर कई तालिकाएँ.
00:01:34
खैर वह आपको बताएगा कि क्या
00:01:36
तालिका जिसे आप आयात करना चाहते हैं,
00:01:37
तो हम ऐसा करने जा रहे हैं,
00:01:38
हम बस लेने जा रहे हैं
00:01:40
यह URL वहाँ, Power quéry पर लौटें।
00:01:43
नया स्रोत बनाएँ
00:01:45
वेब से डेटा की संख्या, है ना?
00:01:47
हम हमेशा वेब कनेक्शन पर वहाँ हैं,
00:01:48
भले ही यह एपीआई न हो।
00:01:50
हम अपनी आरएल को चिपकाने जा रहे हैं।
00:01:53
ठीक क्लिक करें.
00:01:54
वह एक बार फिर हमसे पूछेंगे।
00:01:56
प्रमाणीकरण का प्रकार,
00:01:57
तो यहां हम एक लेख पर नहीं हैं
00:01:59
जो केवल तभी सुलभ है जब कोई है
00:02:01
विकिपीडिया खाते से जुड़ा हुआ है।
00:02:02
यह एक खाता है।
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अंत में यह पूरी तरह से एक है
00:02:04
खुला है और इसलिए हम कह पाएंगे
00:02:06
कि लॉग इन करने की कोई आवश्यकता नहीं है
00:02:08
तो हम अनाम मोड में जाने जा रहे हैं,
00:02:10
हम कनेक्ट करते हैं।
00:02:21
यह दिखाई देने जा रहा है और इसलिए यहां सब कुछ है
00:02:24
कि वह हमें वापस पाने में कामयाब रहा, इसलिए हम
00:02:28
संभावित रूप से यह पहली स्क्रीन होगी,
00:02:31
तो यही वह है जो हमें दिलचस्पी लेने जा रहा है।
00:02:32
उदाहरण के लिए, का विकास
00:02:34
फ्रांस के क्षेत्रों में जनसंख्या।
00:02:38
क्षमता भी अनुमान है,
00:02:40
कहने का तात्पर्य यह है कि यहां कितने हैं
00:02:43
इनमें से प्रत्येक पर जनसंख्या होगी
00:02:46
क्षेत्र और सुझाई गई तालिकाएं,
00:02:49
तो यहां यह संभावित सूचियां हैं
00:02:52
या पेंटिंग्स वह पुनर्प्राप्त करने में कामयाब रहे।
00:02:55
लेकिन यही है, यह चीजें हैं
00:02:57
थोड़ा कम प्रासंगिक।
00:03:00
यह आमतौर पर वहाँ है,
00:03:01
बल्कि, वे सूचियां हैं
00:03:02
कि वह ठीक होने में कामयाब रहा,
00:03:03
तो यहां हम कहेंगे कि यह एक है
00:03:05
अपने शॉट के बारे में थोड़ा कम निश्चित।
00:03:06
यह टेबल थोड़ा कम है
00:03:08
प्रासंगिक लेकिन किसी भी मामले में
00:03:10
हम उस पर होने जा रहे हैं और।
00:03:12
मुझे लगता है कि हम आगे बढ़ने जा रहे हैं
00:03:14
क्षेत्र के अनुसार टूटना, एह,
00:03:15
यह अधिक है जो हमें दिलचस्पी है और
00:03:18
हम जाकर उसका चयन करेंगे।
00:03:20
स्पष्टतः
00:03:20
कई को यहां चुना जा सकता है।
00:03:23
मैं ठीक क्लिक करूंगा।
00:03:27
और इसलिए यहाँ हमारा है
00:03:29
सुंदर विकिपीडिया बोर्ड।
00:03:30
और वह, जो सुपर दिलचस्प है,
00:03:31
यदि तालिका सेट की गई है
00:03:33
नए मूल्यों के साथ दिन और
00:03:34
खैर आप लाभ उठाने में सक्षम होंगे
00:03:35
इस अद्यतन के बारे में जबकि यदि
00:03:37
आप इस तालिका से एक अर्क बनाते हैं,
00:03:39
कि आप इसे फ़ाइल में चिपकाएँ की प्रतिलिपि बनाएँ
00:03:41
एक्सेल और अच्छी तरह से इसलिए इसमें शामिल होगा
00:03:42
कि आप इसे मैन्युअल रूप से अपडेट करें।
00:03:44
आप निश्चित रूप से ऐसा करना भूल जाएंगे,
00:03:46
और आगे भी।
00:03:47
तो यह बहुत दिलचस्प है
00:03:48
सीधे कनेक्ट करें
00:03:50
डेटा का स्रोत यह कौन होगा
00:03:51
सबसे निश्चित रूप से अद्यतन.
00:03:53
हमारे पास और भी बहुत कुछ है।
00:03:56
सिर्फ शॉट को याद रखने के लिए नाम बदलें,
00:03:57
विकिपीडिया क्षेत्र।
00:04:00
और हम कर चुके हैं।
00:04:00
फलस्वरूप
00:04:01
यह एक सरणी पोर्ट है
00:04:02
एक वेब पेज से।

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Quindi vedremo che Power Quéry è
00:00:02
molto forte perché è capace
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leggere l'HTML di una pagina web,
00:00:06
Perdono per chi non sa
00:00:08
Non troppo il come fa un
00:00:10
sito web quindi ci sarà quello che noi
00:00:12
chiama le lingue lato client,
00:00:13
cioè cosa verrà eseguito
00:00:15
sul tuo browser.
00:00:16
E tra queste lingue,
00:00:17
Hai tra gli altri eh,
00:00:20
HTMLCS e javascript,
00:00:23
e con, ad esempio, HTML,
00:00:25
Saremo in grado di creare tabelle.
00:00:26
Quindi, per darvi un piccolo esempio
00:00:29
quindi qui apriremo una pagina di Wikipedia.
00:00:33
Altro è sul tuo browser e io
00:00:35
vi invita ad andare a questa pagina.
00:00:39
Chi c'è? La popolazione in bah tiens.
00:00:43
Non riesco a trovare l'articolo,
00:00:44
nel frattempo doveva cambiare,
00:00:45
Quindi lo troverò subito.
00:00:49
Quindi scusami,
00:00:49
Sono stato solo io a scriverlo male.
00:00:51
La u RL quindi questo URL lì,
00:00:52
pertanto la distribuzione geografica di
00:00:54
La popolazione Francia quindi che è
00:00:56
informazioni che avremmo potuto fare tutto
00:00:58
per recuperare direttamente
00:01:00
su Wikipedia dove improvvisamente abbiamo un
00:01:02
Tabella creata dalla tabella
00:01:04
colpo da Wikipedia con tutti
00:01:06
informazioni sulle regioni.
00:01:08
Quindi, senza entrare troppo nel
00:01:09
dettaglio in realtà, se lo ispezioniamo,
00:01:11
Ci renderemo presto conto che in realtà
00:01:13
HTML consente di creare tabelle,
00:01:16
Quindi qui vediamo che abbiamo
00:01:17
sistemi cellulari.
00:01:18
Abbiamo sistemi antesiti,
00:01:20
Abbiamo sistemi di colonne, eccetera.
00:01:22
E così in effetti Power quéry è
00:01:23
in grado di interpretare questi tag lì
00:01:25
per capire che è un dipinto
00:01:27
e così si recuperano i dipinti
00:01:29
presenti in una pagina HTML.
00:01:30
Quindi è molto, molto forte.
00:01:31
e potenziale anche se hai
00:01:33
Diverse tabelle nella pagina.
00:01:34
Beh, ti dirà cosa
00:01:36
tabella che si desidera importare,
00:01:37
Quindi andremo a farlo,
00:01:38
Prenderemo solo
00:01:40
questo URL lì, torna a Power quéry.
00:01:43
Vai a creare una nuova origine
00:01:45
di dati dal web, eh?
00:01:47
Siamo sempre presenti sulla connessione web,
00:01:48
anche se non è un'API.
00:01:50
Attaccheremo la nostra RL.
00:01:53
Fare clic su OK.
00:01:54
Ci chiederà ancora una volta
00:01:56
il tipo di autenticazione,
00:01:57
Quindi qui non siamo su un articolo
00:01:59
che è accessibile solo se si è
00:02:01
collegato a un account Wikipedia.
00:02:02
È un account.
00:02:03
Finalmente è un totalmente
00:02:04
aperto e quindi potremo dire
00:02:06
che non è necessario effettuare il login
00:02:08
Quindi andremo in modalità anonima,
00:02:10
Ci colleghiamo.
00:02:21
Apparirà e quindi ecco tutti i
00:02:24
che è riuscito a farci tornare, quindi abbiamo
00:02:28
avrà potenzialmente questa prima schermata,
00:02:31
Quindi questo è ciò che ci interesserà.
00:02:32
Ad esempio, l'evoluzione del
00:02:34
popolazione nelle regioni della Francia.
00:02:38
I potenziali anche le proiezioni,
00:02:40
Vale a dire, ecco quanti
00:02:43
Ci sarà popolazione su ciascuno di questi
00:02:46
regioni e anche tabelle suggerite,
00:02:49
Quindi ecco che sono potenzialmente elenchi
00:02:52
o dipinti che è riuscito a recuperare.
00:02:55
Ma questo è tutto, sono le cose
00:02:57
un po 'meno rilevante.
00:03:00
Questo è in genere lì,
00:03:01
piuttosto, sono elenchi
00:03:02
che è riuscito a recuperare,
00:03:03
Quindi qui diremo che è un
00:03:05
poco meno sicuro del suo tiro.
00:03:06
Sono tavoli un po 'meno
00:03:08
pertinente ma in ogni caso
00:03:10
Saremo su questo e.
00:03:12
Penso che andremo avanti
00:03:14
la ripartizione per regione, eh,
00:03:15
Questo è più ciò che ci interessava e
00:03:18
Andremo a selezionarlo.
00:03:20
Ovviamente
00:03:20
Diversi possono essere selezionati qui.
00:03:23
Farò clic su OK.
00:03:27
E così ecco il nostro
00:03:29
bella bacheca di Wikipedia.
00:03:30
E questo, che è super interessante,
00:03:31
è che se la tabella è impostata su
00:03:33
giornata con nuovi valori e
00:03:34
beh sarai in grado di beneficiare
00:03:35
di questo aggiornamento mentre se
00:03:37
fai un estratto da questa tabella,
00:03:39
che si copia incollare in un file
00:03:41
Excel e bene così coinvolgerà
00:03:42
che lo aggiorni manualmente.
00:03:44
Sicuramente ti dimenticherai di farlo,
00:03:46
e così via.
00:03:47
Quindi è piuttosto interessante
00:03:48
Connettiti direttamente al
00:03:50
Fonte dei dati chi sarà
00:03:51
Sicuramente aggiornato.
00:03:53
Abbiamo più di questo.
00:03:56
Rinomina solo per ricordare lo scatto,
00:03:57
Regione di Wikipedia.
00:04:00
E abbiamo finito.
00:04:00
Conseguentemente
00:04:01
È una porta array
00:04:02
da una pagina web.

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résultat(s)
00:00:00
Jadi kita akan melihat bahwa Power Quéry adalah
00:00:02
sangat kuat karena dia mampu
00:00:04
membaca HTML halaman web,
00:00:06
Pengampunan bagi mereka yang tidak tahu
00:00:08
Tidak terlalu banyak bagaimana caranya
00:00:10
website jadi akan ada apa yang kita
00:00:12
memanggil bahasa sisi klien,
00:00:13
yaitu apa yang akan dieksekusi
00:00:15
di browser Anda.
00:00:16
Dan di antara bahasa-bahasa ini,
00:00:17
Anda memiliki antara lain eh,
00:00:20
HTMLCS dan javascript,
00:00:23
dan dengan misalnya HTML,
00:00:25
Kita akan dapat membuat tabel.
00:00:26
Jadi untuk memberi Anda contoh kecil
00:00:29
jadi di sini kita akan membuka halaman Wikipedia.
00:00:33
Lainnya ada di browser Anda dan saya
00:00:35
mengundang Anda untuk membuka halaman ini.
00:00:39
Siapa disana? Penduduk di bah tiens.
00:00:43
Saya tidak dapat menemukan artikelnya,
00:00:44
dia harus berubah sementara itu,
00:00:45
Jadi saya akan segera menemukannya.
00:00:49
Jadi permisi,
00:00:49
Saya hanya orang yang salah menulisnya.
00:00:51
u RL jadi URL ini ada,
00:00:52
oleh karena itu distribusi geografis
00:00:54
Populasi Perancis jadi itu
00:00:56
informasi bahwa kita bisa melakukan segalanya
00:00:58
untuk mengambil secara langsung
00:01:00
di Wikipedia di mana kami tiba-tiba memiliki
00:01:02
tabel yang dibuat dari
00:01:04
pukulan oleh Wikipedia dengan semua
00:01:06
informasi tentang daerah.
00:01:08
Jadi tanpa terlalu banyak masuk ke
00:01:09
detail sebenarnya, jika kita memeriksanya,
00:01:11
Kami akan segera menyadari bahwa sebenarnya
00:01:13
HTML memungkinkan Anda untuk membuat tabel,
00:01:16
Jadi di sini kita melihat bahwa kita memiliki
00:01:17
sistem sel.
00:01:18
Kami memiliki sistem antesite,
00:01:20
Kami memiliki sistem kolom, dan lain-lain.
00:01:22
Dan sebenarnya Power quéry adalah
00:01:23
mampu menafsirkan tag ini di sana
00:01:25
untuk memahami bahwa itu adalah lukisan
00:01:27
sehingga Anda memulihkan lukisan-lukisan itu
00:01:29
yang ada di halaman HTML.
00:01:30
Jadi itu sangat, sangat kuat.
00:01:31
dan potensi bahkan jika Anda memiliki
00:01:33
Beberapa tabel di halaman.
00:01:34
Yah dia akan memberitahumu apa
00:01:36
tabel yang ingin Anda impor,
00:01:37
Jadi kita akan melakukan itu,
00:01:38
Kami hanya akan mengambil
00:01:40
URL ini di sana, kembali ke Power quéry.
00:01:43
Membuat sumber baru
00:01:45
data dari web, ya?
00:01:47
Kami selalu ada di koneksi web,
00:01:48
bahkan jika itu bukan API.
00:01:50
Kita akan tetap menggunakan RL kita.
00:01:53
Klik Oke.
00:01:54
Dia akan sekali lagi bertanya kepada kita
00:01:56
jenis otentikasi,
00:01:57
Jadi di sini kita tidak ada di artikel
00:01:59
yang hanya dapat diakses jika salah satunya
00:02:01
terhubung ke akun Wikipedia.
00:02:02
Ini adalah akun.
00:02:03
Akhirnya itu benar-benar
00:02:04
terbuka dan karena itu kami akan dapat mengatakan
00:02:06
bahwa tidak perlu login
00:02:08
Jadi kita akan masuk ke mode anonim,
00:02:10
Kami terhubung.
00:02:21
Ini akan muncul dan inilah semua
00:02:24
bahwa dia berhasil mendapatkan kami kembali, jadi kami
00:02:28
akan berpotensi memiliki layar pertama ini,
00:02:31
Jadi itulah yang akan menarik minat kami.
00:02:32
Misalnya, evolusi
00:02:34
populasi di wilayah Prancis.
00:02:38
Potensi juga proyeksi,
00:02:40
Artinya, ini berapa banyak
00:02:43
Akan ada populasi di masing-masing ini
00:02:46
wilayah dan juga tabel yang disarankan,
00:02:49
Jadi di sini berpotensi daftar
00:02:52
atau lukisan yang berhasil ia pulihkan.
00:02:55
Tapi itu saja, itu hal-hal
00:02:57
sedikit kurang relevan.
00:03:00
Itu biasanya ada di sana,
00:03:01
sebaliknya, mereka adalah daftar
00:03:02
bahwa dia berhasil pulih,
00:03:03
Jadi di sini kita akan mengatakan bahwa itu adalah
00:03:05
sedikit kurang yakin dengan tembakannya.
00:03:06
Ini tabel sedikit kurang
00:03:08
relevan tetapi dalam hal apapun
00:03:10
Kita akan membahasnya dan.
00:03:12
Saya pikir kita akan melanjutkan
00:03:14
rincian berdasarkan wilayah, eh,
00:03:15
itu lebih dari apa yang menarik bagi kami dan
00:03:18
Kita akan pergi dan memilihnya.
00:03:20
Jelas
00:03:20
Beberapa dapat dipilih di sini.
00:03:23
Saya akan klik OK.
00:03:27
Dan inilah kami
00:03:29
papan Wikipedia yang indah.
00:03:30
Dan itu, yang sangat menarik,
00:03:31
adalah bahwa jika tabel diatur ke
00:03:33
hari dengan nilai-nilai baru dan
00:03:34
nah anda akan bisa mendapatkan keuntungan
00:03:35
dari pembaruan ini sementara jika
00:03:37
Anda membuat ekstrak dari tabel ini,
00:03:39
bahwa Anda menyalinnya menempel ke dalam file
00:03:41
Excel dan baik sehingga akan melibatkan
00:03:42
bahwa Anda memperbaruinya secara manual.
00:03:44
Anda pasti akan lupa melakukannya,
00:03:46
dan lain sebagainya.
00:03:47
Jadi cukup menarik untuk
00:03:48
Terhubung langsung ke
00:03:50
Sumber data siapa yang akan menjadi
00:03:51
Pasti diperbarui.
00:03:53
Kami memiliki lebih dari sekadar untuk.
00:03:56
Ganti nama hanya untuk mengingat bidikannya,
00:03:57
Wilayah Wikipedia.
00:04:00
Dan kita sudah selesai.
00:04:00
Jadi
00:04:01
Ini adalah port array
00:04:02
dari halaman web.

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résultat(s)
00:00:00
Então vamos ver que Power Quéry é
00:00:02
muito forte porque ele é capaz de
00:00:04
ler o HTML de uma página web,
00:00:06
Desculpe por aqueles que não sabem
00:00:08
não muito o como faz um
00:00:10
site, então vai haver o que nós
00:00:12
chama idiomas do lado do cliente,
00:00:13
ou seja, o que será executado
00:00:15
no seu navegador.
00:00:16
E entre essas línguas,
00:00:17
Entre outras coisas, você tem, eh,
00:00:20
HTMLCS e javascript,
00:00:23
e com, por exemplo, HTML,
00:00:25
Vamos poder criar tabelas.
00:00:26
Então, para dar um pequeno exemplo
00:00:29
então aqui vamos abrir uma página da Wikipédia.
00:00:33
Outro está no seu navegador e eu
00:00:35
convida-o a ir a esta página.
00:00:39
Quem está aí? A população em Bahtian.
00:00:43
Não consigo encontrar o artigo,
00:00:44
deve ter mudado entretanto,
00:00:45
Então eu vou encontrá-lo imediatamente.
00:00:49
Então, desculpe-me,
00:00:49
Fui eu que escrevi errado.
00:00:51
Então l'u RL então este URL lá,
00:00:52
por conseguinte, a distribuição geográfica do
00:00:54
a população na França, então isso é
00:00:56
Informações que poderiam ter sido feitas
00:00:58
Na verdade, vá pegar diretamente
00:01:00
na Wikipédia, onde de repente temos um
00:01:02
ou seja, que foi criada a partir do
00:01:04
Wikipédia com todos os
00:01:06
informações sobre as regiões.
00:01:08
Portanto, sem entrar em muitos detalhes
00:01:09
detalhe na verdade, se inspecionarmos isso,
00:01:11
Logo perceberemos que, de fato,
00:01:13
HTML permite que você construa tabelas,
00:01:16
Então aqui vemos que temos
00:01:17
sistemas celulares.
00:01:18
Temos sistemas de antesite,
00:01:20
Temos sistemas de colunas, etc.
00:01:22
E assim, na verdade, o Power query é
00:01:23
capaz de interpretar essas tags
00:01:25
entender que é uma pintura
00:01:27
e assim você recebe as matrizes de volta
00:01:29
que estão presentes em uma página HTML.
00:01:30
Então isso é muito, muito forte
00:01:31
e potencial, mesmo que tenha
00:01:33
várias tabelas na página.
00:01:34
Bem, ele vai dizer-lhe o quê
00:01:36
tabela que pretende importar,
00:01:37
Então nós vamos fazer isso,
00:01:38
Nós vamos apenas levá-lo
00:01:40
Se quiser ler este URL, volte ao Power query.
00:01:43
Vá criar uma nova fonte
00:01:45
dados da web, hein?
00:01:47
Estamos sempre lá na conexão web,
00:01:48
mesmo que não seja uma API.
00:01:50
Vamos colar o nosso RL.
00:01:53
Clique em OK.
00:01:54
Ele vai nos perguntar novamente
00:01:56
o tipo de autenticação,
00:01:57
Portanto, não estamos a falar de um artigo
00:01:59
que só é acessível se estiver
00:02:01
conectado a uma conta da Wikipédia.
00:02:02
É uma conta.
00:02:03
Finalmente é um
00:02:04
aberto e assim vamos poder dizer
00:02:06
que não há necessidade de fazer login
00:02:08
Então vamos entrar no modo anônimo,
00:02:10
Vamos nos conectar.
00:02:21
Vai aparecer e aqui está tudo
00:02:24
que ele conseguiu nos trazer de volta, então nós
00:02:28
potencialmente vai ter essa primeira tela,
00:02:31
Então é nisso que vamos nos interessar.
00:02:32
Por exemplo, a evolução do
00:02:34
população nas regiões de França.
00:02:38
Potenciais também projeções,
00:02:40
ou seja, aqui está o quanto
00:02:43
Haverá população em cada um destes
00:02:46
regiões e, em seguida, também tabelas sugeridas,
00:02:49
Portanto, isso são potencialmente listas
00:02:52
ou pinturas que conseguiu recuperar.
00:02:55
Mas isso é algumas das coisas
00:02:57
um pouco menos relevante.
00:03:00
Isso normalmente está lá,
00:03:01
pelo contrário, são listas
00:03:02
que conseguiu recuperar,
00:03:03
Então aqui vamos dizer que ele é um
00:03:05
um pouco menos seguro de sua jogada.
00:03:06
São pinturas um pouco menos
00:03:08
pertinentes, mas em qualquer caso
00:03:10
Nós vamos estar nisso e.
00:03:12
Acho que vamos com
00:03:14
a repartição por região, eh,
00:03:15
Isso é mais o que nos interessa e
00:03:18
Vamos selecioná-lo.
00:03:20
Obviamente
00:03:20
Você pode selecionar mais de um aqui.
00:03:23
Vou clicar em OK.
00:03:27
E por isso aqui está o nosso
00:03:29
bela pintura da Wikipédia.
00:03:30
E isso é super interessante,
00:03:31
é que se a matriz estiver definida como
00:03:33
dia com novos valores e
00:03:34
Bem, você vai ser capaz de beneficiar de
00:03:35
desta atualização, enquanto se
00:03:37
você faz um extrato desta tabela,
00:03:39
copiá-lo e colá-lo em um arquivo
00:03:41
Excel e por isso envolverá
00:03:42
que você atualizá-lo manualmente.
00:03:44
Você definitivamente vai esquecer de fazê-lo,
00:03:46
e assim por diante.
00:03:47
Então é meio interessante
00:03:48
Faça login diretamente no
00:03:50
fonte dos dados que serão
00:03:51
mais definitivamente atualizado.
00:03:53
Tudo o que temos de fazer é fazê-lo.
00:03:56
Renomeie apenas para lembrar o golpe,
00:03:57
Região da Wikipédia.
00:04:00
E já está.
00:04:00
Consequentemente
00:04:01
É uma porta de array
00:04:02
a partir de uma página web.

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