# Python

Ein selbstgeschriebenes Python-Skript exportiert SQL-Server-Tabellen als Delta-Parquet-Dateien direkt in den OneLake-Speicher, wo sie sofort als Tabelle über den SQL-Endpunkt verfügbar sind. (Stand 2025-07) Beim Push von Daten per Python-Skript in den OneLake werden im Gegensatz zum Zugriff über ein Data Gateway keine Fabric-CUs für das Abholen der Daten belastet. (Stand 2025-07) Die Authentifizierung des Python-Skripts gegenüber OneLake erfolgt über ein Service Principal mit Client ID und Client Secret in einer Konfigurationsdatei. (Stand 2025-07)

## Aliase

Keine weiteren Schreibweisen hinterlegt.

## Nachbarthemen

| Thema | Beziehung (Lesart) | Belastbarkeit | Zitat und Quelle | Gemeinsame Segmente |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [Microsoft Fabric](microsoft-fabric.md) | Python teil-von Microsoft Fabric | automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden | „Fabric bietet die Möglichkeit z.B. Python Code auszuführen und darüber kann ich z.B. relativ einfach Internetseiten auslesen.“ (LogiMAT Arena Atrium 2026 \| Expert Forum - Supply Chain Risiko Management, 2026-04) | 25 |
| [KI](ki.md) | Python und KI im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 30 |
| [Power BI](power-bi.md) | Python und Power BI im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 26 |
| [Notebook](notebook.md) | Python und Notebook im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 21 |
| [SQL](sql.md) | Python und SQL im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 16 |
| [Visualisierung](visualisierung.md) | Python und Visualisierung im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 14 |
| [Dataflow](dataflow.md) | Python und Dataflow im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 14 |
| [Power Query](power-query.md) | Python und Power Query im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 12 |
| [Reporting](reporting.md) | Python und Reporting im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 9 |
| [Warehouse](warehouse.md) | Python und Warehouse im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 8 |
| [Performance](performance.md) | Python und Performance im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 8 |
| [Copilot](copilot.md) | Python und Copilot im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 7 |
| [Excel](excel.md) | Python und Excel im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 7 |
| [Lakehouse](lakehouse.md) | Python und Lakehouse im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 7 |
| [Spark](spark.md) | Python und Spark im selben Segment | Heuristik, gezählt |  | 6 |

## Kernaussagen

Alle Aussagen sind automatisch aus dem Transkript extrahiert und nicht redaktionell geprüft. „Stelle“ sagt, wie genau der Sprung sitzt: auf die Sekunde (im Transkript wiedergefunden) oder Abschnittsanfang (bis zu drei Minuten vor der Aussage).

| Typ | Dokument | Stand | Zeit | Stelle | Aussage | Beleg |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Fakt | BI Thinkers Talk nr.76 | 2026-05 | 03:20 | auf die Sekunde | In Power BI Desktop können wegen fehlender Python-Installation aus Sicherheitsgründen keine Python-basierten Visuals wie Matplotlib, Plotly oder Seaborn genutzt werden. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=mlkP-6i5Kq8&t=200s) |
| Fakt | BI Thinkers Talk nr.76 | 2026-05 | 06:27 | Abschnittsanfang | Stefan ließ Claude Diagrammtypen aus Python-Bibliotheken wie Matplotlib, Plotly und Seaborn als Vega-Lite-Spezifikationen für Deneb nachbauen und dazu einen Testdatensatz mit 1000 Datensätzen generieren. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=mlkP-6i5Kq8&t=387s) |
| Fakt | BI Thinkers Talk nr.75 | 2026-04 | 06:48 | auf die Sekunde | Der Power BI Fixer basiert auf einem Fork und übernimmt Komponenten wie Best Practice Analyser, Memory Analyser und Perspective Editor von Michael Kowalskis Semantic-Link-Labs-Arbeit. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=BQdSo6ZnmKY&t=408s) |
| Fakt | LogiMAT Arena Atrium 2026 \| Expert Forum - Supply Chain Risiko Management | 2026-04 | 37:02 | auf die Sekunde | Über Microsoft Fabric lassen sich mit Python externe Quellen wie Newsfeeds und Börsendaten kostengünstig anbinden, um Krisenherde frühzeitig zu erkennen. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=DFw664hd1IE&t=2222s) |
| Meinung | BI Thinkers Talk nr.75 | 2026-04 | 58:01 | Abschnittsanfang | Alex hält modulare, skriptbasierte Fix-Tools für KI-Agenten für besser nutzbar als ein reines MCP-Chatfenster, weil einzelne Fixes gezielt und ressourcenschonend aufgerufen werden können. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=BQdSo6ZnmKY&t=3481s) |
| Empfehlung | Push statt Pull: So bringst du On-Prem-Daten mit SSIS nach Microsoft Fabric \| Fabric Tutorial | 2025-12 | 10:09 | Abschnittsanfang | Die im Lakehouse als Rohdaten liegenden Dateien lassen sich per COPY-INTO-Befehl in eine Warehouse-Tabelle laden oder mit einem Notebook, etwa in Python, weiterverarbeiten. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=5HhNQZlB-1E&t=609s) |
| Meinung | Unboxing MCP Server for Power BI Modelling | 2025-12 | 1:00:42 | auf die Sekunde | Das Herausziehen von Power-BI-Daten zur Kombination mit anderen Quellen für z. B. eine Python-Visualisierung funktioniert über den MCP Server aktuell noch holprig, gilt aber als zukunftsträchtiger Ansatz. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=iinfiHxznOU&t=3642s) |
| Empfehlung | BI Thinkers Talk nr.67 | 2025-09 | 29:33 | Abschnittsanfang | Für sich wiederholende Aufgaben wie Suchen-und-Ersetzen über ein ganzes Projekt sollte die KI besser ein wiederverwendbares Skript, etwa in Python, generieren, statt jede Datei einzeln direkt durch die KI anpassen zu lassen, um Copilot-Credits zu sparen. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=G8s96sHUHac&t=1773s) |
| Fakt | Daten-WG Thinkers Talk nr.65 | 2025-07 | 24:02 | auf die Sekunde | Ein selbstgeschriebenes Python-Skript exportiert SQL-Server-Tabellen als Delta-Parquet-Dateien direkt in den OneLake-Speicher, wo sie sofort als Tabelle über den SQL-Endpunkt verfügbar sind. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=1442s) |
| Fakt | Daten-WG Thinkers Talk nr.65 | 2025-07 | 26:14 | auf die Sekunde | Beim Push von Daten per Python-Skript in den OneLake werden im Gegensatz zum Zugriff über ein Data Gateway keine Fabric-CUs für das Abholen der Daten belastet. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=1574s) |
| Fakt | Daten-WG Thinkers Talk nr.65 | 2025-07 | 28:22 | auf die Sekunde | Die Authentifizierung des Python-Skripts gegenüber OneLake erfolgt über ein Service Principal mit Client ID und Client Secret in einer Konfigurationsdatei. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=1702s) |
| Empfehlung | Daten-WG Deep Dive Financial Reporting | 2025-05 | 37:36 | auf die Sekunde | Für das Auflösen der rekursiven Zeilen- und Kontenverweise in der Mapping-Tabelle wird ein Python-Notebook gegenüber Power Query bevorzugt, weil Power Query keine regulären Ausdrücke bietet. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=TYmKrreMO3I&t=2256s) |
| Fakt | Was ist Self-Service und warum ist das so schwer? |  | 17:56 | auf die Sekunde | Tom Martens investiert bewusst begrenzte Lernzeit in DAX, Power Query, Python und Fabric-Notebooks, weil ihm das langfristig mehr Zeit und bessere Analysen ermöglicht. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=EVsJ6zyGUWc&t=1076s) |
| Fakt | Was ist Self-Service und warum ist das so schwer? |  | 52:11 | Abschnittsanfang | Power BI und einfach nutzbare Datenplattformen ermöglichten Tom Martens, nach rund zehn Jahren ohne Programmierung über Fabric und Python wieder ins Programmieren einzusteigen. | [▶](https://www.youtube.com/watch?v=EVsJ6zyGUWc&t=3131s) |

## Dokumente

| Dokument | Datum | Abdeckung | Sprungmarken |
| --- | --- | --- | --- |
| [BI Thinkers Talk nr.77](https://www.youtube.com/watch?v=eWfTt93anl4) | — | nur-zeitstempel | [16:00](https://www.youtube.com/watch?v=eWfTt93anl4&t=960s) · [17:34](https://www.youtube.com/watch?v=eWfTt93anl4&t=1054s) · [46:51](https://www.youtube.com/watch?v=eWfTt93anl4&t=2811s) |
| [Starting with Microsft Fabric the Skills you need](https://www.youtube.com/watch?v=m3xNYfVih0Q) | 2024-08-01 | nur-zeitstempel | [06:28](https://www.youtube.com/watch?v=m3xNYfVih0Q&t=388s) · [28:44](https://www.youtube.com/watch?v=m3xNYfVih0Q&t=1724s) · [32:03](https://www.youtube.com/watch?v=m3xNYfVih0Q&t=1923s) |
| [Realtalk zu Self Service mit Power BI](https://www.youtube.com/watch?v=27rC2zefFOU) | 2024-02-01 | nur-zeitstempel | [20:05](https://www.youtube.com/watch?v=27rC2zefFOU&t=1205s) · [26:05](https://www.youtube.com/watch?v=27rC2zefFOU&t=1565s) |
| [Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 5](https://www.youtube.com/watch?v=iymmxuXHh44) | 2025-07-01 | nur-zeitstempel | [32:28](https://www.youtube.com/watch?v=iymmxuXHh44&t=1948s) · [34:04](https://www.youtube.com/watch?v=iymmxuXHh44&t=2044s) · [1:05:42](https://www.youtube.com/watch?v=iymmxuXHh44&t=3942s) |
| [Daten-WG Deep Dive Financial Reporting pt.4](https://www.youtube.com/watch?v=UnW4wHhw_IY) | 2025-05-01 | nur-zeitstempel | [04:48](https://www.youtube.com/watch?v=UnW4wHhw_IY&t=288s) · [19:57](https://www.youtube.com/watch?v=UnW4wHhw_IY&t=1197s) · [24:59](https://www.youtube.com/watch?v=UnW4wHhw_IY&t=1499s) |
| [Daten-WG Thinkers Talk nr.65](https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w) | 2025-07-01 | kernaussagen+zeitstempel | [21:31](https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=1291s) · [26:13](https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=1573s) · [28:03](https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=1683s) |
| [Mensch bleiben, wenn Power BI geht](https://www.youtube.com/watch?v=iB4vHRvaErE) | 2025-11-01 | nur-zeitstempel | [04:01](https://www.youtube.com/watch?v=iB4vHRvaErE&t=241s) · [08:50](https://www.youtube.com/watch?v=iB4vHRvaErE&t=530s) · [10:28](https://www.youtube.com/watch?v=iB4vHRvaErE&t=628s) |
| [BI Thinkers Talk n.74](https://www.youtube.com/watch?v=rWE0gMx7v7I) | 2026-03-01 | kernaussagen+zeitstempel | [37:26](https://www.youtube.com/watch?v=rWE0gMx7v7I&t=2246s) · [54:15](https://www.youtube.com/watch?v=rWE0gMx7v7I&t=3255s) · [1:00:34](https://www.youtube.com/watch?v=rWE0gMx7v7I&t=3634s) |
| [Power BI vs. Qlik](https://www.youtube.com/watch?v=vd1r02bj9Qk) | 2026-01-01 | kernaussagen+zeitstempel | [08:52](https://www.youtube.com/watch?v=vd1r02bj9Qk&t=532s) · [28:48](https://www.youtube.com/watch?v=vd1r02bj9Qk&t=1728s) |
| [Report-Design als Framework — ein Skill für Power BI](https://datenwgknowledgekitchen.com/powerbi-design-skill.html) | 2026-08-31 | nur-text | [Abschnitt](https://datenwgknowledgekitchen.com/powerbi-design-skill.html#:~:text=F%C3%BCr%20wen%3A%20%2AMenschen%20und%20Agenten%2A) |
| [Daten-WG Life-Update \| Fabric Architekturen](https://www.youtube.com/watch?v=J-lN5JN-F5I) | 2026-08-01 | kernaussagen+zeitstempel | [02:11](https://www.youtube.com/watch?v=J-lN5JN-F5I&t=131s) · [39:00](https://www.youtube.com/watch?v=J-lN5JN-F5I&t=2340s) · [49:03](https://www.youtube.com/watch?v=J-lN5JN-F5I&t=2943s) |
| [BI Thinkers Talk Nr.62](https://www.youtube.com/watch?v=Wwvhv8WA2Qc) | 2025-05-01 | kernaussagen+zeitstempel | [08:16](https://www.youtube.com/watch?v=Wwvhv8WA2Qc&t=496s) · [09:50](https://www.youtube.com/watch?v=Wwvhv8WA2Qc&t=590s) · [12:58](https://www.youtube.com/watch?v=Wwvhv8WA2Qc&t=778s) |
| [Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 7](https://www.youtube.com/watch?v=232JhS9vbQ0) | 2025-09-01 | nur-zeitstempel | [27:04](https://www.youtube.com/watch?v=232JhS9vbQ0&t=1624s) · [44:18](https://www.youtube.com/watch?v=232JhS9vbQ0&t=2658s) · [47:23](https://www.youtube.com/watch?v=232JhS9vbQ0&t=2843s) |
| [Daten-WG Deep Dive Financial Reporting](https://www.youtube.com/watch?v=TYmKrreMO3I) | 2025-05-01 | kernaussagen+zeitstempel | [35:49](https://www.youtube.com/watch?v=TYmKrreMO3I&t=2149s) · [37:24](https://www.youtube.com/watch?v=TYmKrreMO3I&t=2244s) · [40:59](https://www.youtube.com/watch?v=TYmKrreMO3I&t=2459s) |
| [Why Passion Beats Niche](https://www.youtube.com/watch?v=ihi7UiJ_TtQ) | 2025-09-01 | kernaussagen+zeitstempel | [17:28](https://www.youtube.com/watch?v=ihi7UiJ_TtQ&t=1048s) · [19:04](https://www.youtube.com/watch?v=ihi7UiJ_TtQ&t=1144s) |
| [BI Thinkers Talk nr.75](https://www.youtube.com/watch?v=BQdSo6ZnmKY) | 2026-04-01 | kernaussagen+zeitstempel | [00:00](https://www.youtube.com/watch?v=BQdSo6ZnmKY&t=0s) · [03:08](https://www.youtube.com/watch?v=BQdSo6ZnmKY&t=188s) · [59:33](https://www.youtube.com/watch?v=BQdSo6ZnmKY&t=3573s) |
| [Power BI Update Mai 2025](https://www.youtube.com/watch?v=zkfdfc5fo-E) | 2025-05-01 | nur-zeitstempel | [07:46](https://www.youtube.com/watch?v=zkfdfc5fo-E&t=466s) |
| [Daten-WG Deep Dive: AI on top of BI](https://www.youtube.com/watch?v=HXAP16trRc8) | 2025-07-01 | nur-text | [Abschnitt](https://www.youtube.com/watch?v=HXAP16trRc8) · [Abschnitt](https://www.youtube.com/watch?v=HXAP16trRc8) · [Abschnitt](https://www.youtube.com/watch?v=HXAP16trRc8) |
| [Microsoft Fabric — braucht das wirklich jemand?](https://www.youtube.com/watch?v=mTVeZzshLzE) | — | kernaussagen+zeitstempel | [15:49](https://www.youtube.com/watch?v=mTVeZzshLzE&t=949s) · [25:06](https://www.youtube.com/watch?v=mTVeZzshLzE&t=1506s) |
| [Fabric & Power BI Quarterly \| 2025 Q2](https://www.youtube.com/watch?v=lAh9ajR2Nrw) | 2025-04-01 | kernaussagen+zeitstempel | [23:11](https://www.youtube.com/watch?v=lAh9ajR2Nrw&t=1391s) · [48:38](https://www.youtube.com/watch?v=lAh9ajR2Nrw&t=2918s) |
| [Was ist Self-Service und warum ist das so schwer?](https://www.youtube.com/watch?v=EVsJ6zyGUWc) | — | kernaussagen+zeitstempel | [17:22](https://www.youtube.com/watch?v=EVsJ6zyGUWc&t=1042s) · [50:00](https://www.youtube.com/watch?v=EVsJ6zyGUWc&t=3000s) |
| [Fabric & Power BI Quarterly · 2025 Q3](https://www.youtube.com/watch?v=lZvpCBMKASM) | — | kernaussagen+zeitstempel | [22:34](https://www.youtube.com/watch?v=lZvpCBMKASM&t=1354s) · [26:33](https://www.youtube.com/watch?v=lZvpCBMKASM&t=1593s) |
| [Fabric Workload Demo mit Alexander Korn und Lukasz Obst](https://www.youtube.com/watch?v=e50qKdVn-24) | 2026-08-01 | kernaussagen+zeitstempel | [10:50](https://www.youtube.com/watch?v=e50qKdVn-24&t=650s) |
| [Push statt Pull: So bringst du On-Prem-Daten mit SSIS nach Microsoft Fabric \| Fabric Tutorial](https://www.youtube.com/watch?v=5HhNQZlB-1E) | 2025-12-01 | kernaussagen+zeitstempel | [10:09](https://www.youtube.com/watch?v=5HhNQZlB-1E&t=609s) |
| [10 Jahre Power BI](https://www.youtube.com/watch?v=ZaDd1uxeLbI) | 2025-07-01 | kernaussagen+zeitstempel | [1:01:40](https://www.youtube.com/watch?v=ZaDd1uxeLbI&t=3700s) · [1:03:14](https://www.youtube.com/watch?v=ZaDd1uxeLbI&t=3794s) · [1:25:02](https://www.youtube.com/watch?v=ZaDd1uxeLbI&t=5102s) |
| [BI Thinkers Talk n.72](https://www.youtube.com/watch?v=luk4S4ukKmg) | 2026-01-01 | kernaussagen+zeitstempel | [20:44](https://www.youtube.com/watch?v=luk4S4ukKmg&t=1244s) · [22:26](https://www.youtube.com/watch?v=luk4S4ukKmg&t=1346s) |
| [The Power of User Groups](https://www.youtube.com/watch?v=SSUpe1JON9Y) | 2025-10-01 | nur-zeitstempel | [16:39](https://www.youtube.com/watch?v=SSUpe1JON9Y&t=999s) |
| [Daten-WG 2026 Lineup](https://www.youtube.com/watch?v=AX7b8_aNekw) | 2026-05-01 | nur-zeitstempel | [02:51](https://www.youtube.com/watch?v=AX7b8_aNekw&t=171s) · [20:46](https://www.youtube.com/watch?v=AX7b8_aNekw&t=1246s) |
| [BI Thinkers Talk nr.67](https://www.youtube.com/watch?v=G8s96sHUHac) | 2025-09-01 | kernaussagen+zeitstempel | [29:33](https://www.youtube.com/watch?v=G8s96sHUHac&t=1773s) · [59:02](https://www.youtube.com/watch?v=G8s96sHUHac&t=3542s) |
| [BI Thinkers Talk nr.76](https://www.youtube.com/watch?v=mlkP-6i5Kq8) | 2026-05-01 | kernaussagen+zeitstempel | [03:09](https://www.youtube.com/watch?v=mlkP-6i5Kq8&t=189s) · [04:49](https://www.youtube.com/watch?v=mlkP-6i5Kq8&t=289s) |
| [LogiMAT Arena Atrium 2026 \| Expert Forum - Supply Chain Risiko Management](https://www.youtube.com/watch?v=DFw664hd1IE) | 2026-04-01 | kernaussagen+zeitstempel | [36:54](https://www.youtube.com/watch?v=DFw664hd1IE&t=2214s) |
| [Daten-WG Life-Update \| State of Power BI, Fabric & AI-Tools](https://www.youtube.com/watch?v=d3HdhRe_nK8) | 2026-06-01 | nur-zeitstempel | [00:44](https://www.youtube.com/watch?v=d3HdhRe_nK8&t=44s) |
| [Unboxing MCP Server for Power BI Modelling](https://www.youtube.com/watch?v=iinfiHxznOU) | 2025-12-01 | kernaussagen+zeitstempel | [59:37](https://www.youtube.com/watch?v=iinfiHxznOU&t=3577s) |
| [Fabric & Power BI Quarterly · 2025 Q4](https://www.youtube.com/watch?v=9TsHkV8sIRo) | — | kernaussagen+zeitstempel | [17:15](https://www.youtube.com/watch?v=9TsHkV8sIRo&t=1035s) |
| [Microsoft Fabric — Einsteiger-Guide](https://datenwgknowledgekitchen.com/fabric_einsteiger_guide_v1.html) | 2026-08-31 | nur-text | [Abschnitt](https://datenwgknowledgekitchen.com/fabric_einsteiger_guide_v1.html#:~:text=Die%20Drei-Fragen-Regel) · [Abschnitt](https://datenwgknowledgekitchen.com/fabric_einsteiger_guide_v1.html#:~:text=Schnell-Heuristik) · [Abschnitt](https://datenwgknowledgekitchen.com/fabric_einsteiger_guide_v1.html#:~:text=Inkrementelle%20L%C3%A4ufe) |
| [BI Thinkers Talk nr.69](https://www.youtube.com/watch?v=r416vanitYw) | 2025-11-01 | nur-zeitstempel | [52:27](https://www.youtube.com/watch?v=r416vanitYw&t=3147s) |
| [BI Thinkers Talk nr.71](https://www.youtube.com/watch?v=LUrL8A5lNgI) | 2025-12-01 | kernaussagen+zeitstempel | [48:16](https://www.youtube.com/watch?v=LUrL8A5lNgI&t=2896s) |

## Hinweise

Kernaussagen und Beziehungen sind maschinell erzeugt und nicht redigiert. Heuristische Kanten zählen Erwähnungen, keine Bedeutung. Bei Widersprüchen gilt das Video.

So zitieren: Daten-WG, <Dokumenttitel>, <mm:ss>, <url>

- Wiki-Ansicht: https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/#n=tool%3Apython
- Graph-Sicht: https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/graph.html#n=tool%3Apython&f=tool%3Apython