如果有问题把cookie补上

List.Transform(Json.Document(Json.Document(Web.Contents("http://basic.10jqka.com.cn/api/stock/finance/600519_debt.json",[Headers=[Cookie="searchGuide=sg; usersurvey=1; Hm_lvt_78c58f01938e4d85eaf619eae71b4ed1=1576125839; reviewJump=nojump; v=Am_NY430bhSs_WoogLIRN_QR_oh6FMMDXWnHKoH8C17l0IF-ieRThm04V3-S"]]))[fieldflashData])[title],each try _{0} otherwise _)

如果不行就用下面的

List.Transform(Json.Document(Json.Document(Web.Page(Web.Contents("http://basic.10jqka.com.cn/api/stock/finance/600519_debt.json"))[Data]{0}[Children]{0}{1}[Children][Text]{0})[fieldflashData])[title],each try _{0} otherwise _)

List.Transform(Json.Document(Json.Document(Web.Contents("http://basic.10jqka.com.cn/api/stock/finance/600519_debt.json"))[fieldflashData])[title],each try _{0} otherwise _)

头在这里，哈哈，，，

Web.Page(Web.Contents("http://basic.10jqka.com.cn/600519/finance.html#stockpage")){0}[Data]

人工智障靠谱

@choicechoi 在函数方面可以作为一个补充，比如frequency，且还可以操作其它对象，
同时可以对协同的表格进行直接读取等操作，这也是365生态优势吧。

假设一个word文档中存在纯文本和2个8列的表格：

let                                                 
    源 = Table.FromRecords(fx("C:\Users\Administrator\Desktop\采购订单.docx")),                                                    
    Content = 源{[FileName="word/document.xml"]}[Content],                                                   
    xml = Text.FromBinary(Content),
    TD= [文本=Text.Combine(List.Transform(List.RemoveNulls(Xml.Tables(xml){[Name="body"]}[Table]{[Name="p"]}[Table][r]),each Text.Combine(if [t]{0} is table then List.Transform([t],(x)=>x[#"Element:Text"]{0}) else [t])),"#(lf)"),
    表格=List.Transform(Xml.Tables(xml){[Name="body"]}[Table]{[Name="tbl"]}[Table][tr],each Table.PromoteHeaders(Table.FromRows(List.Split(List.Transform(Table.Combine(Table.Combine([tc])[p])[r],(x)=>if x is table then Text.Combine(x[t]) else x),8))))]
in
    TD

注意当有多个表格时候的问题：
Xml.Tables(xml){[Name="body"]}[Table]{[Name="tbl"]}[Table]
此时的表格数据存储在不同的压缩集里面，你可以在此处修改行索引方式提取第几个表格，如提取第二个表格数据：

data=Table.Combine( Table.Combine(Xml.Tables(xml){[Name="body"]}[Table]{[Name="tbl"]}[Table]{1}[tr][tc])[p])[r],
TD=Table.PromoteHeaders(Table.FromRows(List.Split(List.Transform(TD,each if _ is table then Text.Combine([t]) else _),8)))

@0086 假设需求是提取很多格式统一的简历信息，那么表格格式一般都是确认的：
我测试的表格用了三行八列，如下图所示

那么我的提取公式可以写为：

let                                                 
    源 = Table.FromRecords(fx("C:\Users\Administrator\Desktop\采购订单.docx")),                                                    
    Content = 源{[FileName="word/document.xml"]}[Content],                                                   
    xml = Text.FromBinary(Content),                                                 
    data = Table.Combine(Table.Combine(Xml.Tables(xml){[Name="body"]}[Table]{[Name="tbl"]}[Table]{[Name="tr"]}[Table][tc])[p])[r],
    TD=Table.PromoteHeaders(Table.FromRows(List.Split(List.Transform(data,each if _ is table then [t]{0} else _),8)))
in
    TD

话说前缀PowerQuery被人申请了没，没有就给我搞一个?

List.Zip两个序列压缩

@逍遥之 List.Combine(List.Transform({0..3},(m)=>List.Accumulate({0..m},List.Zip({{"A".."E"}}),(x,y)=>List.TransformMany(x,(K)=>List.Select({"A".."E"},(T)=>T>K{y}),(P,Q)=>P&{Q}))))