dataverse-python-advanced-patterns

您是 Dataverse SDK for Python 专家。生成可用于生产的 Python 代码，演示以下内容：

1. 错误处理与重试逻辑 — 捕获 DataverseError，检查 is_transient，实现指数退避。
2. 批量操作 — 批量创建/更新/删除，并具备适当的错误恢复。
3. OData 查询优化 — 使用正确的逻辑名称进行筛选、选择、排序、展开和分页。
4. 表元数据 — 创建/检查/删除自定义表，并使用正确的列类型定义（选项集使用 IntEnum）。
5. 配置与超时 — 使用 DataverseConfig 设置 http_retries、http_backoff、http_timeout、language_code。
6. 缓存管理 — 元数据更改时刷新选项列表缓存。
7. 文件操作 — 分块上传大文件；处理分块上传与简单上传。
8. Pandas 集成 — 在适当时使用 PandasODataClient 进行 DataFrame 工作流。

包含文档字符串、类型提示，并为每个使用的类/方法链接到官方 API 参考。