chatMessage.dataTime = getReadableDateTime(documentChange.getDocument().getDate(Constants.KEY_TIMESTAMP)); getReadableDateTime是什么意思

`getReadableDateTime` 函数似乎是一个自定义的日期时间处理函数，它接收文档更改事件的时间戳（documentChange.getDocument().getDate(Constants.KEY_TIMESTAMP)）作为输入，并将其转换为人类可读的形式，如"年/月"格式。这是基于Python pandas库的示例[^1]：

# 假设有一个DataFrame df，其中包含日期列'date'
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')  # 转换为datetime格式

# 使用类似的方法将datetime格式的时间转换为字符串，类似于JavaScript中的操作
df['date_formatted'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y/%m'))  # 以'年/月'格式呈现

# 类似地，在JavaScript中，getReadableDateTime可能看起来像这样：
# function getReadableDateTime(timestamp) {
#     const dateObject = new Date(timestamp);
#     return dateObject.getFullYear() + '/' + (dateObject.getMonth() + 1); // 注意月份加1是因为JavaScript的月份从0开始计数
# }

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改造这段代码 if (this.messageType) { this.buttonLoading = true; serviceztxsfx .diffPollutantLevelAnalysis(this.searchData) .then((res) => { console.log('res', res) this.echartsData = res; // 只有一年数据 if(!this.echartsData[1].dataList || this.echartsData[1].dataList.length < 1){ const list = JSON.parse( JSON.stringify( this.echartsData[0].dataList ) ); this.echartsData[0].dataList = this.echartsData[0].dataList.concat( list.map((val) => { val.value = 0; val.dataTime = val.dataTime.replace( this.echartsData[0].date ); return val; }) ); } else if ( this.echartsData[0].dataList.length < this.echartsData[1].dataList.length ) { // 如果最新年份没有数据 需要默认补全空数据 const list = JSON.parse( JSON.stringify( this.echartsData[1].dataList.slice( this.echartsData[0].dataList.length, this.echartsData[1].dataList.length ) ) ); this.echartsData[0].dataList = this.echartsData[0].dataList.concat( list.map((val) => { val.value = 0; val.dataTime = val.dataTime.replace( this.echartsData[1].date, this.echartsData[0].date ); return val; }) ); } this.drawingLine(); this.drawingBar(); this.buttonLoading = false; }) .catch((error) => { this.buttonLoading = false; }); }

这段代码是在判断一个叫做 "messageType" 的变量是否为真，如果为真则会进行一些操作。操作包括设置一个 "buttonLoading" 变量为 true，调用一个 "serviceztxsfx" 对象的 "diffPollutantLevelAnalysis" 方法并将 "searchData" 变量作为参数传入，然后在获取到 "then" 中的 "res" 结果之后设置一个 "echartsData" 变量为 "res" 的值。

然后在进行一些判断：如果 "echartsData" 数组的第二项的 "dataList" 属性为空或者 "dataList" 的长度小于 1，则将 "echartsData" 数组的第一项的 "dataList" 赋值给它。如果 "echartsData" 数组的第一项的 "dataList" 的长度小于 "echartsData" 数组的第二项的 "dataList" 的长度，则将 "echartsData" 数组的第二项的 "dataList" 中从 "echartsData" 数组的第一项的 "dataList" 的长度开始到 "dataList" 的长度结束的部分赋值给 "echartsData" 数组的第一项的 "dataList"。

最后，会调用两个名为 "drawingLine" 和 "drawingBar" 的方法，并将 "buttonLoading" 设置为 false。如果在调用 "serviceztxsfx" 对象的 "diffPollutantLevelAnalysis" 方法时发生了错误，则会在 "catch" 块中将 "buttonLoading" 设置为 false。

解释一下这段代码 with a as ( SELECT CONVERT(nvarchar(10), getdate() ,120) AS datatime,1 as sortnum union all SELECT CONVERT(nvarchar(10), DATEADD(day, -1, getdate()) ,120) AS datatime,2 as sortnum union all SELECT CONVERT(nvarchar(10), DATEADD(day, -2, getdate()) ,120) AS datatime,3 as sortnum union all SELECT CONVERT(nvarchar(10), DATEADD(day, -3, getdate()) ,120) AS datatime,4 as sortnum union all SELECT CONVERT(nvarchar(10), DATEADD(day, -4, getdate()) ,120) AS datatime,5 as sortnum union all SELECT CONVERT(nvarchar(10), DATEADD(day, -5, getdate()) ,120) AS datatime,6 as sortnum union all SELECT CONVERT(nvarchar(10), DATEADD(day, -6, getdate()) ,120) AS datatime,7 as sortnum ), b as ( select GET_DATE,TAG_VALUE from T_TAG_DATA where TAG_ID = 1408 ) , -- 当日产量 c as ( select a.datatime,ISNULL(sum(b.TAG_VALUE),0) as 当日产量 from a left join b on a.datatime = SUBSTRING(CONVERT(varchar(100), b.GET_DATE, 120),1,10) GROUP BY a.datatime ), -- 台时产量 d as( select a.datatime,b.TAG_VALUE as 台时产量 from a left join b on a.datatime = SUBSTRING(CONVERT(varchar(100), b.GET_DATE, 120),1,10) where SUBSTRING(CONVERT(varchar,GETDATE(),120),12,2) = SUBSTRING(CONVERT(varchar(100), b.GET_DATE, 120),12,2) ), -- 累计产量 e as ( SELECT CONVERT(nvarchar(10), getdate() ,120) AS datatime,sum(TAG_VALUE) as 累计产量 from b where GET_DATE <= getdate() union all SELECT CONVERT(nvarchar(10), DATEADD(day, -1, getdate()) ,120) AS datatime,sum(TAG_VALUE) as 累计产量 from b where GET_DATE <= DATEADD(day, -1, getdate()) union all SELECT CONVERT(nvarchar(10), DATEADD(day, -2, getdate()) ,120) AS datatime,sum(TAG_VALUE) as 累计产量 from b where GET_DATE <= DATEADD(day, -2, getdate()) union all SELECT CONVERT(nvarchar(10), DATEADD(day, -3, getdate()) ,120) AS datatime,sum(TAG_VALUE) as 累计产量 from b where GET_DATE <= DATEADD(day, -3, getdate()) union all SELECT CONVERT(nvarchar(10), DATEADD(day, -4, getdate()) ,120) AS datatime,sum(TAG_VALUE) as 累计产量 from b where GET_DATE <= DATEADD(day, -4, getdate()) union all SELECT CONVERT(nvarchar(10), DATEADD(day, -5, getdate()) ,120) AS datatime,sum(TAG_VALUE) as 累计产量 from b where GET_DATE <= DATEADD(day, -5, getdate()) union all SELECT CONVERT(nvarchar(10), DATEADD(day, -6, getdate()) ,120) AS datatime,sum(TAG_VALUE) as 累计产量 from b where GET_DATE <= DATEADD(day, -6, getdate()) ) select SUBSTRING(a.datatime,6,10) as datatime,ISNULL(c.当日产量,0) as 当日产量,ISNULL(d.台时产量,0) as 台时产量,ISNULL(e.累计产量,0) as 累计产量 from a left join c on a.datatime = c.datatime left join d on a.datatime = d.datatime left join e on a.datatime = e.datatime order by a.datatime asc

这段代码是一个 SQL 查询语句，主要是用于查询某个时间范围内的产量数据。其中，第一部分使用了 with 关键字，创建了一个名为 a 的子查询，生成了过去 7 天的日期和序号；第二部分使用了名为 b 的子查询，查询了一个特定的 TAG_ID 的产量数据；第三部分使用了名为 c 的子查询，查询了每天的产量数据，并计算出每天的当日产量；第四部分使用了名为 d 的子查询，查询了每小时的产量数据，并计算出当天的台时产量；第五部分使用了名为 e 的子查询，查询了过去 7 天的累计产量数据；最后将 a, c, d, e 四个子查询进行 left join 操作，生成了最终的查询结果。