将以下文本转换为文本的表格格式： `id` Id `row_no` `opportunity_line_id` RowNo__c `guaranteed_delivery_date` `sap_materiel_no2` `product_name` `product_series` `product_module` `quantity` -- 合同头相关字段 Contract__r `contract_id` Contract__r.Id `contract_no` Contract__r.Contract_No__c `opportunity_id` Contract__r.Project__c `region_name_en` `contract_custom` Contract__r.Account_Name__c `contract_trade_term` Contract__r.Trade_Term__c `contract_seller` Contract__r.Seller__c `contract_signed_status` Contract__r.Stage__c `contract_signed_date` Contract__r.New_Counter_Signed_Date__c `owner_id` Contract__r.OwnerId `owner_name` `inventory_type` Contract__r.Inventory_Type__c `record_type` Contract__r.RecordType.Name `destination_port` `destination_country` `sales_type` -- MDA相关字段->MDA__r `mda_id` `connector` `frame_size` `cable_length` `frame_color` ‘IsDeleted’

时间: 2024-02-14 19:34:03 浏览: 20
| id | Id | row_no | opportunity_line_id | RowNo__c | guaranteed_delivery_date | sap_materiel_no2 | product_name | product_series | product_module | quantity | contract_id | contract_no | opportunity_id | region_name_en | contract_custom | contract_trade_term | contract_seller | contract_signed_status | contract_signed_date | owner_id | owner_name | inventory_type | record_type | destination_port | destination_country | sales_type | mda_id | connector | frame_size | cable_length | frame_color | IsDeleted | | --- | --- | ------ | ------------------ | -------- | ------------------------ | ---------------- | ------------ | -------------- | -------------- | -------- | ----------- | ----------- | -------------- | -------------- | ---------------- | -------------------- | ------------------ | ----------------------- | --------------------- | -------- | ---------- | -------------- | ----------- | ---------------- | ------------------- | ---------- | ------ | --------- | ---------- | ------------ | ----------- | --------- |

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rowno_in_tree-8.0.8.0.zip

odoo8.0 Tree视图增加序列号功能,此版本只对应8.0版本，其他版本后续更新，需要的可以留言
application/x-zip

DbfDotNet_version_1.0_Source

Most importantly for me, implementing the .DBF rather that my own custom format has no impact on runtime speed. How does it compare to ADO.Net, SQL, SqlLite, SharpSQL ... I did some speed test ...

将以下两列的文本转换为两行的文本表格格式： id Id row_no opportunity_line_id RowNo__c guaranteed_delivery_date sap_materiel_no2 product_name product_series product_module quantity 合同头相关字段 Contract__r contract_id Contract__r.Id contract_no Contract__r.Contract_No__c opportunity_id Contract__r.Project__c region_name_en contract_custom Contract__r.Account_Name__c contract_trade_term Contract__r.Trade_Term__c contract_seller Contract__r.Seller__c contract_signed_status Contract__r.Stage__c contract_signed_date Contract__r.New_Counter_Signed_Date__c owner_id Contract__r.OwnerId owner_name inventory_type Contract__r.Inventory_Type__c record_type Contract__r.RecordType.Name destination_port destination_country sales_type MDA相关字段 MDA__r mda_id connector frame_size cable_length frame_color IsDeleted

| row_no | RowNo__c | | guaranteed_delivery_date | sap_materiel_no2 | | product_name | product_series | | product_module | quantity | | 合同头相关字段 | Contract__r | | contract_id | Contract__r.Id | ...

将以下文本转换为文本的表格格式，转换为两行： id Id row_no opportunity_line_id RowNo__c guaranteed_delivery_date sap_materiel_no2 product_name product_series product_module quantity 合同头相关字段 Contract__r contract_id Contract__r.Id contract_no Contract__r.Contract_No__c opportunity_id Contract__r.Project__c region_name_en contract_custom Contract__r.Account_Name__c contract_trade_term Contract__r.Trade_Term__c contract_seller Contract__r.Seller__c contract_signed_status Contract__r.Stage__c contract_signed_date Contract__r.New_Counter_Signed_Date__c owner_id Contract__r.OwnerId owner_name inventory_type Contract__r.Inventory_Type__c record_type Contract__r.RecordType.Name destination_port destination_country sales_type MDA相关字段 MDA__r mda_id connector frame_size cable_length frame_color ‘IsDeleted’

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将以下文本转换为excel格式 id Id row_no opportunity_line_id RowNo__c guaranteed_delivery_date sap_materiel_no2 product_name product_series product_module quantity -- 合同头相关字段 Contract__r contract_id Contract__r.Id contract_no Contract__r.Contract_No__c opportunity_id Contract__r.Project__c region_name_en contract_custom Contract__r.Account_Name__c contract_trade_term Contract__r.Trade_Term__c contract_seller Contract__r.Seller__c contract_signed_status Contract__r.Stage__c contract_signed_date Contract__r.New_Counter_Signed_Date__c owner_id Contract__r.OwnerId owner_name inventory_type Contract__r.Inventory_Type__c record_type Contract__r.RecordType.Name destination_port destination_country sales_type -- MDA相关字段->MDA__r mda_id connector frame_size cable_length frame_color ‘IsDeleted’

| id | Id | row_no | opportunity_line_id | RowNo__c | guaranteed_delivery_date | sap_materiel_no2 | product_name | product_series | product_module | quantity | Contract__r | contract_id | Contract__r....

将以下文本转换为csv格式： id Id row_no opportunity_line_id RowNo__c guaranteed_delivery_date sap_materiel_no2 product_name product_series product_module quantity 合同头相关字段 Contract__r contract_id Contract__r.Id contract_no Contract__r.Contract_No__c opportunity_id Contract__r.Project__c region_name_en contract_custom Contract__r.Account_Name__c contract_trade_term Contract__r.Trade_Term__c contract_seller Contract__r.Seller__c contract_signed_status Contract__r.Stage__c contract_signed_date Contract__r.New_Counter_Signed_Date__c owner_id Contract__r.OwnerId owner_name inventory_type Contract__r.Inventory_Type__c record_type Contract__r.RecordType.Name destination_port destination_country sales_type MDA相关字段 MDA__r mda_id connector frame_size cable_length frame_color ‘IsDeleted’

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将以下文本转换为excel格式 id Id row_no opportunity_line_id RowNo__c guaranteed_delivery_date sap_materiel_no2 product_name product_series product_module quantity -- 合同头相关字段 Contract__r contract_id Contract__r.Id contract_no Contract__r.Contract_No__c opportunity_id Contract__r.Project__c region_name_en contract_custom Contract__r.Account_Name__c contract_trade_term Contract__r.Trade_Term__c contract_seller Contract__r.Seller__c contract_signed_status Contract__r.Stage__c contract_signed_date Contract__r.New_Counter_Signed_Date__c owner_id Contract__r.OwnerId owner_name inventory_type Contract__r.Inventory_Type__c record_type Contract__r.RecordType.Name destination_port destination_country sales_type -- MDA相关字段->MDA__r mda_id connector frame_size cable_length frame_color ‘IsDeleted’

以下是将文本转换为excel表格的结果： | id | row_no | guaranteed_delivery_date | sap_materiel_no2 | product_name | product_series | product_module | quantity | contract_id | contract_no | opportunity_...

将以下文本转换为excel格式 id Id row_no RowNo__c opportunity_product_name Name opportunity_id leanx__Project__c product_id Product__c product_name Product_Name__c sales_price Sales_Price__c product_series Product_Series__c product_module Product_Module__c quantity Quantity__c power Power_W__c sap_materiel_no2 SAP_Materiel_No__c guaranteed_delivery_date Guaranteed_Delivery_Date__c -- Opportunity头信息 leanx__Project__r owner_id OwnerId owner_name inventory_type Inventory_Type__c record_type RecordType -> Name sales_type opportunity_custom region_name_en destination_port trade_term opportunity_name destination_country product_seller -- MDA相关字段 mda_id connector frame_size cable_length frame_color ‘IsDeleted’

以下是将文本转换为Excel格式的结果： | id | row_no | opportunity_product_name | opportunity_id | product_id | product_name | sales_price | product_series | product_module | quantity | power | sap_...

{"total":0,"rows":[{"ROWNO":"1","家庭ID":"134116"}]} C++正则表达式取rows值

以下是使用 C++ 正则表达式取 rows 值的示例代码： c++ #include #include #include int main() { std::string input = R"({"total":0,"rows":[{"ROWNO":...输出结果为 [{"ROWNO":"1","家庭ID":"134116"}]。

result= [ {rowNo: "R001", columnValueList:[{ C001: null }, { C002: "123" }] }] const sheetId=[{name:'C101',id:'C101-JBQKTJB'},{name:'C201',id:'C201-ZCFZTJB'},{name:'C202',id:'C202-JYDSTJB'},{name:'C203',id:'C203-LRTJB'}, {name:'C30701',id:'C30701-ZYYWFJYDSTJB'},{name:'C30702',id:'C30702-ZYYWBDTJB'},{name:'C30703',id:'C30703-YWFDQTJB'},{name:'C30704',id:'C30704-RZTXTJB'}, {name:'C30705',id:'C30705-YWSGJGTJB'},{name:'C407',id:'C407-HYFXTJB'},{name:'C408',id:'C408-ZCFZSYQXTJB'},{name:'C409',id:'C409-SDKHJZDTJB'}, {name:'C410',id:'C410-ZDWJGLFTJB'},{name:'A001',id:'A001-JGXXHZB'},{name:'A002',id:'A002-JDJGXXB'},{name:'A003',id:'A003-SJJHB'},{name:'A004',id:'A004-SJTJB'}]这两个数组对象转为[{"reportNo": "C101-JBQKTJB", "rowValueList": [{ "rowNo": "R001", "columnValueList": [{ "C001": "123" }, { "C002": "456" }] }, { "rowNo": "R002", "columnValueList": [{ "C001": "433124" }, { "C002": "451234126" }] } ] }]这种JSON格式

你可以使用以下代码实现将result和sheetId转换为所需的JSON格式： python output = [] for item in sheetId: reportNo = item['id'] rowValueList = [] for row in result: rowNo = row['rowNo'] ...

rowNo = isSubList() ? (i > 1 ? rowNo + 1 : rowNo + i) : i + 1 + rownum - startNo;将这个嵌套的三元运算提取到一个独立的语句中。

可以将嵌套的三元运算提取到一个独立的语句中，如下所示： java if (isSubList()) { if (i > 1) { rowNo = rowNo + 1; } else { rowNo = rowNo + i; } } else { rowNo = i + 1 + rownum - startNo; } ...

{"ROWNO":"1","备注":"","电子健康卡":"sss"} C++正则表达式取备注值和电子健康卡值

std::string input = R"({"ROWNO":"1","备注":"","电子健康卡":"sss"})"; // 输入字符串 // 定义两个正则表达式，分别匹配备注和电子健康卡的值 std::regex remark_regex(R"((?备注":")[^"]*)"); std::regex ...

更改Oracle的sql语句为mysql的sql语句

由于Oracle和MySQL的语法有所不同，因此不能简单地将Oracle的SQL语句更改为MySQL的SQL语句。需要根据具体的SQL语句进行转换。以下是一些常见的Oracle SQL语句，以及对应的MySQL SQL语句转换： 1. 查询表中所有数据 ...

{"ROWNO":"1","备注":"","电子健康卡":"sss"} C++正则表达式取键和值

可以使用C++标准库中的正则表达式库<regex>来实现。下面是一个示例代码，可以取出键和值： C++ ...由于输出结果中的键和值都是字符串，因此需要去除可能存在的引号，即将"ROWNO"转换为ROWNO。

DECLARE @dimension_ID int = 1; DECLARE @dimension_Content nvarchar(50); WHILE @dimension_ID <= (SELECT MAX([ID]) FROM [AP_Inventory].[dbo].[MD_Variation_Dimension]) BEGIN SET @dimension_Content = (SELECT [Dimension] FROM [AP_Inventory].[dbo].[MD_Variation_Dimension] WHERE [ID] = @dimension_ID); EXEC(' SELECT a.[CompanyCtry], a.[SBU], a.'+@dimension_Content+', a.[Inv_CM], b.[Inv_LM], ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY a.[CompanyCtry], a.[SBU] ORDER BY ABS(a.[Inv_CM] - b.[Inv_LM]) DESC ) as RowNo INTO [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM] FROM ( SELECT [CompanyCtry], [SBU_2023] as [SBU], '+@dimension_Content+', SUM([TotalInv_EUR]) as [Inv_CM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Inv_Details_for_PowerBI] WHERE DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS([ReportYear], [ReportMonth], 1), GETDATE()) = 1 and [StockCategory] <> ''Vendor Consignment'' and '+@dimension_Content+' is not null GROUP BY [CompanyCtry], [SBU_2023], '+@dimension_Content+' ) as a, ( SELECT [CompanyCtry], [SBU_2023] as [SBU], '+@dimension_Content+', SUM([TotalInv_EUR]) as [Inv_LM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Inv_Details_for_PowerBI] WHERE DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS([ReportYear], [ReportMonth], 1), GETDATE()) = 2 and [StockCategory] <> ''Vendor Consignment'' and '+@dimension_Content+' is not null GROUP BY [CompanyCtry], [SBU_2023], '+@dimension_Content+' ) as b WHERE a.[CompanyCtry] = b.[CompanyCtry] and a.[SBU] = b.[SBU] and a.'+@dimension_Content+' = b.'+@dimension_Content+' ') EXEC(' UPDATE a SET a.[vs_CY_LM_Content] = b.'+@dimension_Content+', a.[vs_CY_LM_Content_Qty] = b.[Inv_CM], a.[vs_CY_LM_Delta_Qty] = b.[Inv_CM] - b.[Inv_LM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Calculate_Top_Variation_V4] as a, [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM] as b WHERE a.[Organization] = b.[CompanyCtry] and a.[SBU] = b.[SBU] and a.[Dimension] = '''+@dimension_Content+''' and a.[vs_CY_LM_Rank] = b.[RowNo] and DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS(a.[Report_Year], a.[Report_Month], 1), GETDATE()) = 1; '); DROP TABLE [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM]; SET @dimension_ID = @dimension_ID + 1; 在这段代码里面exec函数有什么意义呢，并且一整段函数有什么意义。

使用EXEC函数可以将字符串作为SQL语句执行，从而实现动态生成和执行SQL语句。 整个代码段的意义是根据不同的维度（Dimension）计算出与上个月（LM）相比的差值，并更新到目标表中。代码中的循环用于遍历每个维度，...

{ columnName: "C001", rowName: "R001", value: null }讲这种数组转成{ "rowNo": "R001", "columnValueList": [{ "C001": "123" }, { "C002": "456" }] }, { "rowNo": "R002", "columnValueList": [{ "C001": "433124" }, { "C002": "451234126" }]这种json格式

可以使用以下代码将给定的数组转换为所需的JSON格式： javascript const input = [ { columnName: "C001", rowName: "R001", value: null }, { columnName: "C002", rowName: "R001", value: "123" }, { ...

javascript怎么将[{"reportNo":"C101-JBQKTJB","rowValueList":[{"columnValueList":[{"C001":"苏州资产管理有限公司"}],"rowNo":"R001"},{"columnValueList":[{"C001":"91320500MA1ML9WL32"}],"rowNo":"R002"},{"columnValueList":[{"C001":"苏州高新区邓尉路105号"}],"rowNo":"R003"},{"columnValueList":[{"C001":"320505"}],"rowNo":"R004"},{"columnValueList":[{"C001":"苏州高新区邓尉路105号"}],"rowNo":"R005"},{"columnValueList":[{"C001":"地方资产管理公司"}],"rowNo":"R006"},{"columnValueList":[{"C001":"110 国有控股"}],"rowNo":"R007"},{"columnValueList":[{"C001":63}],"rowNo":"R008"},{"columnValueList":[{"C001":0}],"rowNo":"R009"},{"columnValueList":[{"C001":5}],"rowNo":"R010"},{"columnValueList":[{"C001":2676090.86}],"rowNo":"R011"},{"columnValueList":[{"C001":1960314.72}],"rowNo":"R012"},{"columnValueList":[{"C001":572000}],"rowNo":"R013"},{"columnValueList":[{"C001":572000}],"rowNo":"R014"},{"columnValueList":[{"C001":"苏州市财政局"}],"rowNo":"R015"},{"columnValueList":[{"C001":22.5}],"rowNo":"R016"},{"columnValueList":[{"C001":"东吴创新资本管理有限责任公司"}],"rowNo":"R017"},{"columnValueList":[{"C001":12}],"rowNo":"R018"},{"columnValueList":[{"C001":"东吴证券股份有限公司"}],"rowNo":"R019"},{"columnValueList":[{"C001":8}],"rowNo":"R020"},{"columnValueList":[{"C001":"苏州国际发展集团有限公司"}],"rowNo":"R021"},{"columnValueList":[{"C001":7.5}],"rowNo":"R022"},{"columnValueList":[{"C001":"苏州工业园区经济发展有限公司"}],"rowNo":"R023"},{"columnValueList":[{"C001":7.5}],"rowNo":"R024"},{"columnValueList":[{"C001":"李瑞良"}],"rowNo":"R025"},{"columnValueList":[{"C001":"18625272017"}],"rowNo":"R026"},{"columnValueList":[{"C001":"马静"}],"rowNo":"R027"},{"columnValueList":[{"C001":"68786950"}],"rowNo":"R028"}],"reportType":"0","informMonth":"2023-05"}这里的"informMonth"排到最前面，reportType排到informMonth后面

假设这个数组是存储在变量data中的，你可以按照以下方式进行排序： javascript data.sort((a, b) => { if (a.informMonth ) { return -1; } if (a.informMonth > b.informMonth) { return 1; } if (a....

SELECT a.[Sub-Region], a.[SBU], a.[CompanyCtry], a.[Inv_CM], b.[Inv_LM], ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY a.[Sub-Region], a.[SBU] ORDER BY ABS(a.[Inv_CM] - b.[Inv_LM]) DESC ) as RowNo INTO [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM] FROM ( SELECT [Sub-Region], [SBU_2023] as [SBU], [CompanyCtry], SUM([TotalInv_EUR]) as [Inv_CM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Inv_Details_for_PowerBI] WHERE DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS([ReportYear], [ReportMonth], 1), GETDATE()) = 1 and [StockCategory] <> 'Vendor Consignment' and [CompanyCtry] is not null GROUP BY [Sub-Region], [SBU_2023], [CompanyCtry] ) as a, ( SELECT [Sub-Region], [SBU_2023] as [SBU], [CompanyCtry], SUM([TotalInv_EUR]) as [Inv_LM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Inv_Details_for_PowerBI] WHERE DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS([ReportYear], [ReportMonth], 1), GETDATE()) = 2 and [StockCategory] <> 'Vendor Consignment' and [CompanyCtry] is not null GROUP BY [Sub-Region], [SBU_2023], [CompanyCtry] ) as b WHERE a.[Sub-Region] = b.[Sub-Region] and a.[SBU] = b.[SBU] and a.[CompanyCtry] = b.[CompanyCtry]; GO UPDATE a SET a.[vs_CY_LM_Content] = b.[CompanyCtry], a.[vs_CY_LM_Content_Qty] = b.[Inv_CM], a.[vs_CY_LM_Delta_Qty] = b.[Inv_CM] - b.[Inv_LM] FROM [AP_Inventory].[dbo].[Calculate_Top_Variation_V4] as a, [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM] as b WHERE a.[Organization] = b.[Sub-Region] and a.[SBU] = b.[SBU] and a.[Dimension] = '[Country]' and a.[vs_CY_LM_Rank] = b.[RowNo] and DATEDIFF(MONTH, DATEFROMPARTS(a.[Report_Year], a.[Report_Month], 1), GETDATE()) = 1; GO DROP TABLE [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM]; GO

然后，使用 ROW_NUMBER 函数为每个组合计算一个排序号（RowNo），排序规则是根据当前月份库存量与上个月份库存量之差的绝对值进行排序。 接下来，将计算结果插入到临时表 [AP_Inventory].[dbo].[Temp_vs_CY_LM] 中...

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