var tempData = null; debugger; $.ajax({ // url:contextPath +"/manage/platform/commodity/baseCommodityModelCp/getConfigInfoList?commodityId="+row.commodityId, url:contextPath +"/manage/platform/commodity/baseCommodityModelCp/getConfigInfoList", data: {"commodityId": row.commodityId}, async: false, success: function (result) { debugger; tempData = result; }, }); tempData = result; return '<input class="easyui-combobox" ' + 'data-options="valueField:\'date_code\',textField:\'data_name\'">'设置tempData为input的data

您可以使用 jQuery 的 `data()` 方法来设置 `input` 元素的 `data` 属性，代码如下：

var tempData = null;
debugger;
$.ajax({
    url: contextPath + "/manage/platform/commodity/baseCommodityModelCp/getConfigInfoList",
    data: {"commodityId": row.commodityId},
    async: false,
    success: function (result) {
        debugger;
        tempData = result;
    },
});
var inputHtml = '<input class="easyui-combobox" data-options="valueField:\'date_code\', textField:\'data_name\'">';
var inputEl = $(inputHtml);
inputEl.data('data', tempData);
return inputEl.prop('outerHTML');

这样，`tempData` 就会被设置为 `input` 元素的 `data` 属性值。另外，为了能够将 `input` 元素插入到 DOM 中，我们还需要使用 jQuery 的 `prop()` 方法将其转换成 HTML 字符串。

相关问题

提升代码速度 foreach (R_DistributionAllopatry r_DistributionAllopatry in q) { BaseBusiness<DMS_TempData> DMS2_Month = new BaseBusiness<DMS_TempData>("monthdb"); var DMS2_MonthService = DMS2_Month.Service; //var qq = Service.GetIQueryable<DMS_TempData>().Where(a => a.SampleID == r_DistributionAllopatry.NewSampleId); var qq = DMS2_MonthService.GetListBySql<DMS_TempData>("select * from DMS_TempData" + r_DistributionAllopatry.TestDataTableName + " where sampleId='" + r_DistributionAllopatry.NewSampleId + "'"); if (qq.Count() > 0) r_DistributionAllopatry.IsCompleted = true; }

这段代码中存在较大的性能问题。主要有以下两点：

1. 在 foreach 循环中，每次都会实例化一个 BaseBusiness 对象，这可能会导致不必要的开销。可以将实例化的代码提到循环外部，避免重复创建对象。

2. 在循环内部，执行了一条 SQL 查询语句，这也会导致性能问题。可以考虑将查询语句改为使用 Entity Framework 的 Linq 语句，或者使用存储过程等方式来避免 SQL 查询语句的性能问题。

改进后的代码如下所示：

BaseBusiness<DMS_TempData> DMS2_Month = new BaseBusiness<DMS_TempData>("monthdb");
var DMS2_MonthService = DMS2_Month.Service;
var query = DMS2_MonthService.GetIQueryable<DMS_TempData>();
foreach (R_DistributionAllopatry r_DistributionAllopatry in q)
{
    var qq = query.Where(a => a.SampleID == r_DistributionAllopatry.NewSampleId);
    if (qq.Count() > 0)
        r_DistributionAllopatry.IsCompleted = true;
}

以上是基于代码片段进行的简单分析，如果您有更多的代码或者其他方面的问题，欢迎继续提问。

list1 = list(data['交易对手账卡号'].drop_duplicates()) list2 = list(data1['交易对手账卡号'].drop_duplicates()) list3 = list(data2['被查账/卡号'].drop_duplicates()) a = [x for x in list3 if x in list1] for i in a: writer = pd.ExcelWriter('D:\桌面存储目录勿动\上分卡匹配.xlsx') tempdata = data[data['交易对手账卡号']==i] tempdata.to_excel(writer,index = False) writer.close()这段代码遍历写入xlsx只有一条记录，怎么修改

这段代码的问题在于，在每次遍历匹配到一个账号时，都会打开一个新的 Excel 文件，这样就会覆盖之前写入的数据，导致只有最后一条记录被写入。

为了解决这个问题，你可以先创建一个空的 Excel 文件，然后在遍历匹配到的账号时，将相应的数据追加到已有的 Excel 表格中。代码如下所示：

import pandas as pd

# 创建空的 Excel 文件
writer = pd.ExcelWriter('D:\桌面存储目录勿动\上分卡匹配.xlsx')

list1 = list(data['交易对手账卡号'].drop_duplicates()) 
list2 = list(data1['交易对手账卡号'].drop_duplicates()) 
list3 = list(data2['被查账/卡号'].drop_duplicates()) 

a = [x for x in list3 if x in list1] 

for i in a:     
    tempdata = data[data['交易对手账卡号']==i] 
    tempdata.to_excel(writer,index=False, sheet_name='Sheet1', header=False, startrow=len(writer.sheets['Sheet1'])+1)

# 关闭 Excel 文件
writer.save()

在上面的代码中，我们首先创建了一个空的 Excel 文件 `writer`，然后在每次遍历匹配到的账号时，将相应的数据追加到已有的 Excel 表格中，具体实现是通过 `to_excel` 方法实现的。`sheet_name` 参数指定了写入的工作表名称，`header` 参数指定是否要写入列名，`startrow` 参数指定起始行号。在写入数据后，我们不需要关闭 Excel 文件，只需要执行 `writer.save()` 即可。