vaule:collect在非数值字段相同的情况下,起到了数值字段汇总作用. 非数值字段不同的情况下,效果和append相同执行插入内表操作,当非数值字段相同的时候,则相当于modify的效果,只不过是将数值字段进行汇总相加后更新. 语法:collect W_table into I_table . 代码如下: TYPES:BEGIN OF TY_TEST, ID(3) TYPE C, MENGE TYPE I, END OF TY_TEST. DATA:I_TEST TYPE TABLE OF

[转自http://blog.chinaunix.net/uid-7982817-id-91999.html]Append用法总结 2008-11-14 11:42:19 分类: Syntax APPEND { wa        | {INITIAL LINE}        | {LINES OF jtab [FROM idx1] [TO idx2]} }    TO itab [SORTED BY comp]    [ {ASSIGNING <fs> [CASTING]} | {REFE

Browse and Collect 最近在研究C4C中的Browse and Collect控件,有点类似于Siebel中的MVG.实现的效果就是在弹窗中简单的从一个BO对象往目标对象中添加数据. 基于的BO就是官方SAP Cloud Applications Studio文档中使用的CarPark,步骤如下: 1.在TI界面添加一个按钮用于弹窗 2.从toolbox的Panes将Browse and Collect拖入TI界面 3.创建弹窗事件并绑定按钮 弹窗的形式很多,也可以仿照系统中标准

1.定义接口INTERFACE intf [PUBLIC].   [components] ENDINTERFACE. 2.注意点: 2.1.接口中所定义的所有东西默认都是公共的,所以不用也不能写PUBLIC SECTION. 2.2.只有在接口中定义的常量(CONSTANTS)才可以使用 VALUE 选项来初始化,而DATA.CLASS-DATA定义的变量是不能初始化 2.3.接口定义中也只能包含成员声明部分,而具体的实现将在具体类中进行 2.4.如果要实现某个接口,则在类的公共声明PUBLI

转自http://www.sapjx.com/abap-range-table.html 1. Range Table 概述 Range Table 为 SAP R/3系统标准内表的一种,结构与 Selection Table 一致,由 SIGN, OPTION, LOW 和 HIGH字段组成: 可以通过 TYPE RANGE OF 语句或 RANGES 关键字定义 Range Table. Range Table 常用于Open SQL语句中的条件筛选,可以优化取数效率与程序性能. 2.定义R

通常情况下,我们会从外部系统或者其他数据源得到以下树形结构的数据,并需要对其进行处理 其中,需要做的处理包括 1.计算每个科目的父科目ID,即PARENT_ID; 2.计算每个科目的ITEM_LEVEL; 3.判断每个节点是否叶子节点: 4.计算父科目的金额. 建表如下 create table CUX.CUX_TEST ( account_id number, parent_id number, account_code ), item_level number, leaf_flag ), a

https://orablogspot.blogspot.com/2014/09/ https://blogs.oracle.com/oraclemagazine/bulk-processing-with-bulk-collect-and-forall 该网站提供了bulk collect 和 forall 用法及案例

一.time与datetime模块 在Python中,通常有这几种方式来表示时间: 时间戳(timestamp):通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量.我们运行“type(time.time())”,返回的是float类型. 格式化的时间字符串(Format String) 结构化的时间(struct_time):struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天,夏令时) import time #

一 日志级别 CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL ERROR = 40 WARNING = 30 #WARN = WARNING INFO = 20 DEBUG = 10 NOTSET = 0 #不设置 二 默认级别为warning,默认打印到终端 import logging logging.debug('调试debug') logging.info('消息info') logging.warning('警告warn') logging.error('错误error

一.logging模块 一.日志级别 critical=50 error=40 waring=30 info=20 debug=10 notset=0 二.默认的日志级别是waring(30),默认的输出目标是终端 logging输出的目标有两种:1.终端:2.文件 高于warning的日志级别才会打印 import logging logging.debug('debug') logging.info('info') logging.warning('warn') logging.error(

一 日志级别 CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL ERROR = 40 WARNING = 30 #WARN = WARNING INFO = 20 DEBUG = 10 NOTSET = 0 #不设置 二 默认级别为warning,默认打印到终端 import logging logging.debug('调试debug') logging.info('消息info') logging.warning('警告warn') logging.error('错误error

hashlib 什么是hashlib 什么叫hash:hash是一种算法(3.x里代替了md5模块和sha模块,主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ,MD5 算法),该算法接受传入的内容,经过运算得到一串hash值 hash值的特点是: 只要传入的内容一样,得到的hash值必然一样=====>要用明文传输密码文件完整性校验 不能由hash值返解成内容=======>把密码做成hash值,不应该在网络传输明文密码 只要使用的hash算法不变,无论校

一.time与datetime模块 在Python中,通常有这几种方式来表示时间 时间戳(timestamp):通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1号00:00:00开始按照秒计算的偏移量.我们运行"type(time.time())",返回的是float类型. 格式化的时间字符串(Format String) 结构化的时间(struct_time):struct_time元组共有9个元素:(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天,夏令时) import time #

一.sys 用于提供对Python解释器相关的操作: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 sys.argv           命令行参数List,第一个元素是程序本身路径 sys.exit(n)        退出程序,正常退出时exit(0) sys.version        获取Python解释程序的版本信息 sys.maxint         最大的Int值 sys.path           返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值 sys.platfo

配置文件: #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ logging配置 """ import os import logging.config # 定义三种日志输出格式 开始 standard_format = '[%(asctime) -s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'

6.11自我总结 1.logging模块 用于程序的运行日志 1.初级 #首先程序运行分会出现5中情况 1.logging.info('info') #程序正常运行级别为10 2.logging.debug('debug') #程序调试级别为20 3.logging.warning('warning') #程序运行出现警告级别为30 4.logging.error('error') #程序运行出现报错级别为40 5.logging.critica('critica') #程序运行出现程序崩溃级别

[学习笔记]package comimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContext object TestRDD {  def main(args: Array[String]): Unit = {    val conf = new SparkConf().setAppName("TestRDD").setMaster("l

1.随机数模块 random 1.随机小数 import random # (0,1)随机取浮点数 random.random() # 0.17988578778011 # (1, 3)取指定范围的浮点数 random.uniform(1,3) # 2.3793286185319555 2.随机整数 import random # [1, 3]随机取整数 random.randint(1, 3) # # [1, 3)随机取整数 random.randrange(1, 3) # 3.随机选择返回一

ABAP程序内表中的数量和金额字段  经常会需要合计, SUM和COLLECT 语法都能实现对数量和金额字段的合计. 1. SUM语法 ABAP中SUM语句比不上EXCEL里的强大:SUM只能在loop循环中使用,一般和AT-ENDAT配合使用.使用SUM语句的先决条件包含在loop中使用加法INTO,以及指定的工作区域wa与内部表的行类型兼容.此外,当内部表itab的行类型包含表组件时,不能使用SUM. DEMO DATA: BEGIN OF wa, col1 TYPE i, col2 TYP

BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎.通常可以在SELECT INTO.FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT.本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法. 一.BULK COLLECT批量绑定的示例 --下面的示例中使用了BULK COLLECT将得到的结果集绑定到记录变量中         DECLARE     TYPE emp_rec_typ