【学习系列】SAP RAP 2：创建第一个RAP应用

最新推荐文章于 2025-11-14 11:05:18 发布
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分类专栏： SAP RAP技术总结 文章标签： SAP RAP BTP Fiori CDS
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DeveloperMrMeng/article/details/150935433

前言

学习RAP除了跟着官网的教程进行练习的同时也需要配合官网文档来一起看，不然只看教程可能无法理解一些语法为什么这么写。

以下是官网教程：

Build an SAP Fiori App Using the ABAP RESTful Application Programming Model [RAP100] | SAP Tutorials

以下是官网文档：

ABAP RESTful Application Programming Model | SAP Help Portal

RAP官网的文档我也已经上传至微信公众号智能体的知识库中，有SAP RAP相关的问题也可以尝试公众号右下角点击Agent直接提问：

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SAP RAP学习系列合集介绍
DeveloperMrMeng的博客
10-17 518
《SAP RAP学习系列合集：从入门到部署的完整指南》摘要： 本文介绍了作者创建的SAP RAP学习系列合集，涵盖RAP开发从基础概念到实战部署的全流程。系列目前包含17篇文章，系统讲解了RAP核心开发技术：从数据建模、UI构建到行为定义（包括并发控制、草稿功能、授权验证等），最后详细演示了应用部署到Fiori Launchpad的两种方案（OP版和ES版）。
ABAP RAP 实用指南： 简介
SAP学习成长之路的博客
11-08 1923
ABAP RAP（Restful Application programming）描述了一种架构，用于以高效的方式在云端和内部构建端到端的企业就绪、内在丰富的 SAP HANA 优化、基于 OData 的 Fiori UI 服务和 Web API。作为 SAP Fiori 的 ABAP 编程模型的继承者，RAP 填补了这一模型的空白，并继承了这一模型的精华。eclipse 中的ABAP开发工具、ABAP 和 CDS 等语言的使用以及强大的框架都使 RAP 为未来做好了准备。为即将到来的系列博客做好准备。
【学习系列】SAP RAP 18：Unmanaged场景开发示例-基本数据更新
DeveloperMrMeng的博客
11-06 161
本文介绍了在SAP RAP中unmanaged模式下从0到1的开发步骤。unmanaged模式下需要自行实现数据更新、权限检查等逻辑，适用于操作现有数据库表或复杂业务场景。文章以两层的采购订单对象为例，详细说明了创建技术对象（表、视图、行为定义等）的过程，并重点阐述了如何实现CRUD相关方法的核心逻辑。通过创建缓冲类来处理交互阶段和保存阶段的数据操作，确保事务一致性。完整代码展示了抬头层级的增删改查功能实现，为后续明细层级的开发奠定了基础。
【学习系列】SAP RAP 5：行为定义-Numbering
DeveloperMrMeng的博客
10-17 90
本文介绍了RAP框架中编号赋值的两种方式：EarlyNumbering和LateNumbering。EarlyNumbering在创建前确定主键编号，分为框架托管的managed和自定义的unmanaged实现。LateNumbering在数据持久化前生成编号，适用于无间隔编号需求，通常用于子节点层级。文章通过订单号和计划行编号的实例，详细说明了两种方式的实现步骤和注意事项，包括代码示例和运行效果演示。最后指出下一篇文章将介绍行为定义中的锁概念。
【学习系列】SAP RAP 16：RAP应用部署集成至Fiori Launchpad 【On-Premise】
DeveloperMrMeng的博客
10-22 207
本文详细介绍了如何将开发完成的RAP应用部署到S4HANA 2023 On-Premise环境并集成到Fiori Launchpad的完整流程。主要内容包括：1）通过ADT工具创建Fiori项目并配置外部IDE（VSCode）；2）使用npm命令部署应用到系统；3）通过事务代码创建语义对象、磁贴目录和目标映射；4）配置PFCG角色分配；5）补充了部署失败解决方案、翻译问题处理、自定义主题设置以及登录页面LOGO修改等内容。文章提供了step-by-step的操作指南，帮助开发者将预览模式的应用正式部署到生产
【学习系列】SAP RAP 20：Unmanaged场景开发示例-调用BAPI、BAPI包装类、BO接口创建标准采购订单
DeveloperMrMeng的博客
11-14 76
本文介绍了在SAP RAP（Restful ABAP Programming）框架下，通过三种方式实现采购订单创建的方案。首先分析了RAP框架对传统BAPI调用的限制，特别是禁止显式COMMIT语句的要求。随后详细阐述了三种实现方式：1）直接调用传统BAPI（仅支持OP环境）；2）使用BAPI包装类（仅支持OP环境）；3）调用标准业务对象接口（支持所有环境）。 文章重点说明了在unmanaged场景下的技术实现细节，包括字段控制、缓冲区管理、测试运行与实际调用的分离处理等。针对每种方式都提供了完整的实施步骤
SAP学习笔记 - 开发11 - RAP（RESTful Application Programming）简介
shi_ly的专栏
05-14 2097
RAP（RESTful Application Programming）简介，ABAP的种类，Package的创建，Class的创建，Hello World等等。另外还有开发的准备工作介绍。
汽车电子基于统一平台的诊断刷新规范与工具链构建：提升车辆诊断效率及商业价值的系统设计方案
11-23
内容概要：本文针对当前车辆诊断系统中存在的诊断需求不统一、DID&DTC分配混乱、刷新流程不规范、沟通效率低及数据分散等问题，提出通过制定统一的诊断刷新规范并构建诊断需求管理平台的解决方案。方案旨在建立标准化的诊断框架与需求模板，开发集需求管理、数据分配、流程监控于一体的统一平台，并推行规范化诊断刷新流程，从而实现需求变更减少80%、设计冲突排查时间降低90%、沟通协调时间减少50%等目标，最终提升研发效率、降低研发与售后成本、缩短产品上市周期。; 适合人群：汽车电子系统工程师、诊断开发人员、ECU供应商技术人员、项目管理人员及企业战略决策者；适用于从事车辆诊断系统设计、开发、测试及相关管理工作的专业人员。; 使用场景及目标：①用于指导企业建立统一的车辆诊断规范体系与数字化管理平台；②解决多供应商环境下诊断数据冲突与集成难题；③优化诊断刷新流程以提升安全性与效率；④降低整车研发成本并加速产品上市进程； 阅读建议：此文档兼具技术方案与商业价值分析，建议结合实施计划与预算章节进行全流程理解，重点关注规范制定、平台功能设计与跨团队协同机制，在实际项目中分阶段推进试点与落地。
论文复现一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略需求响应（Matlab代码实现）
11-23
【论文复现】一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略【需求响应】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略，旨在通过需求响应机制优化电力系统负荷分布，提升电网运行效率。该研究利用Matlab进行仿真与代码实现，构建价格弹性模型，分析居民用户在不同电价时段下的用电行为响应，进而制定合理的峰谷电价方案，引导用户错峰用电，缓解高峰负荷压力。文中详细阐述了模型构建过程、算法实现逻辑及仿真结果分析，验证了该策略在促进负荷均衡和提升电力系统经济性方面的有效性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事需求响应、能源管理等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究居民用电行为与电价之间的响应关系；②设计并仿真基于价格弹性的分时电价激励策略；③实现需求响应在电力系统优化调度中的具体应用；④为电力部门制定科学合理的电价政策提供技术支持与决策参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解模型实现细节，重点关注价格弹性矩阵的构建方法与需求响应模型的仿真流程，同时可参照文中案例进行复现实验，加深对理论与算法应用的理解。
复现基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究（Matlab代码实现）
11-23
【复现】基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究”展开，重点介绍了利用改进秃鹰算法（Bald Eagle Search Algorithm, BES）对微电网群进行经济优化调度的Matlab代码实现方法。该研究旨在解决微电网系统中多能源协调、运行成本最小化与供电可靠性之间的平衡问题，通过引入算法改进策略提升寻优能力与收敛速度，有效应对微电网中可再生能源出力波动性和负荷不确定性带来的调度挑战。文中详细阐述了微电网群的系统架构、目标函数构建、约束条件设定以及改进算法的应用流程，并通过仿真实验验证了其在降低运行成本、提高能源利用效率方面的优越性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化调度相关工作的工程技术人员，尤其适合正在开展能源优化、智能算法应用研究的研究者。; 使用场景及目标：①用于微电网群多目标经济调度模型的构建与求解；②作为智能优化算法（如秃鹰算法）改进与应用的学习案例；③支撑科研论文复现、算法对比实验及实际项目中的能源管理系统开发。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行同步调试与仿真，重点关注目标函数设计、约束处理方式与算法改进机制，同时可将其与其他智能算法（如粒子群、遗传算法）进行对比分析，深化对优化调度问题求解路径的理解。
Python安装教程[项目源码]
11-23
本文详细介绍了Python的下载与安装步骤，包括从官网选择对应操作系统和版本、运行安装程序、自定义安装选项以及高级设置等。此外，还提供了Python开发环境工具推荐和应用领域介绍，帮助新手快速上手Python编程。文章内容全面，适合初学者参考。
OA系统(源码+数据库+论文+ppt)java开发springboot框架javaweb，可做计算机毕业设计或课程设计
11-23
【功能需求】 OA系统设计与实现的功能分为管理员和用户、部门三个部分，系统的主要功能包括部门、用户、部门公告、通知中心、代办消息、个人日程、完成代办等。 1、用户的功能：部门公告管理、通知中心管理、代办消息管理、个人日程管理、完成代办管理等。 2、部门的功能：用户管理、部门公告管理、通知中心管理、代办消息管理、个人日程管理、完成代办管理等。 3、管理员的功能：用户信息的添加和管理，考部门公告管理、通知中心管理、代办消息管理、个人日程管理、完成代办管理等。 【环境需要】 1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。 2.IDE环境：IDEA，Eclipse,Myeclipse都可以。 3.tomcat环境：Tomcat 7.x,8.x,9.x版本均可 4.数据库：MySql 5.7/8.0等版本均可； 【购买须知】 本源码项目经过严格的调试，项目已确保无误，可直接用于课程实训或毕业设计提交。里面都有配套的运行环境软件，讲解视频，部署视频教程，一应俱全，可以自己按照教程导入运行。附有论文参考，使学习者能够快速掌握系统设计和实现的核心技术
基于分布式模型预测控制的多智能体点对点轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-23
基于分布式模型预测控制的多智能体点对点轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制的多智能体点对点轨迹生成研究”展开，重点介绍利用分布式模型预测控制（DMPC）方法实现多智能体系统（如无人机、无人车等）在点对点转移过程中的协同轨迹规划。文中结合Matlab代码实现，展示了该方法在固定翼无人机一致性控制、异构车辆编队、多无人机协同路径规划等场景中的应用，强调系统间的通信拓扑、状态约束、避障机制与优化求解过程。同时，文档还列举了大量相关科研方向与代码资源，涵盖智能优化算法、路径规划、电力系统、信号处理等多个领域，旨在为科研人员提供全面的技术支持与复现基础。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或计算机编程基础，从事多智能体系统、路径规划、模型预测控制等相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹生成与避障控制；②深入理解分布式模型预测控制（DMPC）的数学建模与优化求解过程；③借助提供的Matlab代码实现算法复现、仿真验证与二次开发，推动科研项目进展。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码与案例，按照目录顺序系统学习，并重点关注DMPC的构建流程、约束处理与多智能体通信机制，同时可拓展至其他智能优化与控制算法的应用实践中。
PHP源码主机域名ISPConfig3.0.1.3-ispconfig3-codepub
最新发布
11-23
PHP源码[主机域名]ISPConfig 3.0.1.3_ispconfig3-codepub
个人html代码调试，希望可以使用操作！
11-23
查重可用
单片机多字节串口通信[代码]
11-23
本文探讨了8XX51单片机在双机通信中多字节传输的问题及解决方案。当波特率设置为9600bps且晶振频率为12MHz时，数据传输容易出现错误或不全。作者指出，采用11.0592MHz晶振可以消除波特率误差，而使用12MHz晶振时，波特率越大误差越大，建议通过波特率加倍或增加延时来减小误差。文章提供了完整的发送和接收程序代码，包括初始化设置、中断处理和延时操作，并分享了测试结果。通过延时1ms的方法，有效解决了数据传输不全的问题。
Open MV测距方法[项目源码]
11-23
本文详细介绍了Open MV的两种测距方法：利用AprilTag标签和基于物体像素数的测距。AprilTag标签方法通过特殊标签直接获取距离信息，但需在物体上粘贴标签；基于像素数的方法通过测量固定大小物体的像素点数，计算与距离的反比关系，适用于多种物体的测距和大小测量。文章还提供了确定比例系数k的方法，并展示了测距、测量圆形和矩形物体大小的代码示例，总结了两种方法的优缺点及适用场景。
PyPy极简入门[项目代码]
11-23
本文介绍了PyPy，一个能够显著提升Python代码运行速度的替代解释器。PyPy通过Just In Time（JIT）技术将Python代码直接编译成机器语言，平均比默认的CPython解释器快4.2倍，同时还能节省内存。文章通过实验对比展示了PyPy的速度优势，并详细说明了如何下载、安装和配置PyPy。此外，文章还讨论了PyPy的适用性和局限性，指出它适合纯Python代码，但对于调用C库的Python包可能存在兼容性问题。最后，作者建议开发者了解PyPy的存在，在遇到性能问题时考虑使用它。
SAP RAP建好了一个构造 GET时作为传出，应该怎么实现
10-31
用户说"请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答"，但在这个对话中，这是我第一次回答这个问题。所以，我需要基于当前信息。 我的响应需要： 1. 使用中文回答。 2. 结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 3. ...
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