表格维护生成器

最新推荐文章于 2025-01-22 15:14:08 发布
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分类专栏： SAP 文章标签： sap 测试
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本文分享了如何在SAP中使用表格维护生成器（SE55）创建自定义数据维护视图的步骤，包括选择表、设置权限、选择维护类型和记录例程，以实现批量或单个数据维护。

  在SAP中的数据维护有很多种方式，这里把刚试过的一种方式----表格维护生成器创建自己想要的数据维护视图来维护数据的过程与大家分享，希望有用。

1、SE11自建表或者找个可维护的表。这里用自建的一张表ZLC_EMPLOYEE

  

 

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SAP表格维护生成器生成数据表维护视图程序
heng0757的专栏
12-05 2173
SAP 标准数据表中数据是通过前台的一系列操作进行维护的。少数情况下，可以直接在表中修改，但这是不被推荐的作法。在ABAP开发的过程中有时需要在数据字典中自定义数据表，而自定义数据表，也需要进行数据维护。除了自己定义报表程序来进行维护外，SAP还给我们提供了一种行之有效的方法，来建立前台维护自定义数据表的程序。这就是表格维护生成器。下面将介绍，表格维护生成器的具体用法。 一、建立自定义的数据表。
3.4 SE55表维护生成器
09-06 528
3.4 SE55表维护生成器 SE11在创建好了自建表后，需要使用SE11里面的“表维护生成器”来创建屏幕。 第1步：输入事务码：SE11 第2步： 1处，输入需要维护的表名称 2处，点击“修改”按钮，进入下一个界面 第3步： 1处，选择“实用程序”选项 2处，选择“表维护生成器” 第4步： 1处，输入权限组 &NC&（无权限管控） 2处，输入函数组 3处，维护类型，选择“一步” 4处，点击“查找屏幕号”，进入下一个界面 5处，选择..
SAP-ABAP表、数据元素、域、表维护生成器结合详解
baidu_35680696的博客
01-22 525
SAP系统中的表主要用于存储企业的各类业务数据。这些数据涵盖了物料信息、客户订单、员工资料等，是企业资源规划（ERP）系统的基础。每个表由多个字段构成，每个字段对应特定的数据属性，如日期、金额、物料编号等。这些字段共同构成了数据记录，每一条记录都代表了一个具体的数据实例。
SAP 表格维护生成器-部分字段不能修改或不能看见
helongyang的专栏
09-11 7488
使用se11中的表格维护器生成的维护视图，往往会出现如下情况          （1）字段没有描述          （2）字段不够宽          （3）部分字段没有显示出来   表zsea_emp1中定义了4个字段（右图），视图中缺少了一个manage字段（左图）   修改视图的办法： a)通过sap窗口的右下角的信息找到程序以及对应的屏幕。 可以看见程序的名字是
SAP表维护及表事件
02-09
SAP 常用表维护及表事件，包括使用事务代码维护表，在表事件中代码处理
ABAP 表维护生成器
willieyuan的博客
05-08 6309
表维护生成器： 1、SE11下使用表维护生成器创建： 2、配置表维护对话框（选择一步） 权限组：设置权限相关配置 函数组：类似于Package包，相当于放于某个文件夹。 维护类型：分为一步和两步（即维护条目时的操作屏幕个数，本次选择一步） 3、创建完成后，SM30即可创建或查看表维护对话框： 紫色框（不能显示对应字段名称）是由于未维护相关字段的数据元素导致的。 4、可...
jQuery动态创建表格生成器特效代码
03-20
jQuery动态创建表格生成器特效代码是一种基于JavaScript库jQuery实现的高效工具，允许用户在网页上无需手动编写HTML代码，即可动态地添加、删除表格的行和列。这种技术极大地简化了网页开发过程中对表格操作的复杂性...
matinal：SAP ABAP SM30表格维护生成器增强（自动带出描述/排序/显示不同数据）
matinal 當冬夜漸暖 。公众号：matinal
11-10 1879
提供另一种语法
SAP 创建表格维护器
zsjsdsg666的博客
08-16 2047
SAP 对数据库表创建表格维护器
SAP ABAP开发技巧-表维护生成器通过 SM30 配置自定义事务码
Zenos的专栏
08-19 2239
1、Tcode：SE11 进入数据字典维护界面，转到表格维护生成器 2. 维护自定义表维护生成器（表数据维护界面） 3.事务码SE93使用参数事务为表维护生成器创建事务码 4.保存到对应的包和请求即可完成 ...
SM30 表格维护生成器
anchangong3418的博客
10-10 470
1）SE11创建自建表，结构如下： 2) 创建表维护 3) 针对上面创建的函数组ZMM_MAT_DESC，做以下增强处理 添加的Module 代码如下： modulemod_customizeinput. "自动带出值 zmm_mat_desc-lname=sy-uname. zmm_mat_desc-...
SAP数据库表维护视图生成器的使用
SAP ABAP开发技能记录分享
08-03 683
在SAP中，经常需要自定义数据库表。而且可能需要人工维护数据库表中的数据，可以通过SM30进行维护数据；但是SM30事务的权限太大，不适宜将SM30直接分配；因此，可以通过给维护表分配事务代码，来达到控制权限的目的。
自建表格及表格维护生成器
蜡笔小彭
08-23 1374
表格维护生成器 有时候我们对于自己建的数据库表，要进行数据维护，有些简单的维护不用我们写程序，可以直接建个表格维护生成器。 1、创建好透明表（如数据库表名为ZPCJ－车间维护表为例）； 首先用SE11创建表ZPCJ 出现下列屏幕，短文本输入这张表的描述，CLASS选A
[ABAP]表维护生成器1
小宇的博客
10-24 774
表维护生成器
SAP 表字段调整，表维护生成器调整
一只学习的渣渣
07-02 464
表维护生成器->已生成的对象->更改->专家模式
SAP ABAP开发技巧-关于SM30配置表维护生成器的一些简单知识总结
Zenos的专栏
02-02 1840
备注：记录例程必须勾选：标准记录例程，具体情况可看图3。
ABAP 表维护生成器 SM30 表维护
SAP自学之路
11-18 4598
T-CODE： SE11,SM30,SE93, SE54 一、使用SE11建立好表之后，点击表维护生成器，创建一个新的维护， 路径：实用程序-> 表维护生成器（Utilities ->Table MaintenanceGenerator）在建表时必须把客户端（MANDT）设置成主键，权限组选&NC&（不做限制的权限组） ，放入自己建的函数组中，维护类型选一步。 概述屏幕给一个屏幕，这个屏幕在函数组中可以找到，之后和dialog中的操作类似 1.2. 自动带出栏位..
表格维护生成器函数组不能被处理
最新发布
03-27
<think>好的，我需要帮助解决关于表格维护生成器函数组无法被处理的问题。首先，我需要理解什么是表格维护生成器函数组。可能这是某种用于生成或维护表格数据的函数集合，在处理过程中出现了失败的情况。接下来，我需要考虑可能导致处理失败的原因以及相应的解决方案。 根据引用[1]，表格数据的异质性可能导致反事实解释方法在部署时出现问题，这可能类比到函数组处理失败的问题。表格数据的不同类型、结构或格式可能让生成器函数无法正确解析或处理。因此，需要检查输入数据的格式是否统一，是否存在缺失值或异常数据。 引用[2]中提到哈希冲突的解决方法，比如增加哈希函数数量或调整哈希策略。虽然这里的问题不是哈希冲突，但思路类似：优化处理机制。可能需要检查函数组的逻辑是否有缺陷，比如循环依赖、资源不足或内存溢出。此外，调整函数的参数或增加错误处理机制也可能有效。 引用[3]指出增加内核大小不一定提高性能，这提示我需要根据具体情况调整参数。可能函数组的配置参数设置不当，比如并发线程数、缓存大小等，需要根据实际数据量和系统资源进行调整。 可能的解决步骤：1. 验证输入数据是否符合预期格式，处理异常数据。2. 检查函数组的代码逻辑，确保没有错误或死循环。3. 优化资源配置，如内存分配和线程管理。4. 增加日志和错误捕获机制，定位具体失败点。5. 参考类似问题的解决方案，如引用中的方法，调整处理策略。 需要生成相关问题，确保覆盖潜在的用户疑问，比如如何处理数据异质性，如何优化函数性能等。</think>### 表格维护生成器函数组处理失败的解决方案 #### 1. 检查输入数据的异质性 - **问题分析**：表格维护生成器函数组可能因输入数据的格式不统一或存在异常值而处理失败。例如，数值型与字符型混合的字段可能导致解析错误[^1]。 - **解决方案**： - 使用数据清洗工具预处理表格，确保字段类型一致。 - 添加数据校验逻辑，过滤缺失值或非法字符。 #### 2. 优化函数组逻辑与资源配置 - **问题分析**：函数组可能存在逻辑缺陷（如循环依赖）或资源不足（如内存溢出）。引用[2]提到通过调整哈希策略可优化处理机制，类似地，函数组需优化算法复杂度或资源配置。 - **解决方案**： - 检查代码中的递归或循环结构，避免死循环。 - 增加内存分配或限制并发线程数，防止资源耗尽。 - 采用分批次处理大型表格，减少单次负载。 #### 3. 增强错误捕获与日志记录 - **问题分析**：处理失败时缺乏明确的错误提示，导致难以定位问题根源。 - **解决方案**： - 在函数组中嵌入异常处理模块（如`try-catch`块），捕获具体错误类型。 - 记录详细日志，包括输入参数、执行步骤和错误堆栈信息。 #### 4. 调整参数配置 - **问题分析**：引用[3]指出参数设置需结合实际场景，例如内核大小不一定提升性能。类似地，函数组的超参数（如缓存大小、超时阈值）可能配置不当。 - **解决方案**： - 根据数据量动态调整缓存大小或超时限制。 - 使用性能分析工具（如Profiler）测试不同参数组合的效果。 #### 示例代码：添加数据校验与异常处理 ```python def process_table(data): try: # 校验数据格式 if not validate_data_types(data): raise ValueError("数据格式不一致") # 处理逻辑 cleaned_data = clean_missing_values(data) return generate_table(cleaned_data) except Exception as e: log_error(f"处理失败: {str(e)}") return None ```
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