ABAP 如何标记ALV选中数据,获取被选中行

ALV获取被选中行,个人所知,一个利用ALVCOMMAND事件 的 slis_selfield 结构获取(适用于单行,只能选择一行),
一个是在内表中构造出一个CHECKBOX,还有一种也是利用ALV标准的选择行。
这里介绍第三个,利用ALV标准的选取多行或者单行。

以下示例是 以 REUSE_ALV_GRID_DISPLAY_LVC 函数
首先在程序内表中定义一个字段selxxx(跟构造CHECKBOX相同),这个的效果是选中了之后,这个内表字段SELXXX会刷新成X。,然后我们只需要在USER_command 的函数中对 X 进行识别就能得到被选中的行。

TYPES : BEGIN OF type_line.
INCLUDE TYPE : type_excel.
TYPES : extrow LIKE srv_key-srv_line, "行号
ekorg LIKE ekko-ekorg, "采购组织
ekgrp LIKE ekko-ekgrp, "采购组
werks LIKE ekpo-werks, "工厂
matnr LIKE ekpo-matnr, "物料号
sflag TYPE flag, "状态标识
status LIKE icon-name, "状态图标
message TYPE bapi_msg, "消息文本
txz01 TYPE ekpo-txz01, " 物料描述
selxxx TYPE c, "用来记录行选择的字段
count LIKE tbtci-usecount, "计数器
END OF type_line.

然后 在LAYOUT 定义
o_wa_layout-box_fname

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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