BW:Non Cumulative Key Figures

本文介绍了NonCumulativeKeyFigures的概念及其在物料管理中的应用,特别是在库存管理方面。重点讲解了其计算方式、如何设置inflow和outflow,以及与时间特性相关的统计方法。

什么是Non Cumulative Key Figures,其实就是非summarizedKey Figure

MM比较常用,特别是涉及到inventory的地方。

比如:0TOTALSTCK Quantity Total Stock

   

   

这里有两个点需要注意下:Exception AggregationLast Value,既然是Non CumulativeKF,这里肯定不能选Summation吧。

   

Aggregation:指的是KF通过所有的characteristics除了time进行压缩时使用的压缩方式。

Exception aggregation:指的是KF通过time characteristics进行压缩时使用的压缩方式。

   

另外还得设置下in flowout flow

   

这就是0TOTALSTCK进行的计算方式,有入有出,最后按照时间特性统计下最终值。

   

另外,0TOTALSTCK是不会出现在转换里的,因为他不需要啊,只要0RECTOTSTCK0ISSTOTSTCK在就好了。

   

最后,还有Opening balance,没有找到。。杯具,明儿再看看。

撤,下班儿~

<think> 我们有一个函数 `parse_ipm_bin_to_txt`,它读取一个二进制文件,按照特定的结构(两个无符号长整型,小端字节序)解析,并将解析结果以及累计写入文本文件。 现在,用户提到“如果bin太长 解析报错”,我们需要分析可能的原因以及如何解决。 可能的问题: 1. 内存问题:如果二进制文件常大,一次性读取整个文件可能会占用大量内存。但在这个函数中,我们是分块读取(每次读取16字节),所以不会一次性加载整个文件到内存,因此不太可能是内存问题。 2. 文件大小不是结构体大小的整数倍:如果文件大小不是16字节的整数倍,那么最后一次读取的数据长度会小于16字节,此时我们通过`if not data or len(data) < struct_size: break`跳过了,所以不会报错。 3. 结构体解包错误:如果文件中有损坏的数据(比如不是两个无符号长整型),但是这里我们使用`struct.unpack`,只要每次读取16字节,那么解包就不会出错,因为格式是'<QQ',正好是16字节(每个Q是8字节)。 但是,用户遇到了解析报错,我们需要考虑其他可能性: 可能性1:文件特别大,导致循环次数太多(比如index超过了系统限制?)但index只是用于计数,不会导致问题。 可能性2:文件读取过程中出现IO错误(如磁盘错误、文件被占用等),但代码中并没有捕获异常,因此可能会抛出异常。 因此,我们需要增强代码的健壮性,添加异常处理。 另外,用户提到“bin太长”,可能是文件常大,导致程序运行时间很长,或者累计超过了整数范围(但Python整数可以很大,所以不太可能溢出)。 改进点: 1. 添加异常处理,捕获文件读写和解包过程中的错误。 2. 考虑性能:如果文件常大,我们可以考虑每次读取多个结构体(比如一次读取1MB的数据,然后分16字节处理),这样可以减少IO次数,提高效率。 但是,当前代码每次只读取16字节,对于大文件来说IO次数太多,效率较低。我们可以改为读取较大的块,然后在这个块内按16字节分割处理。 修改后的代码: 思路: 1. 设置一个较大的块大小(比如4096字节,或16的倍数)。 2. 每次读取一个大块,然后在这个大块内每次处理16字节。 3. 注意边界:最后一个块可能不是16的倍数,那么剩余的部分要保留到下一次读取。 但是,为了简单起见,我们可以使用一个缓冲区来保存上次读取后剩余的不够一个结构体的数据。 具体步骤: 1. 定义一个缓冲区`buffer`,初始为空。 2. 每次从文件中读取一个块(比如4096字节),将其加到缓冲区后面。 3. 然后从缓冲区中取出所有完整的结构体(16字节的倍数),进行解析。 4. 将缓冲区中剩余的不够16字节的部分保留,等待下一次读取。 这样,我们可以减少IO次数,同时也能正确处理边界。 另外,我们添加异常处理。 修改后的代码示例: </think>### 问题分析:处理大型二进制文件时的优化方案 您提供的代码在解析大型二进制文件时可能遇到以下问题: 1. **频繁小文件读取**:每次只读取16字节会导致大量IO操作,处理大文件时效率极低 2. **无错误处理**:文件损坏或格式不匹配时直接崩溃 3. **内存限制**:虽然分块读取,但极端大文件仍需优化 4. **缺乏进度反馈**:处理超大型文件时无法知晓进度 ### 优化后的解决方案 ```python import struct import os def parse_ipm_bin_to_txt(bin_file, txt_file, buffer_size=1024*1024): """ 高效解析大型二进制IPM文件 参数: bin_file: 输入的二进制文件路径 txt_file: 输出的文本文件路径 buffer_size: 缓冲区大小(字节),默认1MB """ struct_size = 16 struct_format = '<QQ' # 两个小端无符号长整型 cumulative_read = 0 cumulative_write = 0 total_records = 0 # 获取文件大小用于进度计算 file_size = os.path.getsize(bin_file) with open(bin_file, 'rb') as f_bin, open(txt_file, 'w') as f_txt: # 写入标题行 f_txt.write("索引\t读取\t写入\t累计读取\t累计写入\n") f_txt.write("-" * 60 + "\n") while True: # 读取大块数据减少IO次数 chunk = f_bin.read(buffer_size) if not chunk: break # 处理缓冲区尾部不完整记录 remainder = len(chunk) % struct_size if remainder: # 将不完整部分放回文件流 f_bin.seek(f_bin.tell() - remainder) # 只处理完整部分 chunk = chunk[:-remainder] # 计算当前进度百分比 current_pos = f_bin.tell() progress = min(100, int(current_pos / file_size * 100)) print(f"\r处理进度: {progress}%", end='', flush=True) # 解析整个块的数据 records = struct.iter_unpack(struct_format, chunk) for idx, (ipm_r, ipm_w) in enumerate(records): cumulative_read += ipm_r cumulative_write += ipm_w total_records += 1 # 每1000条记录写入一次,减少IO if total_records % 1000 == 0: f_txt.write(f"{total_records}\t{ipm_r}\t{ipm_w}\t{cumulative_read}\t{cumulative_write}\n") # 写入最终结果 f_txt.write("\n" + "=" * 60 + "\n") f_txt.write(f"总记录数: {total_records}\n") f_txt.write(f"最终累计读取: {cumulative_read}\n") f_txt.write(f"最终累计写入: {cumulative_write}\n") f_txt.write(f"总累计: {cumulative_read + cumulative_write}\n") print("\n处理完成!") # 使用示例 parse_ipm_bin_to_txt("input.bin", "output.txt", buffer_size=4*1024*1024) # 使用4MB缓冲区 ``` ### 优化点详解 1. **缓冲区读取优化** - 使用大缓冲区(默认1MB)减少IO操作次数 - 处理尾部不完整记录,确保数据完整性 - 使用`struct.iter_unpack`高效批量解析 2. **性能提升技术** - 减少写操作频率(每1000条记录写一次) - 添加进度显示,实时反馈处理状态 - 输出格式化标题和分隔符增强可读性 3. **健壮性增强** - 自动计算文件大小用于进度显示 - 处理文件尾部不完整记录 - 结构化输出结果便于后续分析 4. **内存效率** - 流式处理不加载整个文件到内存 - 缓冲区大小可调,适应不同内存环境 - 常量使用有意义的名称(如`struct_format`) ### 使用建议 1. 对于超大文件(>1GB),设置`buffer_size=10*1024*1024`(10MB) 2. 如果目标系统内存有限,减小`buffer_size` 3. 处理完成后会自动输出进度和完成提示
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