金蝶 GUI F7过滤

本文详细介绍了金蝶GUI中F7控件的过滤设置,包括普通基本资料和业务单据表头的过滤、分录中的F7过滤以及左树右表结构表头的F7控件过滤,涉及到SQL语句过滤、条件合并及F7重置问题的解决方案。

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F7控件经常被设置各种过滤条件,这里总结了三种情况下的设置方法。

  1. 普通基本资料,或者业务单据表头的F7控件设置过滤的方法:

     在EditUI.java类的onload方法中加入如下代码:
     EntityViewInfo entity = new EntityViewInfo(); 
     FilterInfo filter = new FilterInfo();  
     //设置过滤条件  
     filter.getFilterItems().add(new FilterItemInfo(“过滤条件字段”,值,CompareType.EQUALS)); 
     entity.setFilter(filter);  
     //F7控件设置实体视图信息
     prmtF7.setEntityViewInfo(entity); 
     
     //表头F7默认过滤
     EntityViewInfo view = new EntityViewInfo();
     FilterInfo filterInfo = new FilterInfo(); // 建立过滤条件
     filterInfo.getFilterItems().add(new FilterItemInfo("number", number, CompareType.GREATER_EQUALS));
     view.setFilter(filterInfo);
     prmtaccountTo.setEntityViewInfo(view);
     prmtaccountTo.getQueryAgent().resetRuntimeEntityView();
     
     //带or过滤条件,如果不设setMaskString,则默认为and
     EntityViewInfo view = new EntityViewInfo();
     FilterInfo filterInfo = new FilterInfo(); // 建立过滤条件
     filterInfo.getFilterItems().add(new FilterItemInfo("number", "001", CompareType.EQUALS));
     filterInfo.getFilte
### 关于金蝶 KIS 或 K3 系统 F7 导入模板过滤功能的使用说明 在金蝶 KIS 和 K3 系统中,F7 快捷键通常用于调用系统的筛选或查找功能。以下是关于如何使用 F7 进行过滤以及可能遇到的问题及其解决方案: #### 1. **F7 功能概述** 在金蝶 KIS 或 K3 中,按下 F7 后会弹出一个下拉列表框或者对话框,允许用户根据特定条件进行筛选或查询。这一功能广泛应用于单据录入、报表查看以及其他业务场景中[^1]。 #### 2. **F7 的具体操作流程** 当用户需要利用 F7 对某项数据进行过滤时,可以按照以下方式执行: - 将光标定位到目标字段上。 - 按下键盘上的 F7 键。 - 在弹出的选择窗口中输入关键字并确认即可完成快速定位所需记录的操作。 #### 3. **常见错误及解决办法** ##### (1) **无法触发 F7 下拉菜单** 如果发现按下了 F7 却没有任何反应,则可能是由于以下几个原因造成的: - 当前所在字段不支持此功能; - 软件未正确安装或存在权限限制等问题; 建议检查当前用户的访问级别是否满足需求,并重新启动应用程序来排除临时故障的影响[^2]。 ##### (2) **筛选结果为空白** 即使提供了有效关键词仍得不到预期的结果集,这往往是因为数据库连接异常或者是后台服务端口被占用所致。此时应该尝试修复网络环境下的链接状态或是联系技术支持人员获取进一步帮助。 #### 4. **优化体验的小技巧** 为了提升工作效率,在日常工作中还可以采取如下措施改善因频繁切换界面而带来的不便感: - 自定义常用项目的默认显示顺序以便更快找到目标对象; - 利用批量处理机制减少重复劳动次数从而节省时间成本。 ```python # 示例代码展示如何读取CSV文件以验证编码问题 import pandas as pd def read_csv_with_encoding(file_path): try: df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8') except UnicodeDecodeError: df = pd.read_csv(file_path, encoding='gbk') # 如果UTF-8失败则尝试GBK return df dataframe = read_csv_with_encoding('example.csv') print(dataframe.head()) ``` 上述脚本可用于检测由不同字符集引起的兼容性难题,确保最终呈现给客户的文档内容清晰无误。 ---
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