使用JCO调用SAP R3 Abap function

ABAP与JCO整合
本文介绍了ABAP中Function的结构及其数据类型,并详细解析了JCO(Java Connector Library)的作用,即作为Java针对ABAP表和Function的JDBC驱动。文章对比了JCO2与JCO3的主要差异,并分享了在实际应用中的使用技巧。

应该不算**机密啦

 

R3很老了,abap虽然有OO特性了,但n多业务功能都是基于成千上万个function之上。

 

1.先白话下abap function的结构,在tcode se37/38里可以找到对象词典,input export table和PL/SQL的function一个样,除export外,都可以是输入输出参数,input/export是一维的,table是二维的,用java原语一下应该是

 

function (ExportMap+ List[Map]) fun(List[Map] + InputMap){

  ***

}

 

2.再白话下abap的数据类型,基本number char date没啥子说的,有个structure一看名字也能明白的,特殊指出的是,abap的表对象(包括定制表),都是在db layer之上抽象出来的,程序也主要就是操作这些表。

 

3.切入主题

JCO - Java connector library (object ?),自己竟然没细搞清楚,汗。一句话就是java针对abap表/function的jdbc驱动,底层是c/c++。步骤都一样,连接到R/3 ECC服务器,得到方法对象,传参,执行,获取输出,关闭连接。

 

现在主要用jco3,jco2.1也一直用。之间的区别主要有

  jco2都是内部类,3重写成了public了,多包装了下

  jco2用连接池,3抽象出来个destination(本质还是一样)

 

  附件有2和3两个版本的windows lib,包括api doc和例子。相信javaer一样就明白的。

 

外加几句,在web应用中搞个servletcontextlistener初始化或关闭连接池,这个用法很常见,至于集成的bean容器中,觉得没太多必要,好多static方法啊,反编译看看代码就知道了。

 

工作之余随便侃侃,呵呵,了解不多难免疏漏错误。大家批评指正。

 

 

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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