Magento后台,自定义导出一段时间内销售最好的商品

Magento批量产品多图上传功能详解 在当今竞争激烈的电商领域,Magento作为一款开源的电子商务平台,一直是业界的佼佼者。Magento提供了强大的管理功能、灵活的设计和丰富的扩展模块,能够帮助企业构建个性化的在线商店。其架构设计允许商家通过插件和模块轻松添加新功能,以满足不断变化的市场需求。本章节将概述Magento的核心功能以及它为何能在电商行业获得广泛的青睐。随着对平台的了解,我们将深入探讨如何高效管理产品图片,这是提高用户体验和转化率的关键因素之一。在电子商务平台上,产品图片是吸引顾客的重要元素之一。 阅读详情

1.页面



\app\design\adminhtml\default\default\template\report\grid\container.phtml

 <div>
        <form action="<?php echo $this->getUrl('*/report_sales/export') ?>" method="get">
            <?php echo $this->getBlockHtml('formkey')?>
        开始日期:<input type="date" name="start_date" placeholder="2016-03-01" required="required"/>
        结束日期:<input type="date" name="end_date" placeholder="2016-03-04" required="required"/>
            <button type="submit">导出</button>
        </form>
    </div>
2.控制器里

\app\code\core\Mage\Adminhtml\controllers\Report\SalesController.php

 /**
     * @date 2016年3月4日
     * 导出一定日期范围内的销量最好的产品
     */
    public function exportAction()
    {
        $start_date = $_GET['start_date'];
        $end_date = $_GET['end_date'];
        $read = Mage::getSingleton('core/resource')->getConnection('core_read');
        $sql = "SELECT t1.period,t2.sku,t3.`value` AS price ,t1.product_name, SUM(t1.qty_ordered) AS qty_ordered
                from sales_bestsellers_aggregated_daily AS t1
                LEFT JOIN catalog_product_entity AS t2  ON t1.product_id=t2.entity_id
                LEFT JOIN catalog_product_entity_decimal AS t3 ON t1.product_id=t3.entity_id
                where t1.period >= '{$start_date}' AND t1.period <= '{$end_date}' AND t1.store_id=1 AND t3.attribute_id=75
                GROUP BY t1.product_id
                ORDER BY qty_ordered DESC
                LIMIT 300";
        $results = $read->fetchAll($sql);

        //导出到excel
        $this->exportExcel($results);
    }


    /*
    *+----------------------------------------------------------------------
    *   PHPExcel导出Excel表格
    *   array $rearr  需要导出的数组
    *+----------------------------------------------------------------------
    */
    protected function exportExcel($rearr) {
        $result = array(
            'SKU',
            'product_name',
            'qty_ordered',
            'price'
        );

        $arr = array(
            'A',
            'B',
            'C',
            'D'
        );

        //导入excel类,phpexcel库在lib/目录下
        include_once('PHPExcel/PHPExcel.php');
        // 创建一个excel
        $objPHPExcel = new PHPExcel();
        /****************************************设置居中开始**************************************/
        foreach ($arr as $key => $value) {
            $objPHPExcel->getActiveSheet()->getStyle($value)->getAlignment()->setHorizontal         (PHPExcel_Style_Alignment::HORIZONTAL_CENTER);
        }
        /****************************************设置居中结束**************************************/
        // 循环$arr定义的列设置每列内容居中
        $objPHPExcel->getProperties()->setCreator("Maarten Balliauw")->setLastModifiedBy("Maarten Balliauw")->setTitle("Office 2007 XLSX Test Document")->setSubject("Office 2007 XLSX Test Document")->setDescription("Test document for Office 2007 XLSX, generated using PHP classes.")->setKeywords("office 2007 openxml php")->setCategory("Test result file");

        /**************************************设置标题开始*****************************************/
        // 循环$arr定义的列和$result设置表头
        $objPHPExcel->setActiveSheetIndex(0);
        foreach ($arr as $key => $value) {
            $objPHPExcel->getActiveSheet()->setCellValue($value . "1", $result[$key]);
        }
        /**************************************设置标题结束*****************************************/

        /**************************************设置内容开始*****************************************/
        $objPHPExcel->setActiveSheetIndex(0);
        $i = 2;
        // $rearr需要导出的数据二维数组
        foreach ($rearr as $key => $value) {
            // 这里从二维数组里面通过键名获取到值放到相应的表格中
            $objPHPExcel->getActiveSheet()->setCellValue('A' . $i, $value['sku']);
            $objPHPExcel->getActiveSheet()->setCellValue('B' . $i, $value['product_name']);
            $objPHPExcel->getActiveSheet()->setCellValue('C' . $i, $value['qty_ordered']);
            $objPHPExcel->getActiveSheet()->setCellValue('D' . $i, $value['price']);
            $i++;
        }
        /**************************************设置内容结束*****************************************/

        /**************************************设置宽度开始*****************************************/
        // 循环$arr定义的列设置每列宽度
        foreach ($arr as $key => $value) {
            if($value == 'B'){
                $objPHPExcel->getActiveSheet()->getColumnDimension($value)->setWidth(70);
            }else{
                $objPHPExcel->getActiveSheet()->getColumnDimension($value)->setWidth(20);
            }

        }
        /**************************************设置宽度结束*****************************************/

        //导出的文件名
        $filename = 'qty_ordered'.date('Y-m-d',time()).'.xls';
        /**************************************设置导出下载开始*****************************************/
        $objPHPExcel->getSheet(0)->setTitle('phpexcel'); // 工作区域标题
        header('Content-Type: application/vnd.ms-excel');
        header("Content-Disposition: attachment;filename=$filename");//导出文件
        header('Cache-Control: max-age=0');
        header('Cache-Control: max-age=1');
        header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT'); // Date in the past
        header('Last-Modified: ' . gmdate('D, d M Y H:i:s') . ' GMT'); // always modified
        header('Cache-Control: cache, must-revalidate'); // HTTP/1.1
        header('Pragma: public'); // HTTP/1.0
        $objWriter = PHPExcel_IOFactory::createWriter($objPHPExcel, 'Excel5');
        $objWriter->save('php://output');//导出文件
        /**************************************设置导出下载结束*****************************************/
    }

Magento创建管理列表和后台模块实例 如果你正在创建一个Magento的管理模块(学习创造Magento管理模块),那么你一定会被要求创建一个管理列表既Grid。创建列表,Magento新手程序员有点困难,但在本教程中,我们将创建一个网格在管理模块中最简单的方式。 解压需要密码,请前往http://www.hicoogle.com/magento-to-create-a-list-and-background-module.html查详情和获取解压密码。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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为什么选择Magento Mirror?开源电商平台对比分析

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