花了一天时间帮财务朋友开发了一个实用小工具

大家好,我是晓凡。

写在前面

不知道大家有没有做财务的朋友,我就有这么一位朋友就经常跟我抱怨。一到月底简直就是噩梦,总有加不完的班,熬不完的夜,做不完的报表。

来自朋友的抱怨

一听到这儿,这不就一活生生的一个“大表哥”么,这加班跟我们程序员有得一拼了,忍不住邪恶一笑,心里平衡了很多。

身为牛马,大家都不容易啊。我不羡慕你数钱数到手抽筋,你也别羡慕我整天写CRUD 写到手起老茧🤣

吐槽归吐槽,饭还得吃,工作还得继续干。于是乎,真好赶上周末,花了一天的时间,帮朋友写了个小工具

一、功能需求

跟朋友吹了半天牛,终于把需求确定下来了。就一个很简单的功能,通过名字,将表一和表二中相同名字的金额合计。

具体数据整合如下图所示

数据整合

虽然一个非常简单的功能,但如果不借助工具,数据太多,人工来核对,整合数据,还是需要非常消耗时间和体力的。

怪不得,这朋友到月底就消失了,原来时间都耗在这上面了。

二、技术选型

由于需求比较简单,只有excel导入导出,数据整合功能。不涉及数据库相关操作。

综合考虑之后选择了

  • PowerBuilder
  • Pbidea.dll

使用PowerBuilder开发桌面应用,虽然界面丑一点,但是开发效率挺高,简单拖拖拽拽就能完成界面(对于前端技术不熟的小伙伴很友好)

其次,由于不需要数据库,放弃web开发应用,又省去了云服务器费用。最终只需要打包成exe文件即可跑起来

Pbidea.dll 算是Powerbuilder最强辅助开发,没有之一。算是PBer们的福音吧

三、简单界面布局

界面布局1

界面布局2

界面布局3

四、核心代码

① 导入excel

string ls_pathName,ls_FileName //路径+文件名,文件名
long ll_Net
long rows
dw_1.reset()
uo_datawindowex dw
dw = create uo_datawindowex
dw_1.setredraw(false)
ll_Net = GetFileSaveName("请选择文件",ls_pathName,ls_FileName,"xlsx","Excel文(*.xlsx),*.xlsx")

rows = dw.ImportExcelSheet(dw_1,ls_pathName,1,0,0)
destroy dw
dw_1.setredraw(true)
MessageBox("提示信息","导入成功 " + string(rows) + "行数据")

② 数据整合

long ll_row,ll_sum1,ll_sum2
long ll_i,ll_j
long ll_yes

string ls_err

//重置表三数据

dw_3.reset()

//处理表一数据
ll_sum1 = dw_1.rowcount( )

if ll_sum1<=0 then
	ls_err = "表1 未导入数据,请先导入数据"
	goto err
end if

for ll_i=1 to ll_sum1
	ll_row = dw_3.insertrow(0)
	dw_3.object.num[ll_row] =ll_row                                                          //序号
	dw_3.object.name[ll_row]=dw_1.object.name[ll_i]                                 //姓名
	dw_3.object.salary[ll_row]=dw_1.object.salary[ll_i]                                //工资
	dw_3.object.endowment[ll_row]=dw_1.object.endowment[ll_i]               //养老
	dw_3.object.medical[ll_row]=dw_1.object.medical[ll_i]                          //医疗
	dw_3.object.injury[ll_row]=dw_1.object.injury[ll_i]                                        //工伤
	dw_3.object.unemployment[ll_row]=dw_1.object.unemployment[ll_i]      //失业
	dw_3.object.publicacc[ll_row]=dw_1.object.publicacc[ll_i]                      //公积金
	dw_3.object.annuity[ll_row]=dw_1.object.annuity[ll_i]                           //年金
	
next

//处理表二数据

ll_sum2 = dw_2.rowcount( )

if ll_sum2<=0 then
	ls_err = "表2未导入数据,请先导入数据"
	goto err
end if

for ll_j =1 to ll_sum2
	string ls_name 
	ls_name = dw_2.object.name[ll_j]
	
	ll_yes = dw_3.Find("name = '"+ ls_name +"'  ",1,dw_3.rowcount())
	
	if ll_yes<0 then
		ls_err = "查找失败!"+SQLCA.SQLErrText
		goto err
	end if
			
	if ll_yes = 0 then  //没有找到
			ll_row = dw_3.InsertRow (0)
			dw_3.ScrollToRow(ll_row)
			dw_3.object.num[ll_row]                   = ll_row                                                          //序号
			dw_3.object.name[ll_row]                 = dw_1.object.name[ll_j]                                 //姓名
			dw_3.object.salary[ll_row]                 = dw_1.object.salary[ll_j]                                //工资
			dw_3.object.endowment[ll_row]         = dw_1.object.endowment[ll_j]               //养老
			dw_3.object.medical[ll_row]              = dw_1.object.medical[ll_j]                          //医疗
			dw_3.object.injury[ll_row]                 = dw_1.object.injury[ll_j]                                        //工伤
			dw_3.object.unemployment[ll_row]    = dw_1.object.unemployment[ll_j]      //失业
			dw_3.object.publicacc[ll_row]            = dw_1.object.publicacc[ll_j]                      //公积金
			dw_3.object.annuity[ll_row]               = dw_1.object.annuity[ll_j]                           //年金
	end if
	
	if ll_yes >0 then  //找到        
			dec{2} ld_salary,ld_endowment,ld_medical,ld_injury,ld_unemployment,ld_publicacc,ld_annuity
			ld_salary = dw_3.object.salary[ll_yes] + dw_2.object.salary[ll_j]
			ld_endowment =  dw_3.object.endowment[ll_yes] + dw_2.object.endowment[ll_j]
			ld_medical = dw_3.object.medical[ll_yes] + dw_2.object.medical[ll_j]
			ld_injury = dw_3.object.injury[ll_yes] + dw_2.object.injury[ll_j]
			ld_unemployment = dw_3.object.unemployment[ll_yes] + dw_2.object.unemployment[ll_j]
			ld_publicacc = dw_3.object.publicacc[ll_yes] + dw_2.object.publicacc[ll_j]
			ld_annuity = dw_3.object.annuity[ll_yes] + dw_2.object.annuity[ll_j]
			
			dw_3.object.salary[ll_yes]=  ld_salary                             //工资
			dw_3.object.endowment[ll_yes]=ld_endowment               //养老
			dw_3.object.medical[ll_yes]=ld_medical                          //医疗
			dw_3.object.injury[ll_yes]=ld_injury                                     //工伤
			dw_3.object.unemployment[ll_yes]=ld_unemployment   //失业
			dw_3.object.publicacc[ll_yes]=ld_publicacc                    //公积金
			dw_3.object.annuity[ll_yes]=ld_publicacc                      //年金
		
	end if
	
next

return 0

err:
messagebox('错误信息',ls_err)

③ excel导出

string ls_err
string ls_pathName,ls_FileName //路径+文件名,文件名
long ll_Net

if dw_3.rowcount() = 0 then 
	ls_err = "整合数据为空,不能导出"
	goto err
end if

uo_wait_box luo_waitbox
luo_waitbox = create uo_wait_box
luo_waitBox.OpenWait(64,RGB(220,220,220),RGB(20,20,20),TRUE,"正在导出 ", 8,rand(6) - 1)

long rows
CreateDirectory("tmp")
uo_datawindowex dw
dw = create uo_datawindowex

ll_Net = GetFileSaveName("选择路径",ls_pathName,ls_FileName,"xlsx","Excel文(*.xlsx),*.xlsx")

rows = dw.ExportExcelSheet(dw_3,ls_pathName,true,true)
destroy dw
destroy luo_waitbox
MessageBox("提示信息","成功导出 " + string(rows) + " 行数据")

return 0

err:
messagebox('错误信息',ls_err)

五、最终效果

财务辅助系统

这次分享就到这吧,★,°:.☆( ̄▽ ̄)/$:.°★ 。希望对您有所帮助,也希望多来几个这样的朋友,不多说了, 蹭饭去了

我们下期再见ヾ(•ω•`)o (●’◡’●)

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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