第6步:模块

说明

在SAPUI5中,资源通常被称为模块。在这一步中,我们将最后一个练习中的警告替换为来自sap.m库的适当的Message Toast。所需的模块可以异步加载。


预览

在这里插入图片描述

Message Toast显示“Hello World”消息

代码

你可以在演练-第6步查看和下载所有文件。

webapp/controller/App.controller.js
在这里插入图片描述

sap.ui.define([
   "sap/ui/core/mvc/Controller",
   "sap/m/MessageToast"
], function (Controller, MessageToast) {
   "use strict";
   return Controller.extend("sap.ui.demo.walkthrough.controller.App", {
      onShowHello : function () {
         MessageToast.show("Hello World");
      }
   });
});

我们将所需模块的数组扩展为sap.m.MessageToast的完全限定路径。一旦加载了Controller和MessageToast两个模块,就会调用回调函数,我们可以通过访问传递给函数的参数来使用这两个对象。

这种异步模块定义(AMD)语法允许清晰地将模块加载与代码执行分离,并极大地提高了应用程序的性能。在执行代码之前,浏览器可以决定何时以及如何加载资源。

约定

  • 为控制器和所有其他JavaScript模块使用sap.ui.define来定义一个全局命名空间。通过命名空间,可以在整个应用程序中寻址对象。
  • 使用sap.ui.require异步加载依赖关系但不声明名称空间,例如只需执行但不需要从其他代码调用的代码。
  • 使用加载的工件的名称来命名函数参数(没有命名空间)。

章节

  1. 第1步:你好世界
  2. 第2步:引导
  3. 第3步:控件
  4. 第4步:XML视图
  5. 第5步:控制器
  6. 第6步:模块
  7. 第7步:JSON模型
  8. 第8步:可翻译的文本
  9. 第9步:组件配置
  10. 第10步:应用程序描述符
  11. 第11步:页面和面板
  12. 第12步:Shell控件作为容器
  13. 第13步:外边距和内边距
  14. 第14步:自定义CSS和主题颜色
  15. 第15步:嵌套视图
  16. 第16步:对话框和片段
  17. 第17步:片段回调
  18. 第18步:图标
  19. 第19步:重用对话框
  20. 第20步:聚合绑定
  21. 第21步:数据类型
  22. 第22步:表达式绑定
  23. 第23步:自定义格式器
  24. 第24步:过滤
  25. 第25步:排序和分组
  26. 第26步:远程OData服务
  27. 第27步:模拟服务器配置
  28. 第28步:使用QUnit进行单元测试
  29. 第29步:与OPA的集成测试
  30. 第30步:调试工具
  31. 第31步:路由和导航
  32. 第32步:路由与参数
  33. 第33步:路由回溯和历史
  34. 第34步:自定义控件
  35. 第35步:响应性
  36. 第36步:设备适应
  37. 第37步:内容密度
  38. 第38步:可访问性
解析数据源配置、数据处理及存储流程涉及多个关键骤: 1. **配置数据源类型和连接信息**:首先要明确数据源的类型,如关系型数据库(如 MySQL、Oracle)、非关系型数据库(如 MongoDB、Redis)等。不同类型的数据源需要不同的连接信息,例如对于关系型数据库,通常需要配置主机地址、端口号、数据库名称、用户名和密码等;对于非关系型数据库,连接信息的配置会根据其特点有所不同。这一类似于引用[1]中基础层里理解不同数据库类型的概念,因为不同类型的数据源有其独特的数据模型和连接方式。 2. **确定目标转化类型和绑定关系**:目标转化类型指的是将原始数据转换为何种格式或结构以满足后续处理或存储的需求。绑定关系则是明确原始数据与目标数据之间的对应关系。例如,在将数据从一个数据库迁移到另一个数据库时,需要确定源表的字段与目标表字段的映射关系。这与引用[1]中整合层掌握在复杂场景下选择与组合不同技术的策略相关,因为在确定转化类型和绑定关系时,需要考虑不同数据源和目标存储的特点。 3. **数据查询**:根据配置的数据源和连接信息,使用相应的查询语言(如 SQL 用于关系型数据库)从数据源中提取所需的数据。这对应引用[1]中连接层探索各类数据库的查询语言与操作模式,不同类型的数据库有不同的查询语法和操作方式。例如,引用[2]中提到 Apache Calcite 实现了对标准 SQL 的高保真解析,还支持多种数据库方言,这说明在数据查询时,可能会遇到不同的 SQL 方言,需要相应的解析能力。 4. **数据转化**:将查询到的原始数据按照预先确定的目标转化类型进行转换。这可能包括数据格式的转换(如从 XML 转换为 JSON)、数据类型的转换(如将字符串类型的日期转换为日期类型)、数据的清洗和预处理(如去除重复数据、处理缺失值等)。 5. **数据处理**:对转化后的数据进行进一的处理,如计算统计信息、进行数据挖掘等。这可能需要使用编程语言(如 Python、Java)结合相应的库(如 Pandas、NumPy 用于数据处理和分析)来实现。 6. **数据存储**:将处理后的数据存储到目标存储中,目标存储可以是数据库、文件系统(如 HDFS)等。存储时需要根据目标存储的特点进行相应的操作,例如对于关系型数据库,需要创建表结构并插入数据;对于文件系统,需要选择合适的文件格式(如 CSV、Parquet)进行存储。 示例代码(使用 Python 和 Pandas 进行简单的数据查询、转化和处理): ```python import pandas as pd import sqlite3 # 配置数据源连接信息 conn = sqlite3.connect('example.db') # 数据查询 query = "SELECT * FROM table_name" df = pd.read_sql(query, conn) # 数据转化:例如将某列数据转换为日期类型 df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) # 数据处理:计算某列的平均值 average_value = df['numeric_column'].mean() # 数据存储:将处理后的数据保存为 CSV 文件 df.to_csv('processed_data.csv', index=False) conn.close() ```
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