U9C OPENAPI开发启动

得益于企业微信项目上的积累,U9C之OPENAPI阻碍因素迎刃而解了。可以开始自已独立做一些外挂的项目。

准备:

在 U9C 系统用 EA 账号创建 API 应用,如MES OA HR PLM等,获取到 clientid 与 clientsecret。参照U9C的官网。

再获得token

按照官网上指供的指引,传入必须的参数,就可以实现需要的功能。如与MES PLM 企业微信等工具做数据交互了。具体案例以后贴出来吧。

using System.Net.Http;
using Newtonsoft.Json;
// 1. 获取授权码
var client = new HttpClient();
var authReq = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Get,
    "http://your-u9c-server/u9c/webapi/OAuth2/GetAuthorizeCode?clientid=AP&clientsecret=xxx");
var authResp = await client.SendAsync(authReq);
var authBody = await authResp.Content.ReadAsStringAsync();
var authData = JsonConvert.DeserializeObject<dynamic>(authBody);
var authorizeCode = authData.authorizeCode;
// 2. 登录获取Token
var loginReq = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Get,
    $"http://your-u9c-server/u9c/webapi/OAuth2/Login?authorizeCode={authorizeCode}");
var loginResp = await client.SendAsync(loginReq);
var loginBody = await loginResp.Content.ReadAsStringAsync();
var token = JsonConvert.DeserializeObject<dynamic>(loginBody).token;
// 3. 调用PR/Create创建请购单
var prClient = new HttpClient();
prClient.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", $"Bearer {token}");
var prData = new {
    OrgCode = "01",
    Requester = "张三",
    PRLine = new[] { new { ItemCode = "M001", Qty = 10, Unit = "PC" } }
};
var prReq = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post,
    "http://your-u9c-server/u9c/webapi/PR/Create") {
    Content = new StringContent(JsonConvert.SerializeObject(prData),
    System.Text.Encoding.UTF8, "application/json")
};
var prResp = await prClient.SendAsync(prReq);

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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