本章主要介绍如何快速入门，了解如何在Oinone上进行开发。我们将通过准备环境、构建自己的第一个Oinone模块、完成一些小功能等方式来全面了解Oinone，这将是一个很好的开始。
具体来说，本章包括以下几个方面：
环境搭建：准备Windows或Mac版环境。
Oinone以模块为组织：了解Oinone模块的概念和如何创建和使用模块。
Oinone以模型为驱动：了解Oinone模型的概念和如何使用模型来构建应用。
Oinone以函数为内在：了解Oinone函数的概念和如何使用函数来实现应用逻辑。
Oinone以交互为外在：了解Oinone交互的概念和如何使用交互来设计和实现应用界面。
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自2017年中国推进数字建设以来，数字经济规模持续增长，“十四五”规划和2035远景目标纲要中明确强调企业和政府需大力推动数字化转型，中国正在迈进一个崭新的数字经济时代。 在这个过程中，软件已经从工具变成信息化的基础设施，如何有效应对该变化所带来的一系列新的核心技术挑战，是整个软件行业发展遇到的另一难题。我认为，开源创新是解决这些难题的有效手段之一，也是未来软件发展的重要方向。如果说，数字化转型是时代趋势，那么开源创新也已成为时代主流。十四五规划纲要首提开源，2021年11月工信部印发《十四五软件和信息技术服务业发展规划》中提到开源重塑软件发展新生态，并将开源重塑软件发展新生态作为十四五期间我国软件产业的四大发展形势之一进行重点阐述。支持国产化开源创新体系发展，建设自己的开源社区和开源平台，其所具有的大众协同、开放共享、持续创新等特点，可有效推动各行业自主可控的数字化转型。 Oinone所倡导的开源理念和生态共建，与国家开源战略不谋而合：将开源作为一种合作手段，通过完善社区注重开源治理，吸引更多的企业和个体参与其中。湖南大学作为首批国家示范性软件学院的双一流建设高校，一直致力于推进和引导国产化开源软件体系的建设，并为此开展多种形式的产学研研究和实践。基于Oinone微服务分布式的设计理念和面向生态的开源特性，湖南大学结合自身在大数据分布式存储、多元异构数据汇聚融合和大数据智能分析等方面的研究成果，与Oinone展开了深度的技术创新合作，并在多个大中型企业数字化应用和数字政府应用中取得了良好的效果。 随着Oinone的开源，相信能激发更多的开发者参与到国产软件建设中，通过开源模式实现更广泛参与方的共享、共创、共生、共赢，构建价值驱动的数字创新生态平台，为我国数字经济发展贡献科技力量。 湖南大学教授：陈浩
翻译应用是管理翻译规则的应用，以模型为基础、维护字段的翻译值，支持导入、导出 1. 操作步骤 Step1：导出所有翻译项； Step2：线下翻译； Step3：导入翻译项； Step4：刷新远程资源； Step5：页面右上角可切换语言，查看翻译效果。 2. 新增翻译 翻译是具体到模型字段，其中需要区分出是否字典； 源语言、目标语言，是在资源中维护的语言，可在资源中维护需要翻译的语言； 翻译项则是模型字段，默认翻译项为激活状态，关闭后维护的翻译项无效。 3. 导出、导入 不勾选导出：导出所有需要翻译的翻译项，包括模块、字段，源术语、翻译值等，其中如果已经翻译过的内容，会体现在翻译值中； 勾选导出：导出勾选模型的翻译项。 导入：导入翻译项，平台会根据模型拆分为多条数据。 4. 刷新远程资源 导入翻译项后，点击“刷新远程资源”按钮。 5. 查看翻译内容 页面右上角切换语言，查看翻译效果。
模型（model）：Oinone一切从模型出发，是数据及对行为的载体： 是对所需要描述的实体进行必要的简化，并用适当的变现形式或规则把它的主要特征描述出来所得到的系统模仿品。模型由元信息、字段、数据管理器和自定义函数构成； 符合面向对象设计原则包括：封装、继承、多态。 本章会带大家快速而全方位地认识Oinone的模型。会从以下几个维度去对模型展开详细介绍。 构建第一个Model 模型的类型 模型的数据管理器 模型的继承 模型编码生成器 枚举与数据字典 字段序列化方式 字段类型之基础与复合 字段类型之关系与引用
一、基础介绍 执行域包括两个核心一是订单的产生，二是订单的履约。往往品牌商既有自营渠道（包括2c、2b）、又有第三方渠道。那么有两种设计思路： 把第三方渠道的订单当作自有渠道的订单产生一种特殊方式，开放订单创建接口，并统一履约。 好处：简单，在3方渠道不多、且自有渠道单一，并且逻辑相识时系统结构会简单 坏处： 当3方渠道的履约方式、库存分配方式、逆向逻辑等有差异时，会让自有渠道参杂很多不相干的逻辑引入不必要的复杂度 自有渠道不够独立和纯粹，自有渠道多样化时难以支撑 把商家自营渠道假设为特殊的第三方渠道，再建立统一的订单管理系统来对接渠道订单，并完成履约 好处：交易与履约逻辑分离，对未来发展有扩展性 坏处：引入一定复杂度 我们采用的是第二套方案，整体结构简易图如下 图5-8-1 方案整体结构简易图 二、模型介绍 图5-8-2 模型介绍 核心设计逻辑 首先我们看到上图交易域和履约域有很多相同父模型的子模型，交易域和履约域的父模型在CDM的在himalaya-trade里。履约域看oms（libra）对himalaya-trade扩展，交易域看b2c（leo）和b2b（aries）对对himalaya-trade扩展。libra、leo、aries是我们对上层业务产品的命名，取自黄道十二星座 交易域是多商家平台视角设计，有自身渠道必要的履约相关信息，完成自闭环。 履约域是从单一商家对接多渠道视角设计，有渠道交易订单同步后完成履约发货相关设计，完成自闭环。 履约域的合单拆单发货设计，渠道订单只能合单为履约单不可拆，履约单可以拆单发货不可合。用m2o和o2m的组合设计来降低难度，而非采用两个m2m的设计。
在3.5.3【Action的类型】一文中有涉及到“ServerAction之校验”部分，本文介绍一个特殊的写法，当内置函数和表达式不够用的时候，怎么扩展。还是拿PetShopProxyAction举例，修改如下： package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; ……引依赖类 @Model.model(PetShopProxy.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopProxyAction extends DataStatusBehavior<PetShopProxy> { ……其他代码 // @Validation(ruleWithTips = { // @Validation.Rule(value = "!IS_BLANK(data.code)", error = "编码为必填项"), // @Validation.Rule(value = "LEN(data.shopName) < 128", error = "名称过长，不能超过128位"), // }) @Validation(check = "checkName") @Action(displayName = "启用") @Action.Advanced(rule="activeRecord.code !== undefined && !IS_BLANK(activeRecord.code)") public PetShopProxy dataStatusEnable(PetShopProxy data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } @Function public Boolean checkName(PetShopProxy data) { String field = "name"; String name = data.getShopName(); boolean success = true; if (StringUtils.isBlank(name)) { PamirsSession.getMessageHub() .msg(Message.init() .setLevel(InformationLevelEnum.ERROR) .setField(field) .setMessage("名称为必填项")); success = false; } if (name.length() > 128) { PamirsSession.getMessageHub() .msg(Message.init() .setLevel(InformationLevelEnum.ERROR) .setField(field) .setMessage("名称过长，不能超过128位")); success = false; } return success; } ……其他代码 } 图4-1-13-1 PetShopProxyAction扩展配置 注： check属性指定了校验函数名称，命名空间必须与服务器动作一致。 校验函数的入参必须与服务器动作一致 使用PamirsSession#getMessageHub方法可通知前端错误的属性及需要展示的提示信息，允许多个。
