导出导入翻译

http://168.138.179.151/pamirs/file

导出翻译项:

mutation {
    excelExportTaskMutation {
        createExportTask(
            data: {
                workbookDefinition: {
                    model: "file.ExcelWorkbookDefinition"
                    name: "excelLocationTemplate"
                }
            }
        ) {
            name
        }
    }
}

{
    "path": "/file",
    "lang": "en-US"
}

导入翻译项:

mutation {
    excelImportTaskMutation {
        createImportTask(
            data: {
                workbookDefinition: {
                    model: "file.ExcelWorkbookDefinition"
                    name: "excelLocationTemplate"
                }
                file: {
                    url: "https://minio.oinone.top/pamirs/upload/zbh/test/2024/06/03/导出国际化配置模板_1717390304285_1717391684633.xlsx"
                }
            }
        ) {
            name
        }
    }
}

PS:导入自行修改url进行导入

Oinone社区 作者:冯, 天宇原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/14193.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

Like (0)
冯, 天宇's avatar冯, 天宇数式员工
Previous 2024年6月28日 am10:28
Next 2024年6月29日 pm5:26

相关推荐

  • Oinone连接外部数据源方案

    场景描述 在实际业务场景中,有是有这样的需求:链接外部数据进行数据的获取;通常的做法:1、【推荐】通过集成平台的数据连接器,链接外部数据源进行数据操作;2、项目代码中链接数据源,即通过程序代码操作外部数据源的数据; 本篇文章只介绍通过程序代码操作外部数据源的方式. 整体方案 Oinone管理外部数据源,即yml中配置外部数据源; 后端通过Mapper的方式进行数据操作(增/删/查/改); 调用Mapper接口的时候,指定到外部数据源; 详细步骤 1、数据源配置(application.yml), 与正常的数据源配置一样 out_ds_name(外部数据源别名): driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # local环境配置调整 url: jdbc:mysql://ip(host):端口/数据库Schema?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true username: 用户名 password: 命名 initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 2、外部数据源其他配置外部数据源限制创建表结构的执行,可以通过配置指定【不创建DB,不创建数据表】 persistence: global: auto-create-database: true auto-create-table: true ds: out_ds_name(外部数据源别名): # 不创建DB auto-create-database: false # 不创建数据表 auto-create-table: false 3、后端写Mapper SQL Mapper跟使用原生mybaits/mybaits-plus写法一样,无特殊限制; Mapper和SQL写到一起,或者分开两个文件都可以 4、Mapper被Service或者Action调用1)启动的Application中@MapperScan需要扫描到对应的包。2)调用是与普通bean一样(即调用方式跟传统的方式样),唯一的区别就是加上DsHintApi,即指定Mapper所使用的数据源。 @Autowired private ScheduleItemMapper scheduleItemMapper; public saveData(Object data) { ScheduleQuery scheduleQuery = new ScheduleQuery(); //scheduleQuery.setActionName(); try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.use(“外部数据源名称”)) { List<ScheduleItem> scheduleItems = scheduleItemMapper.selectListForSerial(scheduleQuery); // 具体业务逻辑 } } 其他参考:如何自定义sql语句:https://doc.oinone.top/backend/4759.html

    2024年5月17日
    2.3K00
  • 后端:如何自定义表达式实现特殊需求?扩展内置函数表达式

    平台提供了很多的表达式,如果这些表达式不满足场景?那我们应该如何新增表达式去满足项目的需求?目前平台支持的表达式内置函数,参考 1. 扩展表达式的场景 注解@Validation的rule字段支持配置表达式校验如果需要判断入参List类型字段中的某一个参数进行NULL校验,发现平台的内置函数不支持该场景的配置,这里就可以通过平台的机制,对内置函数进行扩展。 常见的一些代码场景,如下: package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; ……引用类 @Model.model(PetShopProxy.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopProxyAction extends DataStatusBehavior<PetShopProxy> { @Override protected PetShopProxy fetchData(PetShopProxy data) { return data.queryById(); } @Validation(ruleWithTips = { @Validation.Rule(value = "!IS_BLANK(data.code)", error = "编码为必填项"), @Validation.Rule(value = "LEN(data.name) < 128", error = "名称过长,不能超过128位"), }) @Action(displayName = "启用") @Action.Advanced(invisible="!(activeRecord.code !== undefined && !IS_BLANK(activeRecord.code))") public PetShopProxy dataStatusEnable(PetShopProxy data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } ……其他代码 } 2. 新建一个自定义表达式的函数 校验入参如果是个集合对象的情况下,单个对象的某个字段如果为空,返回false的函数。 例子:新建一个CustomCollectionFunctions类 package xxx.xxx.xxx; import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.NamespaceConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.util.FieldUtils; import java.util.List; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.COLLECTION; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionLanguageEnum.JAVA; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.LOCAL; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionSceneEnum.EXPRESSION; /** * 自定义内置函数 */ @Fun(NamespaceConstants.expression) @Component public class CustomCollectionFunctions { /** * LIST_FIELD_NULL 就是我们自定义的表达式,不能与已经存在的表达式重复!!! * * @param list * @param field * @return */ @Function.Advanced( displayName = "校验集成的参数是否为null", language = JAVA, builtin = true, category = COLLECTION ) @Function.fun("LIST_FIELD_NULL") @Function(name = "LIST_FIELD_NULL", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: LIST_FIELD_NULL(list,field),函数说明: 传入一个对象集合,校验集合的字段是否为空" ) public Boolean listFieldNull(List list, String field) { if (null == list) { return false; } if (CollectionUtils.isEmpty(list)) { return false; } for (Object data : list) { Object value =…

    2024年5月30日
    3.7K00
  • DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)

    概述和使用场景 DsHintApi ,强制指定数据源, BatchSizeHintApi ,强制指定查询批量数量 API定义 DsHintApi public static DsHintApi model(String model/**模型编码*/) { // 具体实现 } public DsHintApi(Object dsKey/***数据源名称*/) { // 具体实现 } BatchSizeHintApi public static BatchSizeHintApi use(Integer batchSize) { // 具体实现 } 使用示例 1、【注意】代码中使用 try-with-resources语法; 否则可能会出现数据源错乱 2、DsHintApi使用示例包裹在try里面的所有查询都会强制使用指定的数据源 // 使用方式1: try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.model(PetItem.MODEL_MODEL)) { List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem(); PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } // 使用方式2: try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.use("数据源名称")) { List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem(); PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } 3、BatchSizeHintApi使用示例包裹在try里面的所有查询都会按照指定的batchSize进行查询 // 查询指定每次查询500跳 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(500)) { PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } // 查询指定不分页(batchSize=-1)查询。 请注意,你必须在明确不需要分页查询的情况下使用;如果数据量超大不分页可能会卡死。默认不指定分页数的情况下下平台会进行分页查询 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(-1)) { PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); }

    2024年5月18日
    2.0K00
  • EIP开放接口使用MD5验签发起请求(v5.x)

    验签工具类 PS:该验签方法仅在pamirs-core的5.0.16版本以上可正常使用 public class EipSignUtils { public static final String SIGN_METHOD_MD5 = "md5"; private static final String SIGN_METHOD_HMAC = "hmac"; private static final String SECRET_KEY_ALGORITHM = "HmacMD5"; private static final String MESSAGE_DIGEST_MD5 = "MD5"; public static String signTopRequest(Map<String, String> params, String secret, String signMethod) throws IOException { // 第一步:检查参数是否已经排序 String[] keys = params.keySet().toArray(new String[0]); Arrays.sort(keys); // 第二步:把所有参数名和参数值串在一起 StringBuilder query = new StringBuilder(); if (SIGN_METHOD_MD5.equals(signMethod)) { query.append(secret); } for (String key : keys) { String value = params.get(key); if (StringUtils.isNoneBlank(key, value)) { query.append(key).append(value); } } // 第三步:使用MD5/HMAC加密 byte[] bytes; if (SIGN_METHOD_HMAC.equals(signMethod)) { bytes = encryptHMAC(query.toString(), secret); } else { query.append(secret); bytes = encryptMD5(query.toString()); } // 第四步:把二进制转化为大写的十六进制(正确签名应该为32大写字符串,此方法需要时使用) return byte2hex(bytes); } private static byte[] encryptHMAC(String data, String secret) throws IOException { byte[] bytes; try { SecretKey secretKey = new SecretKeySpec(secret.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), SECRET_KEY_ALGORITHM); Mac mac = Mac.getInstance(secretKey.getAlgorithm()); mac.init(secretKey); bytes = mac.doFinal(data.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } catch (GeneralSecurityException e) { throw new IOException(e.toString(), e); } return bytes; } private static byte[] encryptMD5(String data) throws IOException { return encryptMD5(data.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } private static byte[] encryptMD5(byte[] data) throws IOException { try { MessageDigest md = MessageDigest.getInstance(MESSAGE_DIGEST_MD5); return md.digest(data); } catch (NoSuchAlgorithmException e)…

    2024年6月29日
    1.9K00
  • action 和 function 有什么区别

    在 Oinone(开源低代码 / 企业应用开发平台) 里,Action 和 Function 都是“可被调用的逻辑单元”,但它们的定位和使用场景不同。可以简单理解为: Function = 纯逻辑函数(偏后端能力) Action = 面向业务操作的动作(偏应用行为 / UI触发) 下面给你详细对比一下。 1️⃣ Function:函数(逻辑能力) Function 更像是一个 可复用的服务方法。 特点 通常是 纯逻辑处理 不直接绑定 UI 可以被 Action / Service / 其他 Function 调用 用来封装 业务计算或工具逻辑 常见用途 比如: 价格计算 数据校验 数据转换 调用第三方 API 复杂业务规则 示例 @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) public TradeOrder computePrice(TradeOrder data) { return data; } 用途: 订单金额计算逻辑 然后可能被多个地方调用: Action -> 调用 Function Service -> 调用 Function Workflow -> 调用 Function 📌 核心:可复用业务逻辑 2️⃣ Action:动作(业务操作) Action 是一个 业务动作,通常是 用户触发的行为。 特点 通常绑定 UI 可以在 按钮 / 菜单 / API / 工作流 中触发 通常操作 模型数据 可以调用 Function 常见用途 例如: 创建订单 提交审批 发布文章 批量删除 导入数据 示例 @Action public void submitOrder(Order order){ order.setStatus("SUBMITTED"); } UI 可能是: 订单详情页 [提交订单] 按钮 点击按钮 → 调用 Action。 📌 核心:业务行为入口 3️⃣ 核心区别总结 维度 Action Function 定位 业务动作 逻辑函数 是否绑定 UI 通常是 否 是否直接给用户操作 是 否 是否可复用 一般 很高 是否操作模型 常见 不一定 调用关系 可调用 Function 不调用 Action 4️⃣ 调用关系(典型架构) 通常推荐的结构: UI按钮 ↓ Action(业务入口) ↓ Function(业务逻辑) ↓ DAO / Repository 例如: 提交订单按钮 ↓ submitOrderAction ↓ checkInventoryFunction calcPriceFunction createOrderFunction 这样: Action 只负责 流程 Function 负责 逻辑 代码会更清晰。 5️⃣…

    2026年3月12日
    63000

Leave a Reply

Please Login to Comment