博客
关于我
EXT.NET复杂布局(二)——报表
阅读量:420 次
发布时间:2019-03-06

本文共 1005 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

使用EXT.NET框架创建报表确实是一个非常灵活且高效的解决方案。在之前的讨论中,我提到了三个不同的报表案例,每个报表都有其独特的实现细节和挑战。以下是对每个报表的简要分析和解释:

1. 第一个报表:店铺状态统计表

这个报表采用了最原始的手写代码,主要用于获取店铺的各种统计数据,包括新概念店、家乐福店、总数目标等。代码中使用了JSON数据源和GridPanel控件来展示数据,注重列头的清晰性和数据的直观呈现。

关键点:

  • 数据源:使用了JSONReader来读取数据,数据字段包括年份、月份、目标值等。
  • 列头和数据展示:通过Ext.NET的GridPanel控件,实现了多列数据的展示,并支持隐藏列和分组功能。
  • 动态列头:代码中通过循环生成了多个列头,确保数据的灵活性和扩展性。

2. 第二个报表:装饰状态统计表

这个报表的复杂性稍高,主要涉及到多个字段的统计和展示,包括新NCS、H&B、新装店等。代码中引入了更多的字段和功能,如列头合并、列合计、过滤0的处理以及特殊字符的HTML编码处理。

关键点:

  • 字段类型:确保每个字段的类型(如Int、Date等)被正确设置,以避免数据显示问题。
  • Store控件:使用Store控件来处理数据加载和绑定,支持动态数据源。
  • 列合计功能:通过自定义渲染函数(fifterZero)实现了列合计功能,确保0值的处理符合预期。
  • 特殊字符处理:在列头中使用了HTML编码,避免了页面显示问题。

3. 第三个报表:店铺状态统计表

这个报表相对复杂,主要用于展示店铺的状态统计数据,包括区域、NCS、H&B、升级店等。代码中使用了GridPanel控件和GroupingView来实现分组和多层数据展示。

关键点:

  • 动态列头生成:通过在后台代码中动态生成列头,确保了灵活性和扩展性。
  • 数据过滤:使用LINQ进行数据过滤,确保只展示符合条件的数据。
  • 动态字段和列生成:在数据绑定过程中,动态生成字段和列,支持多种数据源和格式。
  • 性能优化:通过合理使用Ext.NET的功能,确保了报表的快速响应和良好的用户体验。

总结

这三个报表案例展示了Ext.NET框架在报表开发中的强大功能,尤其是在数据展示和动态处理方面。无论是简单的报表还是复杂的统计表,Ext.NET都能通过代码的清晰和灵活性提供一个高效的解决方案。同时,通过合理的代码优化和功能扩展,可以显著提升报表的性能和用户体验。

转载地址:http://urrkz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Python:生成具有趋势的随机时间序列数据(例如周期性、指数衰减等)
查看>>
Python:用渐进式数字重命名列表中的重复项而不对列表进行排序
查看>>
Python:矩形参数无效
查看>>
Python:语法进阶
查看>>
Python:调用复制函数时调用 Python 对象时超出了最大递归深度
查看>>
Python:这两个 import 语句有什么区别?
查看>>
Python:通过串口从 Velleman k8090 读取数据
查看>>
python:遍历具有列表值的字典
查看>>
Python:降低精度 pandas 时间戳数据帧
查看>>
python:非阻塞子进程,检查标准输出
查看>>
PythonABC多重继承
查看>>
Pythonargparse中的多个参数
查看>>
Python关于 *args 和 **kwargs 参数的详解(全)
查看>>
Pythonfrozenset散列算法/实现
查看>>
PythonGTK+3:通过单击列对树视图进行排序
查看>>
pythonnumpy生成二进制流_python/numpy生成的二进制文件,由C读取
查看>>
pythonsign函数_对python函数签名的方法详解 用python怎么写一个自签名证书
查看>>
PythonStudy
查看>>
Pythons__IMPORT__未按预期工作
查看>>
Pythont通过request以及BeautifulSoup爬取几千条情话
查看>>