class ApprovalFlow(models.Model): _name = 'approval.flow' _description = u'审批流程' def _compute_domain(self): all_cls = inspect.getmembers(sys.modules[__name__], inspect.isclass) odoo_cls = [getattr(cls[1], '_name') for cls in all_cls if cls[1].__bases__[0].__name__ == 'Model'] # 排除当前的对象 odoo_cls += [model.model for model in self.env['ir.model'].search([('transient', '=', True)])] # 排除临时对象 return [('model', 'not in', odoo_cls)] name = fields.Char(u'名称') model_id = fields.Many2one('ir.model', u'模型', domain=_compute_domain, index=1) model_name = fields.Char(related="model_id.model", string='模型名称') condition = fields.Char(u'条件', help=u'请遵循odoo的domain的写法,如:[("field_name", "=", value)]',store=True) class RokedispatchordermanagementPriceApprove(models.Model): _name = 'roke.dispatch.order.management.price.approve' _inherit = ['mail.thread', 'mail.activity.mixin'] _description = "派船单应付审核" _rec_name = "code" order_id = fields.Many2one('roke.dispatch.order.management', string='派船单', ondelete='cascade') code = fields.Char(string='单据编号', store=True, related='order_id.code') class Rokedispatchordermanagement(models.Model): _name = 'roke.dispatch.order.management' _inherit = ['mail.thread', 'mail.activity.mixin'] _description = "派船单" _rec_name = "code" client = fields.Many2one('roke.partner', string='客户', tracking=True, required=True,) department_manager = fields.Many2one('res.users', string='创建人', tracking=True, default=lambda self: self.env.user.id) box_number = fields.Char(string='箱号') shipping_companies = fields.Char(string='船公司') field_station = fields.Char(string='场站') ship_name_voyage = fields.Char(string='船名航次') port_of_discharge = fields.Char(string='卸货港') box_type = fields.Many2one('roke.box.type', string='箱型') code = fields.Char(string='单据编号', track_visibility='onchange') 派传单应付审核表提交审核在审批流程的条件里面有记录同时如果选择完成之后不能删除派船单这条审批通过的不能删除要重新写删除方法怎么写

时间: 2024-01-09 13:04:46 浏览: 143
首先,在 ApprovalFlow 类中的 _compute_domain 方法中,通过 inspect.getmembers 方法获取当前模块中所有的类,然后筛选出继承自 Model 类的类,并将其对应的模型名存储在 odoo_cls 列表中。同时,通过查询 ir.model 模型获取所有的临时对象,并将其对应的模型名也存储在 odoo_cls 列表中。最后,将所有不在 odoo_cls 列表中的模型名作为 domain 返回,以在创建 ApprovalFlow 对象时限制模型选择范围。 其次,在 RokedispatchordermanagementPriceApprove 类中,使用了 _inherit 属性继承了 mail.thread 和 mail.activity.mixin 两个类,使得该模型具有邮件和活动的功能。同时,该模型关联了 Rokedispatchordermanagement 模型,并且定义了一个 code 字段,用于存储派船单的单据编号。 最后,在 Rokedispatchordermanagement 类中,定义了派船单的各个字段,其中包括一个 code 字段用于存储单据编号。如果要在审批通过后禁止删除,可以在 RokedispatchordermanagementPriceApprove 类中重载 unlink 方法,在其中判断当前记录是否已经通过审批,如果通过审批则不允许删除,否则可以删除。代码示例如下: ```python class RokedispatchordermanagementPriceApprove(models.Model): ... def unlink(self): for rec in self: if rec.state == 'approved': raise UserError("已通过审批的记录不能删除!") return super(RokedispatchordermanagementPriceApprove, self).unlink() ``` 需要注意的是,在上述代码中,假设该模型有一个 state 字段用于记录当前记录的状态,当 state 等于 approved 时表示已经通过审批。如果没有 state 字段,需要根据实际情况进行修改。另外,如果其他模型也需要在审批通过后禁止删除,可以类似地在对应的模型中重载 unlink 方法。
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def write(self, vals): audit = self.env['approval.flow'].search([('approval_cannot_run_id', '=', '修改')]) value_list = list(vals.keys()) receive_list = [] value_list_not_in_receive_list = [i for i in value_list if i not in receive_list] value_list = value_list_not_in_receive_list # 应付 dispatch_number = 0 dispatch_id = self.env['roke.dispatch.order.management.price.approve'].search([('order_id.id', '=', self.id)]) dispatch_list = ['value03', 'value04', 'value05', 'value06', 'value07', 'value08'] if dispatch_id: for rec in value_list: for dispatch_list_id in dispatch_list: if rec == dispatch_list_id: if dispatch_id.approval_status != '未提' and dispatch_id.approval_status != '驳回': raise UserError("应付费用已开始审核不允许修改") value_list_not_in_dispatch_list = [i for i in value_list if i not in dispatch_list] value_list = value_list_not_in_dispatch_list dispatch_number = 1 break if dispatch_number: break # 基础 base_number = 0 base_list = ['client', 'department_manager', 'box_number', 'shipping_companies', 'field_station', 'ship_name_voyage', 'port_of_discharge', 'box_type', 'code', 'bill__of_lading_number', 'departure_date', 'lead_sealing', 'booking_time', 'date_of_pick_up', 'encore_date', 'set_port_date', 'estimated_range', 'destination_port_arrival_time'] if value_list: for rec in value_list: for base_list_id in base_list: if rec == base_list_id: if dispatch_id: if dispatch_id.approval_status != '未提' and dispatch_id.approval_status != '驳回': raise UserError("应付费用已开始审核不允许修改") base_number = 1 break if base_number: break return super(Rokedispatchordermanagement, self).write(vals) audit审核完成如果是修改不能修改如果不是可以修改怎么写可以实现

1. Use the credictcard-reduced.csv dataset ([Data description](https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud)) and build Five classification models. Please plot confusion matrix, and evaluate your model performance using accuracy, precision, recall, F-score (70 points). A list of classification models can be found [here](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html) 我现在要完成以上作业,已输入下面代码from sklearn.model_selection import train_test_split # this function provides a single "Hold-Out" Validation. import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score #similar to MAE, we use accuracy_score evaluation metric. import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('Credit_approval.csv',header='infer') data.head(5)Y = data['Approved'] #this is our prediction target X = data.drop(['Approved'],axis=1) X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.4, random_state=1) rom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2) # number estimators is the key parameter clf = clf.fit(X_train, Y_train) Y_predTrain = clf.predict(X_train) Y_predTest = clf.predict(X_test) print('Training accuracy is %f' % accuracy_score(Y_train, Y_predTrain)) print('Validation accuracy is %f' %accuracy_score(Y_test, Y_predTest))from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier np.random.seed(1) #because the model has random sampling, a random seed can ensure repeated results. clf = RandomForestClassifier(max_depth=2,n_estimators=500) clf = clf.fit(X_train, Y_train) Y_predTrain = clf.predict(X_train) Y_predTest = clf.predict(X_test) print('Training accuracy is %f' % accuracy_score(Y_train, Y_predTrain)) print('Validation accuracy is %f' %accuracy_score(Y_test, Y_predTest)) 接下来怎么办

CREATE TABLE "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO" ( "ID" VARCHAR(50) NOT NULL, "BRAND_ID" VARCHAR(50), "BRAND_NAME" VARCHAR(50) NOT NULL, "BRAND_TYPE" VARCHAR(50) NOT NULL, "BRAND_COMPANY" VARCHAR(50) NOT NULL, "EXAMINE_DISTRICT" VARCHAR(50) NOT NULL, "EXAMINE_STATUS" VARCHAR(50) NOT NULL, "CREATE_TIME" TIMESTAMP(6) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL, "UPDATE_TIME" TIMESTAMP(6), "CREATE_BY" VARCHAR(50), "UPDATE_BY" VARCHAR(50), "DEL_FLAG" VARCHAR(50) DEFAULT 0, "STATUS" VARCHAR(50) DEFAULT 0, "ASSIGNMENT_STATUS" VARCHAR(50) DEFAULT 1, "ASSIGNMENT_LIST" VARCHAR(500), "LISTING_STATUS" VARCHAR(50) DEFAULT 0, NOT CLUSTER PRIMARY KEY("ID")) STORAGE(ON "MAIN", CLUSTERBTR) ; COMMENT ON TABLE "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO" IS '劳务品牌审核信息主表'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."ASSIGNMENT_LIST" IS '专家分配列表'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."ASSIGNMENT_STATUS" IS '专家分配状态,0已分配1未分配'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."BRAND_COMPANY" IS '品牌提交方(公司名称)'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."BRAND_ID" IS '品牌编号'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."BRAND_NAME" IS '品牌名称'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."BRAND_TYPE" IS '品牌类型'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."CREATE_BY" IS '创建人'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."CREATE_TIME" IS '创建时间'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."DEL_FLAG" IS '是否删除,0未删除,1已删除'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."EXAMINE_DISTRICT" IS '审批区县'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."EXAMINE_STATUS" IS '当前审核状态'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."ID" IS '审批编号'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."LISTING_STATUS" IS '0上架,1下架'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."STATUS" IS '状态,0启用,1为禁用'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."UPDATE_BY" IS '更新人'; COMMENT ON COLUMN "LABOR_BRAND"."LABOR_BRAND_EXAMINEINFO"."UPDATE_TIME" IS '更新时间'; 这张达梦表,我需要做一个统计分析查询SQL,如下:总品牌数量(EXAMINE_STATUS=3)、申请数量(表总数)、驳回数量(EXAMINE_STATUS=4)、审核通过率(驳回数量/总数量)

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