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报表数据源之JSON,报表json

报表数据源之JSON,报表json


         JSON作为一种轻量级数据格式应用非常广泛,报表读取json数据源进行报表开发的需求也很常见,另外有些报表还会接收来自HTTP服务器的数据进行报表展现。这里通过例子分别来看一下集算报表使用json数据源和http数据源的过程。

一般JSON数据源

        报表说明

        学生成绩在应用中以json文件存在,现需要汇总学生成绩,并按总成绩排名,结果以报表展现。报表样式如下:


        JSON文件中包含班级、编号、姓名、学科、成绩等信息,格式如下:

[

    {

       "class": "Class one",

       "id": 1,

       "name": "Emily",

       "subject": "English",

       "score": 84

   },

    {

       "class": "Class one",

       "id": 1,

       "name": "Emily",

       "subject": "Math",

       "score": 77

   },

 

   ......

 

    {

       "class": "Class one",

       "id": 7,

       "name": "Nicholas",

       "subject": "PE",

       "score": 60

    }

]

 

        一般报表工具由于无法直接读取json文件数据,往往需要依赖自定义数据集通过其他高级语言(如Java)解析后传给报表使用。集算报表则可以直接完成JSON数据的读取和计算。以下为实现步骤:

编写计算脚本

        使用集算器编辑器编写脚本(p1.dfx),读取json格式文件,解析内容并完成计算:

        A1:使用read()以字符串格式读入json文件内容后,使用S.import@j()方法将json文件内容解析成序表;

        A2:对学生ID分组,在A3中汇总总成绩;

        A4:按照总成绩降序排列,通过A5为报表返回结果集。

编辑报表模板

         新建报表,设置数据集,使用“集算器”数据集类型,调用编辑好的脚本文件(p1.dfx)。


         其中,dfx文件路径既可以是绝对路径,也可以是相对路径,相对路径是相对选项中配置的dfx主目录的。 

         编辑报表表达式,直接使用集算脚本返回的结果集,完成报表制作。

        通过上面的过程看到,使用集算器脚本可以很方便地完成JSON格式文件的读取计算,而且外置的集算脚本具有可视化的编辑调试环境,编辑好的脚本还可以复用(被其他报表或程序调用)。不过,如果脚本已经调试好,而且不需要复用的时候,要维护两个文件(集算脚本和报表模板)的一致性会比较麻烦,这时候直接使用集算报表的脚本数据集就比较简单了。

         在脚本数据集中可以分步编写脚本完成计算任务,语法与集算器一致,还可以直接使用报表定义好的数据源和参数(本例并未涉及)。可以这样使用脚本数据集替代集算器数据集(集算脚本)部分(表达式等部分与使用集算器数据集时完全一致,不再赘述):

带有层次结构的JSON数据源

        除了一般json格式文件,集算报表对带有层次结构的json文件也可以很好支持。现根据订单和订单明细表,列出订单信息以及每个订单下订单明细数据。报表样式如下:

        JSON文件中包括订单、订单明细信息,格式如下:

[

    {

       "订单ID":"10248",

       "订单编号": [

           {

                "订单ID": "10248",

                "产品ID": "5",

                "单价": 12,

                "折扣": 0,

                "数量": 1

           }

       ],

       "客户ID":"VINET",

       "发货日期":"2000-07-16",

       "到货日期":"1996-08-01",

       "运货费": 32.38

   },

    {

       "订单ID":"10324",

       "订单编号": [

           {

                "订单ID": "10324",

                "产品ID": "63",

                "单价": 35.1,

                "折扣": 0.150000005960464,

                "数量": 80

           }

       ],

       "客户ID":"SAVEA",

       "发货日期":"1996-10-10",

       "到货日期":"1996-11-05",

       "运货费": 214.27

   },

    {

       "订单ID": "10325",

       "订单编号": [

           {

                "订单ID": "10325",

                "产品ID": "31",

                "单价": 10,

                "折扣": 0,

                "数量": 4

           },

           {

                "订单ID": "10325",

                "产品ID": "72",

                "单价": 27.8,

                "折扣": 0,

                "数量": 40

           }

       ],

       "客户ID":"KOENE",

       "发货日期":"1996-10-14",

       "到货日期":"1996-10-23",

       "运货费": 64.86

   },

 

......

 

    {

       "订单ID":"10399",

 

           {

                "订单ID": "10399",

                "产品ID": "76",

                "单价": 14.4,

                "折扣": 0,

                "数量": 35

           },

           {

                "订单ID": "10399",

                "产品ID": "77",

                "单价": 10.4,

                "折扣": 0,

                "数量": 14

           }

       ],

       "客户ID":"VAFFE",

       "发货日期":"1997-01-08",

       "到货日期":"1997-01-14",

       "运货费": 27.36

   }]

 

        使用集算器编辑器编写脚本(p2.dfx),读取json格式文件,解析内容并完成计算:

       这里可以看到脚本读入带有层次结构的json格式文件后,直接将其解析成带有层次的结果集,而集算报表也可以支持这种带有层次的数据集。

 

       报表数据集中调用编辑好的脚本文件(p2.dfx),上述带有层次的结果集在报表中以层次数据集的形式存在。

        编辑报表表达式,直接使用集算脚本返回的层次数据集,完成报表制作。

        这里值得注意的是层次数据集的使用方式,更多了解可以参考【润乾集算报表的层次数据集理解】

 

        此外,如果我们读取的是远程HTTP服务器上的json文件(例一种),其对外提供统一HTTP访问接口。那么脚本只需做如下更改:

        在A1中使用httpfile()函数即可直接读取远程http文件,后续处理方式与例一完全一致,不再赘述。

        需要指出的是,httpfile参数中的URL串指向任何HTTP服务器,如某个servlet,这样可以访问带有参数的WEB服务返回的数据,比如:httpfile(“http://192.168.1.101:6001/demo/Servlet?action=4&name=report1&excelFormat=2003”,GBK)返回的结果是Excel。当然,返回的结果可以是普通格式的文本(如csv),也可以是json串或xml串,集算报表都可以处理。

 

       通过这几个例子可以看到,集算报表直接支持json格式文件或远程http文件的读取计算(无论是编辑独立的集算脚本,还是直接使用脚本数据集),为这类报表的开发提供了便利,也从另一方面说明报表工具支持多样性数据源的重要性。



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