Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Добавление вариантов продукта с несколькими атрибутами

Я использую библиотеку WoocommerceNET (Nuget Link) для разработки настольного приложения, которое будет синхронизировать продукты из базы данных ERP в базу данных интернет-магазина Woocommerce.

Я добавил размер и цвет атрибутов со значениями, например, красный, зеленый, синий и s, m, l, xl. Теперь мне нужно создать вариации.

Пробовал это:

  List<VariationAttribute> vatrib = new List<VariationAttribute>()
            { new VariationAttribute() { name="Color",option="GREEN" },
              new VariationAttribute() { name="size",option="L" } };

       Variation var = new Variation() {
                             regular_price=1.0M,
                             visible=true,
                             attributes=vatrib,
                             stock_quantity=5,
                             manage_stock=true
                        };
       //... repeat for each variation ....

       List<Variation> varis = new List<Variation>();
       varis.Add(var);
       varis.Add(var1);
       varis.Add(var2);  ... and so on for all variations

       Product p = new Product()
                {
                    //options ....
                    type = "variable",
                    manage_stock = true,
                    in_stock = true,
                    attributes=attribs,
                    variations=varis,
                };
                await wc.Product.Add(p);

Но я получаю ошибку

Невозможно неявно преобразовать тип 'System.Collections.Generic.List ‹WooCommerceNET.WooCommerce.v2.Variation>' в 'System.Collections.Generic.List‹ int>'

Похоже, что атрибут вариация продукта представляет собой список, содержащий идентификаторы вариантов.

Как я могу добавить новый товар с вариациями цвета и размера?

wordpress woocommerce-rest-api c# woocommerce
18.05.2017

Ответы:


1

Создайте продукт. Создайте вариант с идентификатором продукта.

Product p = new Product()
{
    //options ....
    type = "variable",
    manage_stock = true,
   in_stock = true,
    attributes=attribs,
    //variations=varis,
};

//Returns the new product with the id.
p = await wc.Product.Add(p);

//Returns the new variation with the id
var1 = wc.Product.Variations.Add(var1, p.id.Value);

// Add the variation id to the product
p.Variations.Add(var1.id.Value);

//Update the product
wc.Product.Update(p.id.Value, p);
21.07.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..