Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Symfony / Orocrm: файл yml не установлен?

Веб-сайт: Фреймворд с открытым исходным кодом на основе Symfony 2.7 Моя сущность: Entity/Download.php (со свойствами «id», «creation_date» и «name»)

Я работаю над своим собственным пакетом и пытаюсь создать новую сетку данных на основе моей собственной сущности, Я следую этому руководству. Ниже то, что я сделал:

  • Создайте /resources/config/datagrid.yml с очень легкой сеткой данных.
  • Отредактируйте DependencyInjection/MyBundleExtension.php, чтобы загрузить datagrid.yml.
  • Отредактируйте мой вид ветки, чтобы отобразить сетку данных:

{% import 'PimDataGridBundle::macros.html.twig' как dataGrid %}

{% block content %} {{ dataGrid.renderGrid('custom_download', { localeCode: locale_code() }) }}

{% конечный блок%}

Но эта ошибка генерируется:

Twig_Error_Runtime: «Во время рендеринга шаблона возникло исключение («Не найдена конфигурация для сетки данных «custom_download».

-> Если я попробую тот же код с другим уже существующим именем сетки, которое работает, то я полагаю, что проблема связана с моей новой сеткой данных, но я не понимаю, что не так: включает ли ядро ​​​​мой файл конфигурации YML? Я так не думаю.

Спасибо за вашу помощь.

19.12.2017

Ответы:


1

Вы создаете datagrid.yml в папке /resources/config. Но в соответствии с соглашениями OroPlatform файл конфигурации должен быть помещен в папку Resources/config/oro вашего пакета и называться datagrids.yml. Именно по этому пути OroPlatform ищет конфигурацию datagrid. https://github.com/oroinc/platform/blob/2.5/src/Oro/Bundle/DataGridBundle/Provider/ConfigurationProvider.php#L154-L160

Пожалуйста, переместите вашу конфигурацию в правильный каталог и имя файла. И это будет работа. И, конечно, вы должны удалить загрузку этого файла из DependencyInjection/MyBundleExtension.php OroPlatform, сделать это автоматически.

Для более подробного понимания того, как вы можете использовать функции сетки данных OroPlatform, прочитайте документацию пакета https://github.com/oroinc/platform/blob/2.5/src/Oro/Bundle/DataGridBundle/Resources/doc/backend/datagrid.md

20.12.2017
  • Вот и все ! Спасибо ! 22.12.2017
  • привет Виталий Бердыло, Моя версия Magento 1.9.2.3, я установил Bitnami OroCRM в Windows. После успешной установки я перехожу к синхронизации. Синхронизация не завершена, я получаю сообщение об ошибке, например, Jobs Failed 1) orocrm_integration:sync_integration:1 2) orocrm_magento:sync_initial_integration:1 3) orocrm_magento:sync_initial_integration:1 4) oro_integration:sync_integration:1 5) orocrm_magento:sync_initial_integration:1 all Работа не удалась. Ошибка моего статуса: justpaste.it/4rkcs и ошибка журнала: justpaste.it/61uta Как решить проблему? 08.12.2018
  • 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..