Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

SAPUI5 Несоответствие даты в oData

Я передаю дату из sap.m.DatePicker в сервисный фильтр oData. Я использовал модель JSON, привязанную к средству выбора даты, чтобы получить доступ к дате, выбранной пользователем.

Моя проблема: когда я выбираю 1st Oct 2018 в качестве даты, я вижу дату как 30th Sep 2018 (20180930 в соответствии с внутренним форматом SAP) в сеансе отладки. Служба Gateway oData всегда отстает на 1 дату.

Что здесь пошло не так!!

Я пробовал различные подходы, такие как date.setHours(0,0,0,0), date.setUTCHours(0,0,0,0) и т. д., из внешнего интерфейса. Но моя проблема так и не была решена. Я предполагаю, что это что-то относительно часового пояса.

Может кто-нибудь, пожалуйста, помогите мне, в чем здесь проблема.

javascript odata sapui5
12.10.2018

  • Не могли бы вы показать мне привязку к вашему DatePicker? Вы пытались установить параметры формата в UTC:true ? {путь: 'YourModelPath', тип: 'sap.ui.model.type.DateTime', ограничения: {displayFormat: 'Date'}, formatOptions: {UTC: true}} 12.10.2018
  • какую версию одаты вы используете? какой тип является вашим свойством даты в вызове oData? 12.10.2018
  • Пробовал, однако, не получилось. Я ввел диапазон дат следующим образом: 01.10.2018 - 12.10.2018 В отладчике браузера я вижу эти даты при печати в консоли как: Пн, 01 октября 2018 г., 00:00:00 по Гринвичу + 0200 (центральноевропейское летнее время) Пт 12 октября 2018 г., 00:00:00 GMT+0200 (центральноевропейское летнее время), что верно. Однако в oData оно принимается как 20180930 и 20181011!! Результат остается тем же для UTC:true и UTC:false. 12.10.2018
  • Используемый код: ‹DateRangeSelection id=idDateRangeSelection displayFormat=dd.MM.yyyy dateValue={path: 'filterHeaderModel›/fromDate', ограничения: {displayFormat: 'Date'}, formatOptions: {UTC: true}} secondDateValue={path : 'filterHeaderModel›/toDate', ограничения: {displayFormat: 'Date'}, formatOptions: {UTC: true}} change=onDateFilterChange placeholder=Select Date Range/› Позже к нему обращаются из контроллера как: var dFrom = oFilterHeaderModel. получить свойство (/ от даты); var dTo = oFilterHeaderModel.getProperty(/toDate); 12.10.2018
  • Edm.Datetime — тип данных oData. Версия oData — 2. 12.10.2018
  • Каковы часовые пояса вашего браузера и вашего внутреннего сервера? В каком формате временная метка хранится на внутреннем сервере? Хранится ли в бэкенде только дата, без привязки ко времени или часовому поясу? 22.10.2018

Ответы:


1

Это распространенная проблема с передачей дат обратно в серверную часть. Это происходит потому, что время даты — полночь, и при отправке даты в серверную систему происходит преобразование в соответствии с часовым поясом. Обходной путь может состоять в том, чтобы установить часы объекта даты на 12 перед отправкой объекта в качестве значения фильтра.

06.11.2018
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..