การอ่านโค้ดโมดูลขายของ Odoo โดยใช้ Code2Flow
โมดูลขาย (Sales Module) ของ Odoo เป็นส่วนสำคัญของระบบ ERP ที่ทรงพลัง ซึ่งช่วยจัดการการประมวลผลคำสั่งซื้อ การจัดการลูกค้า และการอัปเดตสินค้าคงคลัง แต่เนื่องจากโค้ดมีขนาดใหญ่และมีความเชื่อมโยงระหว่างกันมาก การทำความเข้าใจโค้ดของโมดูลนี้อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย ในบทความนี้เราจะใช้ Code2Flow เพื่อสร้างภาพโครงสร้างของการเรียกใช้ฟังก์ชันต่างๆ และช่วยให้เข้าใจการทำงานของโค้ดได้ง่ายขึ้น
ทำไมต้องใช้ Code2Flow กับ Odoo?
โครงสร้างโมดูลของ Odoo ช่วยให้สามารถปรับแต่งและขยายคุณสมบัติได้หลายชั้น เช่น โมเดล (models), วิว (views), และคอนโทรลเลอร์ (controllers) ด้วยการใช้ Code2Flow เราสามารถเปลี่ยนความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนเหล่านี้ให้เป็นแผนภาพที่เข้าใจได้ง่าย และสร้างแผนที่ของการเรียกฟังก์ชันและตรรกะในการทำงาน การใช้งาน Code2Flow มีประโยชน์โดยเฉพาะสำหรับ:
- การนำทางในโครงสร้างโมเดล: การติดตามว่าโมเดลต่างๆ เช่น
sale.order
และres.partner
เชื่อมต่อกันอย่างไร - การติดตามการเรียกใช้เมธอด (Method Calls): ช่วยให้เห็นการเรียกใช้ฟังก์ชันและโครงสร้างการสืบทอด
- การทำแผนที่ตรรกะการทำงาน: ช่วยให้เข้าใจขั้นตอนหลักในกระบวนการ เช่น การสร้างคำสั่งซื้อ การยืนยัน และการจัดส่งสินค้า
การตั้งค่า Code2Flow
-
ติดตั้ง Code2Flow: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ติดตั้ง
code2flow
แล้ว สามารถติดตั้งได้ผ่าน pip:pip install code2flow
-
ติดตั้ง Graphviz (ไม่บังคับ): Code2Flow ใช้ Graphviz ในการเรนเดอร์แผนภาพ ติดตั้งได้ด้วยคำสั่ง:
sudo apt install graphviz
ขั้นตอนการอ่านโมดูลขายของ Odoo
มาเริ่มสำรวจส่วนประกอบหลักของโมดูลขายใน Odoo และใช้ Code2Flow ในการสร้างแผนที่โครงสร้างและความสัมพันธ์
ขั้นตอนที่ 1: วิเคราะห์ไฟล์หลักของโมดูลขาย
ไปยังไดเรกทอรี addons/sale/
ในซอร์สโค้ดของ Odoo ซึ่งจะพบไฟล์หลักดังนี้:
models/sale_order.py
: มีตรรกะหลักของธุรกิจในโมเดลsale.order
(คำสั่งซื้อ)views/sale_order_view.xml
: ไฟล์ XML ที่กำหนดส่วนติดต่อผู้ใช้สำหรับคำสั่งซื้อcontrollers/portal.py
: มีเมธอดควบคุมสำหรับการทำงานบนเว็บ
แต่ละไฟล์มีบทบาทเฉพาะ การเข้าใจว่าแต่ละส่วนเชื่อมโยงกันอย่างไรเป็นขั้นตอนแรกในการเข้าใจโมดูลนี้
ขั้นตอนที่ 2: สร้างแผนภาพความสัมพันธ์ในโมเดลด้วย Code2Flow
เริ่มต้นจาก models/sale_order.py
ซึ่งเป็นไฟล์ที่กำหนด sale.order
และ sale.order.line
Code2Flow จะช่วยสร้างแผนภาพเพื่อเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างเมธอดต่างๆ และจุดเริ่มต้นของฟังก์ชัน
ตัวอย่าง: สร้างแผนภาพสำหรับ sale_order.py
รัน Code2Flow บนไฟล์ sale_order.py
:
code2flow models/sale_order.py -o sale_order_flowchart.png
ไฟล์ภาพที่ได้ sale_order_flowchart.png
จะแสดง:
- เมธอดของโมเดล: เมธอดเช่น
create
,write
, และaction_confirm
ซึ่งกำหนดการสร้างและการยืนยันคำสั่งซื้อ - การสืบทอดและการเรียกใช้งาน: Code2Flow จะแสดงว่า
sale.order
เชื่อมต่อกับเมธอดที่สืบทอดจากmodels.Model
อย่างไร
เมธอดสำคัญที่ควรสังเกต
create
: มีตรรกะเฉพาะสำหรับการตั้งค่าคำสั่งซื้อใหม่ กำหนดหมายเลขอ้างอิงที่ไม่ซ้ำกัน และเพิ่มรายการคำสั่งซื้อaction_confirm
: กำหนดขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการยืนยันการขาย รวมถึงการอัปเดตสินค้าคงคลังและการแจ้งเตือนลูกค้า
ขั้นตอนที่ 3: สร้างแผนภาพการทำงานของคอนโทรลเลอร์
ไฟล์ controllers/portal.py
กำหนดเอ็นพอยต์ที่ลูกค้าจะใช้เพื่อดูคำสั่งซื้อในพอร์ทัล การใช้ Code2Flow บนไฟล์นี้จะช่วยให้เราเห็นการทำงานของคำขอ (request) ในแต่ละส่วนของระบบ Odoo
code2flow controllers/portal.py -o portal_flowchart.png
ผลลัพธ์ที่ได้คือแผนภาพที่แสดง:
- การแมปเส้นทาง (Route Mappings): การกำหนดเส้นทางที่กำหนดโดยตัวระบุ เช่น
@http.route
ซึ่งระบุว่าคำขอถูกจัดการอย่างไร - การเรียกใช้เมธอด (Method Calls): Code2Flow แสดงว่าเมธอดใดถูกเรียกเมื่อเข้าถึงเอ็นพอยต์ เช่น
/my/orders
การสังเกตการทำงานในพอร์ทัล
- การเข้าถึงคำสั่งซื้อของลูกค้า: เมธอดอย่าง
my_orders
ดึงและเรนเดอร์คำสั่งซื้อสำหรับผู้ใช้ที่เข้าสู่ระบบ - การเรนเดอร์เทมเพลต: เห็นการเรียกเทมเพลตเฉพาะสำหรับการเรนเดอร์ เชื่อมโยงส่วนหน้า (frontend) กับตรรกะในส่วนหลัง (backend)
ขั้นตอนที่ 4: ทำแผนที่ขั้นตอนการสร้างและยืนยันคำสั่งซื้อ
เมื่อสร้างแผนภาพ sale_order.py
และ portal.py
แล้ว คุณสามารถทำแผนที่ขั้นตอนการทำงานสำหรับการสร้างและยืนยันคำสั่งซื้อได้
ตัวอย่างการรวม Code2Flow
เพื่อทำแผนภาพกระบวนการเต็มรูปแบบของการสร้างและยืนยันคำสั่งซื้อ ให้รวมไฟล์เหล่านี้เข้าด้วยกัน:
code2flow models/sale_order.py controllers/portal.py -o full_sales_workflow.png
ผลลัพธ์ที่ได้จะแสดงให้เห็น:
- ขั้นตอนการทำงานทีละขั้นตอน: เริ่มจากการกระทำของลูกค้าในพอร์ทัล เห็นว่าคำขอไหลไปยังโมเดล
sale.order
อย่างไร - การประมวลผลข้อมูลและตรรกะทางธุรกิจ: เมธอดเชื่อมโยงกับขั้นตอนการประมวลผล ซึ่งแสดงว่าข้อมูลได้รับการตรวจสอบ จัดเก็บ และผ่านแต่ละฟังก์ชันอย่างไร
- การจัดการข้อผิดพลาดและตรรกะเงื่อนไข: แผนภาพของ Code2Flow จะแสดงจุดตัดสินใจในกระบวนการ ซึ่งมีประโยชน์ในการแก้ไขบั๊กหรือขยายฟังก์ชันการทำงาน
ขั้นตอนที่ 5: ปรับปรุงและเพิ่มหมายเหตุในแผนภาพ
แผนภาพที่สร้างจะให้ภาพที่เห็นถึงการเชื่อมโยง แต่การเพิ่มหมายเหตุจะช่วยเพิ่มความชัดเจนมากขึ้น:
- ใส่คำอธิบายเมธอดหลักและความสัมพันธ์: ใช้เครื่องมือแก้ไขรูปภาพเพื่อใส่คำอธิบายที่สำคัญในแผนภาพ
- ระบุจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของกระบวนการ: ไฮไลต์จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของกระบวนการ เพื่อให้ง่ายต่อการระบุขอบเขตของการทำงาน
ขั้นตอนที่ 6: ทดสอบและสำรวจโมดูลเพิ่มเติม
หลังจากเข้าใจโมดูลขายด้วย Code2Flow แล้ว คุณสามารถสำรวจโมดูลที่เกี่ยวข้อง เช่น account
หรือ stock
เพื่อดูว่าโมดูลเหล่านี้รวมกันอย่างไร การทำซ้ำขั้นตอนนี้จะช่วยให้คุณทำแผนที่ระบบ ERP ของ Odoo ได้ครอบคลุมยิ่งขึ้น
สรุป
การใช้ Code2Flow เพื่อสร้างภาพโมดูลขายของ O
doo จะช่วยแบ่งโครงสร้างที่ซับซ้อนให้เป็นส่วนที่จัดการได้ง่ายขึ้น วิธีนี้มีประโยชน์มากสำหรับ:
- การเข้าใจความสัมพันธ์: ช่วยให้เห็นว่าโมเดล วิว และคอนโทรลเลอร์เชื่อมโยงกันอย่างไร
- การพัฒนาที่รวดเร็วขึ้น: ช่วยให้ระบุส่วนของโค้ดที่ต้องการแก้ไขหรือขยายได้อย่างรวดเร็ว
- การดีบักและปรับปรุง: ช่วยให้สามารถติดตามการไหลของข้อมูลและฟังก์ชันเพื่อหาจุดบกพร่องหรือขยายฟังก์ชันได้ง่ายขึ้น
การใช้วิธีการนี้กับโมดูลอื่นๆ ของ Odoo จะช่วยให้คุณทำความเข้าใจระบบได้เร็วขึ้น ช่วยลดระยะเวลาการเรียนรู้และทำให้การปรับแต่งทำได้ง่ายขึ้น ลองนำขั้นตอนเหล่านี้ไปใช้กับโมดูลอื่นๆ เพื่อให้เข้าใจการทำงานของ Odoo อย่างครอบคลุม
การใช้วิธีการนี้จะช่วยให้ผู้พัฒนาเข้าใจโมดูลต่างๆ ของ Odoo ผ่านภาพอย่างเป็นระบบ ทำให้สามารถนำทางและเรียนรู้ได้ง่ายขึ้น
Articles
- การสร้างฟีเจอร์การทำงานแบบออฟไลน์สำหรับแอปชาร์จรถ EV: คู่มือการใช้งาน Python
- Building Offline Support for EV Charging Apps: A Python Guide
- Code Reading Odoo’s Sales Module Using Code2Flow
- การพัฒนา API ประสิทธิภาพสูงสำหรับการทำฟาร์มทุเรียนในจันทบุรี ประเทศไทย: การเลือก Framework Python และ MongoDB ที่เหมาะสม
- High-Performance API Development for Durian Farming in Chanthaburi, Thailand: Choosing the Right Python Framework with MongoDB
- การเปรียบเทียบคุณสมบัติและความซับซ้อนของ ERPNext และ Odoo
- Comparing Features and Complexity of ERPNext and Odoo
- 用AR增强电商体验:移动应用中的3D产品预览指南
- 「ARでeコマースを強化:モバイルアプリにおける3D商品プレビューのガイド」
- เพิ่มประสบการณ์อีคอมเมิร์ซด้วย AR: คู่มือการแสดงสินค้าด้วย 3D บนแอปมือถือ
- Enhancing E-Commerce with AR: A Guide to 3D Product Previews in Mobile Apps
- วิธีสร้างระบบ ERP สำหรับการผลิตรถยนต์โดยใช้ Django, Docker Compose, PostgreSQL และ DRF สำหรับ API
- How to Create an ERP System for Car Manufacturing Using Django, Docker Compose, PostgreSQL, and DRF for API
- การปลูกทุเรียนด้วย IoT, ไมโครคอนโทรลเลอร์, LoRa, และ Python
- 集成仪表板和Python机器学习库
- Durian Farming with Integrated Dashboard and Python Machine Learning Libraries
- การปลูกทุเรียนแบบยั่งยืนด้วยการผสานแดชบอร์ดและไลบรารี Machine Learning ของ Python
- How to Encrypt Patient Data in Hospitals: Ensuring Healthcare Data Security
- การรักษาความปลอดภัยให้แอปพลิเคชัน Django ด้วย HashiCorp Vault (hvac): แนวคิดและตัวอย่างการใช้งาน
Our Products
Articles
- การสร้างฟีเจอร์การทำงานแบบออฟไลน์สำหรับแอปชาร์จรถ EV: คู่มือการใช้งาน Python
- Building Offline Support for EV Charging Apps: A Python Guide
- Code Reading Odoo’s Sales Module Using Code2Flow
- การพัฒนา API ประสิทธิภาพสูงสำหรับการทำฟาร์มทุเรียนในจันทบุรี ประเทศไทย: การเลือก Framework Python และ MongoDB ที่เหมาะสม
- High-Performance API Development for Durian Farming in Chanthaburi, Thailand: Choosing the Right Python Framework with MongoDB
- การเปรียบเทียบคุณสมบัติและความซับซ้อนของ ERPNext และ Odoo
- Comparing Features and Complexity of ERPNext and Odoo
- 用AR增强电商体验:移动应用中的3D产品预览指南
- 「ARでeコマースを強化:モバイルアプリにおける3D商品プレビューのガイド」
- เพิ่มประสบการณ์อีคอมเมิร์ซด้วย AR: คู่มือการแสดงสินค้าด้วย 3D บนแอปมือถือ
- Enhancing E-Commerce with AR: A Guide to 3D Product Previews in Mobile Apps
- วิธีสร้างระบบ ERP สำหรับการผลิตรถยนต์โดยใช้ Django, Docker Compose, PostgreSQL และ DRF สำหรับ API
- How to Create an ERP System for Car Manufacturing Using Django, Docker Compose, PostgreSQL, and DRF for API
- การปลูกทุเรียนด้วย IoT, ไมโครคอนโทรลเลอร์, LoRa, และ Python
- 集成仪表板和Python机器学习库
- Durian Farming with Integrated Dashboard and Python Machine Learning Libraries
- การปลูกทุเรียนแบบยั่งยืนด้วยการผสานแดชบอร์ดและไลบรารี Machine Learning ของ Python
- How to Encrypt Patient Data in Hospitals: Ensuring Healthcare Data Security
- การรักษาความปลอดภัยให้แอปพลิเคชัน Django ด้วย HashiCorp Vault (hvac): แนวคิดและตัวอย่างการใช้งาน