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我会考虑使用只是一个单一的发布的参数,然后几个AttributeValueMappers在工作区中该参数值不同的变压器设置翻译。
如果您熟悉Python中,你还可以创建返回不同的映射一些私人脚本参数。
让我们假设你有一个叫做产品发布的参数,然后你可以有一个被称为PRODUCT_TILER其中可能包含私人脚本参数
映射= { '2000': '576',#PRODUCT 2000点对应于576个像素...'3000': '800',...等...} PRODUCT_ID = FME_MacroValues [ 'PRODUCT']返回mapping.get(产品, '未知产物')
然后,您的瓦工设置链接到$(PRODUCT_TILER)。然后根据需要重复用于所需的每个映射。
我只是阐述一些关键的差别了一下:
如果您使用AttributeSplitters或AttributeValueMappers,他们每个人都可以一次每穿过功能执行。如果你没有很多功能,这不是什么大问题,但是如果你有数百万的功能,它可能会让事情慢一点。它还将“负担”所有的功能与一些额外的属性,将占用一点内存。再说一次,这很少是一个问题,直到突然之间它是:-)
使用脚本化的私有参数,您可以在效率上进行复杂性交易,因为脚本参数仅在翻译开始之前被评估一次,而不考虑它处理的许多特性。您的功能中也没有添加临时属性。
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