KeslerEA (Все сообщения пользователя)

По какому событию запускать макрос, чтобы контролировать заданный период времени?, Очень интересная тема по хранению информации

KeslerEA Пользователь Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017	# 06.02.2017 13:27:18 Модераторы можете поменять тему на к примеру "Отработка макроса по событию"
	Перейти

KeslerEA

Пользователь

Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017

06.02.2017 12:41:43

Всем привет! В голове возникла идея написать макрос от несинкционированного доступа.
К примеру у меня есть пароли хранящиеся в Excel.

Возможно ли при открытие файла запускать макрос, к примеру на проверку даты.
К примеру если ставлю счетчик на месяц, то в течении месяца все норм.
Но после месяца при открытии файла должны скрыться столбцы с паролями.

Краем уха слышал про наличие в VBA событий. Это с этим связано?

Перейти

Сбор данных из книги в один лист, Необходимо сформировать массив данных

KeslerEA Пользователь Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017	# 24.01.2017 15:46:42 Хотел бы от Вас услышать возможные сроки реализации, по идее чем быстрее тем лучше, могу ответить здесь на перечень вопросов или электронную почту
	Перейти

Сбор данных из книги в один лист, Необходимо сформировать массив данных

KeslerEA

Пользователь

Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017

24.01.2017 15:34:33

Добрый день, стоит задача написать код по сбору из листов определенной книги массива информации на отдельный лист.
Опишу более подробно.
Существует 1 книга, в книге неограниченное количество листов.
Необходимо собирать информацию с блоков только при наличии хоть одного из блоков которые буду отписаны ниже, в противном случае пропускать лист.

Лист с собираемой информацией должен выглядеть следующим образом

Название листа	Фильтр\ признак\ показатель	Аналитика\ Наименование показателя	Ограничение	Обязательность	Значение по умолчанию	Модуль/ факт/ руки	№ алгоритма (номер строки)	Содержание	Родитель 1	Родитель 2	Родитель 3	Родитель 4	Родитель 5	Родитель 6	Код цвета ячейки	Легенда

теперь подробнее.

Почти на всех листах существует похожая структура. Выделю 3 основных блока и опишу работы по ним:

1 блок. Блок "Фильтров"

Заполняется на основании строк 4-18
В массиве необходимо заполнить столбцы с 1 по 6
Остальные останутся пустыми

2 блок "Аналитических Признаков"

Заполняется на основании строк 22 - 34 (признаки и показатели) а содержание заполняется с 35 и ниже.
Столбец ограничение, обязательность, значение по умолчанию, код цвета ячейки и легенда не заполняются.
Остальные заполняются следующим образом.
Название листа = Название листа
Фильтр/признак/показатель = Признак
Аналитика/наименование показателя = столбцы из блока аналитические признаки

Цитата
ПРИМЕР Номенклатура (Группа) Ед. измерения Проект Направления деятельности

Модуль/факт/руки = существует 3 источника информации
(необходимо сформировать все 3 поочередно с информацией что по ним хранится, но это в след столбцах)

План из модулей (текстовое описание алгоритмов)
План (текстовое описание алгоритмов)
Факт (текстовое описание алгоритмов)

№ Алгоритма = под каждым из модулей существует несколько строк с описание,
1 строка - значит проставляем цифру 1, и это означает что 1 алгоритм,
2 строки - значит необходимо создать 2 строки в массиве и т.д.

Содержание = содержание ячейки по ранее проставленным признакам
(по столбцу с аналитикой, и по блоку из модуля), если под блоком несколько строк,
необходимо добавить в массив все эти строки, и у каждой будет свой № алгоритма (1,2 и т.д.)

Родители (1-n) = в некоторых блоках возможно наличие объединений, по ним необходимо определить родителей (более подробно в блоке 3)

3 блок "Бюджетных показателей"

Столбец ограничение, обязательность и значение по умолчанию не заполняются.
Остальные заполняются следующим образом.

Название листа = Название листа
Фильтр/признак/показатель = Показатель
Аналитика/наименование показателя = столбцы из блока бюджетные показатели

Цитата
ПРИМЕР Неснижаемый остаток кол-во сумма

Модуль/факт/руки = существует 3 источника информации (аналогично блока 2)

№ Алгоритма = под каждым из модулей существует несколько строк с описание,
1 строка - значит проставляем цифру 1, и это означает что 1 алгоритм,
2 строки - значит необходимо создать 2 строки в массиве и т.д.

Содержание = содержание ячейки по ранее проставленным признакам
(по столбцу с бюджетным показателем, и по блоку из модуля), если под блоком несколько строк,
необходимо добавить в массив все эти строки, и у каждой будет свой № алгоритма (1,2 и т.д.)

Родители (1-n) =необходимо на основании объединения составить иерархию.

Цитата
Пример Родитель 1 = Бюджетные показатели Родитель 2 = Январь Родитель 3 = Остаток на начало периода Родитель 4 = Основной склад Родитель 5 = Мол Родитель 6-n = (Пусто)

Код цвета ячейки = равен коду цвета ячейки которую мы использовали для заполнения содержания.
Легенда = преобразовать код в соответствии с легендой в конце примера (в приложении).

Дополнительно для 3 блока.

Столбец ограничение, обязательность, значение по умолчанию, код цвета ячейки и легенда не заполняются.

Необходимо произвести поиск по 1 столбцу, в случае нахождения в 1 столбце значений
"Маска хозопераций -" или "Маска хозопераций +" необходимо также заполнить данную таблицу,
по тем же условиям что и весь блок 3, но уже в описанных ниже полях указать следующее:

Модуль/факт/руки ="Маска хоз операций
№ Алгоритма должен содержать номер и знак из хозопераций (пример 1_+, 2_- и т.д.)

Готов ответить на более подробные вопросы.
Предварительная смета на данные работы 5000 руб.

Перейти

Формирование иерархии по объединению ячеек, Формирование иерархии от показателя до последнего родителя

KeslerEA

Пользователь

Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017

21.01.2017 20:49:25

нашел ответ если у кого потом в дальнейшем будет вопрос

Код

Sub tt()
For i = 2 To 5
    For j = 2 To 5
        If Cells(i, j).MergeCells Then
            Debug.Print Cells(Cells(i, j).MergeArea.Row, Cells(i, j).MergeArea.Column).Value
        Else
            Debug.Print Cells(i, j).Value
        End If
    Next
Next
End Sub

Перейти

Формирование иерархии по объединению ячеек, Формирование иерархии от показателя до последнего родителя

KeslerEA

Пользователь

Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017

21.01.2017 19:53:16

Так как перечень родителей жестко зафиксирован (их 10), решил создать переменные"r" от 1 до 10. Все работало (корректно проставлялись родители где объединены столбцы), до тех пор пока не начались объединение по строкам. Макрос начал формировать некорректные данные.

Может кто сталкивался стакой проблемой? Дмаю может возможно получить информацию о свойстве объединенных ячеек?

Кусок кода по определению родителей.

Код

'3.3.2.Запонение родителя
'3.32.1.Блок присвоения родителей
    If ws_BM.Cells(22, y2) <> "" Then
        r22 = ws_BM.Cells(22, y2)
    End If
    If ws_BM.Cells(23, y2) <> "" Then
        r23 = ws_BM.Cells(23, y2)
    End If
    If ws_BM.Cells(24, y2) <> "" Then
        r24 = ws_BM.Cells(24, y2)
    End If
    If ws_BM.Cells(25, y2) <> "" Then
        r25 = ws_BM.Cells(25, y2)
    End If
    If ws_BM.Cells(26, y2) <> "" Then
        r26 = ws_BM.Cells(26, y2)
    End If
    If ws_BM.Cells(27, y2) <> "" Then
        r27 = ws_BM.Cells(27, y2)
    End If
    If ws_BM.Cells(28, y2) <> "" Then
        r28 = ws_BM.Cells(28, y2)
    End If
    If ws_BM.Cells(29, y2) <> "" Then
        r29 = ws_BM.Cells(29, y2)
    End If
    If ws_BM.Cells(30, y2) <> "" Then
        r30 = ws_BM.Cells(30, y2)
    End If
    If ws_BM.Cells(31, y2) <> "" Then
        r31 = ws_BM.Cells(31, y2)
    End If
    If ws_BM.Cells(32, y2) <> "" Then
        r32 = ws_BM.Cells(32, y2)
    End If
    If ws_BM.Cells(33, y2) <> "" Then
        r33 = ws_BM.Cells(33, y2)
    End If
    If ws_BM.Cells(34, y2) <> "" Then
        r34 = ws_BM.Cells(34, y2)
    End If
'3.3.2.1.Блок заполнения родителей
    r = 1
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r22 Then
        r = 0
    Else
        y3 = 10 + 1                     'столбец родителя
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r22
    End If
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r23 Then
        r = 0
    Else
        y3 = y3 + 1
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r23
    End If
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r24 Then
        r = 0
    Else
        y3 = y3 + 1
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r24
    End If
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r25 Then
        r = 0
    Else
        y3 = y3 + 1
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r25
    End If
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r26 Then
        r = 0
    Else
        y3 = y3 + 1
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r26
    End If
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r27 Then
        r = 0
    Else
        y3 = y3 + 1
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r27
    End If
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r28 Then
        r = 0
    Else
        y3 = y3 + 1
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r28
    End If
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r29 Then
        r = 0
    Else
        y3 = y3 + 1
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r29
    End If
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r30 Then
        r = 0
    Else
        y3 = y3 + 1
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r30
    End If
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r31 Then
        r = 0
    Else
        y3 = y3 + 1
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r31
    End If
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r32 Then
        r = 0
    Else
        y3 = y3 + 1
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r32
    End If
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r33 Then
        r = 0
    Else
        y3 = y3 + 1
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r33
    End If
    If r = 0 Or ws_Massiv.Cells(x, 4) = r34 Then
        r = 0
    Else
        y3 = y3 + 1
        ws_Massiv.Cells(x, y3) = r34
    End If
'--------- конец блока проверки родит

Таблица 1 и массив 1 это верный вариант
а вот таблица 2 и массив 2 уже получается формируется неправильно

Перейти

Долгий поиск в коллекции, Макрос работает более 3 часов конца

KeslerEA Пользователь Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017	# 20.01.2017 16:44:16 Забыл дописать, коллекция кстати тоже не маленькая 600 000 строк
	Перейти

Долгий поиск в коллекции, Макрос работает более 3 часов конца

KeslerEA

Пользователь

Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017

20.01.2017 16:43:14

Добрый день! Вчера поднимал вопрос по поиску в коллекции.
Спасибо большое форумчанам подсказали функцию.

Протестил на маленьком объеме все норм.

Но когда начинаю заполнять книгу в ней 3 тысячи строк и 75 столбцов, комбинацию по которым надо найти,
макрос уходить в оооооочень долго его считать

Вот код функции поиска в коллекции

Код

Function CollectionContains(myCol As Collection, checkVal As Variant) As Boolean
    On Error Resume Next
    CollectionContains = False
    Dim it As Variant
    For Each it In myCol
        If it = checkVal Then
            CollectionContains = True
            Exit Function
        End If
    Next
End Function

Вот код макроса который очень долго отрабатывает

Код

n = Sheet.Cells.SpecialCells(xlLastCell).Row              максимальное значение n 3000
        For y = 52 To 126
            For x = 5 To n
                If CollectionContains(coll_TS, Sheet.Cells(3, y) & Sheet.Cells(x, 7)) Then     'Проверка ключа в коллекции
                    Sheet.Cells(x, y) = "1"
                Else
                    Sheet.Cells(x, y) = ""
                End If
            Next

Возможно ли как-то оптимизировать код? Конечно есть возможность запустить в ночь, но хочу развиваться в VBA и думаю есть у кого-то решение

Перейти

Формирование иерархии по объединению ячеек, Формирование иерархии от показателя до последнего родителя

KeslerEA

Пользователь

Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017

20.01.2017 15:45:50

Всем привет!

Может кто подскажет как сформировать иерархию по объединению ячеек.

Файл на основании которого надо собрать в приложении
в итоге должна получится таблица вот такого:

показатель	родитель 1	Родитель 2	….	Родитель n

перечень условий.

листов в книге боллее 50;
количество родителей ограничено( максимально 15);
в каждой таблице может быть разное количество родителей.

Перейти

Ошибка при вызове метода для коллекции vba

KeslerEA Пользователь Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017	# 20.01.2017 10:12:47 Большое спасибо Hugo. Все работает
	Перейти

Ошибка при вызове метода для коллекции vba

KeslerEA

Пользователь

Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017

19.01.2017 21:03:29

У меня вопрос тогда. Все что я до этого съела и почеркнул из Майкрософт было верно? Просто по метода коллекции там прочитал, там есть метод add и item
https://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/yb7y698k(v=vs.90).aspx
Корректно ли тогда пользоваться этим источником?

Перейти

Ошибка при вызове метода для коллекции vba

KeslerEA Пользователь Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017	# 19.01.2017 20:57:45 Спасибо, завтра попробую.
	Перейти

Ошибка при вызове метода для коллекции vba

KeslerEA Пользователь Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017	# 19.01.2017 20:48:11 Ааа понял. Я просто здесь первый раз извините за тупость. Я просто думал там приписка была а не сообщение. Предлагаю тему. Ошибка при вызове метода для коллекции vba
	Перейти

[ Закрыто] Vba работа с коллекциями, Ошибка при вызове метода для коллекции

KeslerEA Пользователь Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017	# 19.01.2017 20:38:48 Я черпаю инфу здесь https://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/yb7y698k(v=vs.90).aspx
	Перейти

[ Закрыто] Vba работа с коллекциями, Ошибка при вызове метода для коллекции

KeslerEA

Пользователь

Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017

19.01.2017 20:34:19

Sub Заполнить_матрицу()
Dim wb_ABF As Workbook
Dim ws_TS As Worksheet
Dim coll_TS As New Collection
Dim cl_ABF As Variant

Set wb_ABF = ThisWorkbook
Set ws_TS = wb_ABF.Worksheets("ТС_БП-БЕ")

'===_1.Создане_коллекции_================================================================
n = ws_TS.Cells.SpecialCells(xlLastCell).Row 'Последняя строка
For x = 2 To n Step 1
coll_TS.Add ws_TS.Cells(x, 5), ws_TS.Cells(x, 4) 'Создание коллекции

Next

'==_2.Заполнение_матрицы_в_бджетах_======================================================
For Each Sheet In wb_ABF.Worksheets
If Sheet.Visible = True And Sheet.Name <> "Содержание" And _
Sheet.Name <> "Контроль" And Sheet.Name <> "ТС_БП-БЕ" Then
n = Sheet.Cells.SpecialCells(xlLastCell).Row
For y = 52 To 126
For x = 5 To n
cl_ABF = Sheet.Cells(3, y) & Sheet.Cells(x, 7)
' MsgBox cl_ABF
' MsgBox coll_TS.Item(cl_ABF)
If coll_TS.contains(cl_ABF) Then

Sheet.Cells(x, y) = "1"
End If
Next
Next
End If
Next
End Sub

Перейти

[ Закрыто] Vba работа с коллекциями, Ошибка при вызове метода для коллекции

KeslerEA Пользователь Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017	# 19.01.2017 20:33:46 Да я вроде прочитал только что. можете подсказать как бы вы назвали данную тему. Да файл сейчас прикреплю, просто с телефона небыло возможности сразу это сделать.
	Перейти

[ Закрыто] Vba работа с коллекциями, Ошибка при вызове метода для коллекции

KeslerEA

Пользователь

Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017

19.01.2017 20:28:16

Доброго всем вечера.
Коротко опишу что хочу сделать.
Формирует коллекцию, затем на основании коллекции хочузаполнить таблицу.
Так как в коллекции меньше комбинаций чем в таблице для заполнения, использую
Метод для коллекции contains.

Посмотрел пример использования метода на сайт Майкрософт, вроде все верно.
так как только начинаю использовать vba, возможно накосячил в синтаксисе.
Так как возникает дебага.

Вопрос. Может кто подсказать как произвести поиск по коллекции результатом которого будет
Являться ложь/истина. Возможно существует вообще другой способ, и не через коллекции.

Спасибо.

Перейти

Ошибка при вызове метода для коллекции vba

KeslerEA Пользователь Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017	# 19.01.2017 20:06:23 Хорошо спасибо. Создам новую тему.
	Перейти

Ошибка при вызове метода для коллекции vba

KeslerEA

Пользователь

Сообщений: 19 Регистрация: 19.01.2017

19.01.2017 19:00:56

Помогите разобраться с методом используемым для коллекции contains
Только осваиваю азы VBA, извините за кривой код.
If coll_TS.contains(cl_ABF) Then ---- правильный синтаксис?

Полный макрос \

Код

Sub Заполнить_матрицу()
Dim wb_ABF As Workbook
Dim ws_TS As Worksheet
Dim coll_TS As New Collection
Dim cl_ABF As Variant

Set wb_ABF = ThisWorkbook
Set ws_TS = wb_ABF.Worksheets("ТС_БП-БЕ")

'===_1.Создане_коллекции_================================================================
n = ws_TS.Cells.SpecialCells(xlLastCell).Row            'Последняя строка
For x = 2 To n Step 1
    coll_TS.Add ws_TS.Cells(x, 5), ws_TS.Cells(x, 4)          'Создание коллекции
    
Next

'==_2.Заполнение_матрицы_в_бджетах_======================================================
For Each Sheet In wb_ABF.Worksheets
    If Sheet.Visible = True And Sheet.Name <> "Содержание" And _
       Sheet.Name <> "Контроль" And Sheet.Name <> "ТС_БП-БЕ" Then
        n = Sheet.Cells.SpecialCells(xlLastCell).Row
        For y = 52 To 126
            For x = 5 To n
                cl_ABF = Sheet.Cells(3, y) & Sheet.Cells(x, 7)
'                MsgBox cl_ABF
'                MsgBox coll_TS.Item(cl_ABF)
                If coll_TS.contains(cl_ABF) Then
                           
                    Sheet.Cells(x, y) = "1"
                End If
            Next
        Next
    End If
Next
End Sub

[img]data:image/png;base64,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[/img]

Перейти