致远OA里怎么用Python查知会节点的办理状态?

### 致远OA获取知会状态的代码实现 在致远OA平台中,为了实现实时获取知会状态的功能,通常需要通过API接口来访问相应的业务对象并查询其属性。下面是一个Python脚本示例,用于展示如何调用RESTful API从致远OA服务器读取特定流程实例中的知会节点的状态。 ```python import requests from urllib.parse import urljoin def get_notification_status(base_url, process_instance_id, token): headers = { 'Authorization': f'Bearer {token}', 'Content-Type': 'application/json' } endpoint = '/api/bpm/processinstance/{id}/activities'.format(id=process_instance_id) request_url = urljoin(base_url, endpoint) response = requests.get(request_url, headers=headers).json() activities = response['data'] notification_activities = [ activity for activity in activities if activity['type'] == 'notification' ] statuses = {} for act in notification_activities: key = '{name} ({assignee})'.format( name=act['definition']['name'], assignee=','.join(act['assignees']) ) statuses[key] = act['status'] return statuses ``` 此函数`get_notification_status()`接收三个参数:基础URL、流程实例ID以及OAuth令牌。它构建了一个HTTP GET请求到指定端点以检索活动列表,并筛选出所有类型的知会活动。最后返回字典形式的结果集,其中键是由名称和负责人组成的字符串,而值则是对应的知会状态[^1]。 对于实际部署环境而言,可能还需要考虑错误处理机制和其他安全措施,比如超时设置或重试逻辑等。此外,在生产环境中应当妥善保管认证凭证并且遵循最小权限原则授予必要的操作许可。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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'''进行ADF检验 adf_test的返回值 Test statistic:代表检验统计量 p-value:代表p值检验的概率 Lags used:使用的滞后k,autolag=AIC时会自动选择滞后 Number of Observations Used:样本数量 Critical Value(5%) : 显著性水平为5%的临界值。 (1)假设是存在单位根,即不平稳; (2)显著性水平,1%:严格拒绝原假设;5%:拒绝原假设,10%类推。 (3)看P值和显著性水平a的大小,p值越小,小于显著性水平的话,就拒绝原假设,认为序列是平稳的;大于的话,不能拒绝,认为是不平稳的 (4)看检验统计量和临界值,检验统计量小于临界值的话,就拒绝原假设,认为序列是平稳的;大于的话,不能拒绝,认为是不平稳的
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