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BOM即物料清单，在各种生产计划类的功能中会被广泛使用到，会涉及到成品、半成品、原材料等的统计汇总。
在官方【简单和多级BOM表的使用方法】中已给出两种类别的使用方式
链接：https://bbs.fanruan.com/thread-138269-1-1.html
基于子表单BOM汇总计算所存在的问题
通过分析表单结构会发现，本实例将每个产品所涉及到的半成品与原料解析一个辅助的子表单，然后再结合相对应的数量进行汇总计算，举例：
A产品由Y01、Y02 共计2种原料构成
B产品由Y01、Y02、Y03 共计3种原料构成
C产品由Y01、Y02、Y03、Y04 、Y05共计5种原料构成
D产品由Y01、Y02、Y03、Y04、Y05、Y06 共计6种原料构成
E产品由Y01、Y02、Y03、Y04、Y05、Y06、Y07、Y08 、Y09共计9种原料构成
测试中发现，一次性将所有产品全部添加，在子表单中所形成的计算量不是5条数据，而是25条数据 ，即每个产品所涉及到的每一种原料都将是辅助表单的一条数据，其中同一种原料，因在不同的产品中都曾涉及到，也会多次重复出现，经常使用子表单的道友都知道，目前子表单的上限是200条数据，那么就会出现“可计算的上限由原料出现的次数决定”这一问题，且如果每个产品所涉及到原料数量如果不同，那么极有可能这个上限便是不可预估的。
在测试BOM功能时，使用的场景是餐厅，即：
对给定量的餐品汇总所要用到的原料各是多少？
餐品原料一般会涉及到主料与辅料，单一餐品合下来，需要个10余种原料的也不少，可能还会更多，当同时添加10多个餐品计划时，这时所涉及到的原料次数可能就已经小200次了，如果是宴席，还会涉及到凉菜与热菜，这样一样预估，明显仅是做一次餐品计划极有可能支撑不住一次宴会。
破解“可计算的上限由原料出现的次数决定”的基本逻辑
那么，如何解决“可计算的上限由原料出现的次数决定”这一问题？
第一步，在原表单中，计算出每一个指定量餐品所需的原料数量；
第二步，不通过子表单，对所有餐品，所需的原料进行汇总计算。
因涉及到对一组数据的实时计算，如果不用子表单，在简道云可能暂不易实现，
以下为，借助“云函数”的基本实现逻辑：
通过“云函数”实现BOM汇总计算的基本逻辑
计算指定量餐品所需原料数量
假设有如下一份餐品：
餐品：西红柿炒鸡蛋
原料：鸡蛋清150g,鸡蛋黄150g,西红柿150g,香葱50g
份数：10
原料可分解为：
鸡蛋清#g,鸡蛋黄#g,西红柿#g,香葱#g
150,150,150,50
注：可在另一份表单中提前制作好，用的时候直接调取过来。
云函数中的计算方式为：
dict(zip('鸡蛋清#g,鸡蛋黄#g,西红柿#g,香葱#g'.split(','),[i*10 for i in [150,150,150,50]]))
通过云函数会收到以下结果：
{
"release": {
"鸡蛋清#g": 1500,
"鸡蛋黄#g": 1500,
"西红柿#g": 1500,
"香葱#g": 500
},
"string": "{'鸡蛋清#g': 1500, '鸡蛋黄#g': 1500, '西红柿#g': 1500, '香葱#g': 500}"
}
汇总现所有餐品所需原料数量
这里有两种方式均可
方式一：对数据进新重构和解析
基本会涉及到UNION()、SPLIT()、CONCATENATE()、COUNT()这四个函数的灵活使用。可参考以下资料，方法尚未实测，逻辑上应该是行的通，以下是两份参考资料。
汇总当前表单内多个子表单的数字字段值
https://bbs.fanruan.com/thread-138467-1-1.html
一张表单“ 搞懂 ”子表单，内含多种子表单操作
https://bbs.fanruan.com/thread-138159-1-1.html
方式二：通过云函数
为呈现计算方式，另加入了10份回锅肉与10份芹菜炒肉丝
在云函数中的计算方式为：
dict(functools.reduce(operator.add,map(collections.Counter,[{'鸡蛋清#g': 1500, '鸡蛋黄#g': 1500, '西红柿#g': 1500, '香葱#g': 500},{'肥肉#g': 1500, '瘦肉#g': 2000, '青椒#g': 1000, '红椒#g': 500},{'瘦肉#g': 2000, '青椒#g': 500, '芹菜茎#g': 2000, '红椒#g': 500}])))
尾部每一个｛｝都代表一个餐品所涉及到的原料，另需要在原代码头部添加如下代码：
import collections, functools, operator
通过云函数会收到以下结果：
{
"release": {
"鸡蛋清#g": 1500,
"鸡蛋黄#g": 1500,
"西红柿#g": 1500,
"香葱#g": 500,
"肥肉#g": 1500,
"瘦肉#g": 4000,
"青椒#g": 1500,
"红椒#g": 1000,
"芹菜茎#g": 2000
},
"string": "{'鸡蛋清#g': 1500, '鸡蛋黄#g': 1500, '西红柿#g': 1500, '香葱#g': 500, '肥肉#g': 1500, '瘦肉#g': 4000, '青椒#g': 1500, '红椒#g': 1000, '芹菜茎#g': 2000}"
}
至此，基于云函数的实现逻辑已分享完毕，单次可计算的上限由【原料出现总次数】转变为【原料类别总个数】，理论上不超过200个就没问题，但需注意可传参数长度上限的问题，最好结合场景实测或咨询下官方。
注：在实际应用中，可将第一步与第二步的云函数计算合并为一，可降低云函数的调用次数。
dict(functools.reduce(operator.add,map(collections.Counter,[dict(zip('鸡蛋清#g,鸡蛋黄#g,西红柿#g,香葱#g'.split(','),[i*10 for i in [150,150,150,50]])),dict(zip('肥肉#g,瘦肉#g,青椒#g,红椒#g'.split(','),[i*10 for i in [150,200,100,50]])),dict(zip('瘦肉#g,青椒#g,芹菜茎#g,红椒#g'.split(','),[i*10 for i in [200,50,200,50]]))])))
参考资料
python 如何将列表中的每个元素乘以一个数字
https://blog.csdn.net/weixin_39717026/article/details/111481122
python 将两个列表中的元素一一对应转化为字典的方法
https://blog.csdn.net/qq_27381427/article/details/111769150
Python 列表套字典把具有相同键的值进行求和
https://blog.csdn.net/weixin_43997319/article/details/124255237
两种计算方式对比
通过子表单汇总计算
当计划添加至近30条（子表单内容108条）后，会逐渐出现卡顿的问题，因上限问题最后添加至计划55条（子表单198条）。
通过云函数汇总计算
本次测试共添加100条，尚未触及可传递上限，理论上可达200条（须实测），点击【开始汇总】后无太过明显卡顿。
延伸思考
自去年6月份，写下【多功能云函数，让后台走到前端，激活更多灵活性】这个贴子，至今已有小一年了，曾也有所怀疑过，莫非它所能支撑的也就是获取正序序列、随机序列这些简单的功能吗？故而，在本次案例中，没有像传统的那样，单独去写一个云函数，而是基于“多功能云函数”再次进行了探索，在测试过程中，发现了更多的用法，以及最后所呈现的复合性命令，之于简道云，愚觉得其价值尚被低估中，仅“一次搭建多场景复用”这一特性就决定了在简道云中它会更便于传播与使用，如果官方可以推出一个类“多功能函数”的功能或插件，将会更便于道友间的分享。
快速搞定百度云函数 每月100万次免费调用
https://bbs.fanruan.com/thread-139916-1-1.html
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添加时请备注：简道云
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