首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Prestashop 1.7在类别树中显示父类别

Prestashop是一款开源的电子商务平台,提供了丰富的功能和灵活的定制性。Prestashop 1.7是Prestashop的一个版本,它在类别树中显示父类别是指在Prestashop的商品分类树中,显示每个子类别所属的父类别。

具体来说,Prestashop的商品分类树是一个层级结构,用于组织和管理商品分类。每个商品分类可以有一个或多个子类别,而子类别又可以有自己的子类别,形成了一个树状结构。在Prestashop 1.7中,当用户浏览商品分类树时,系统会显示每个子类别所属的父类别,以便用户更好地理解和导航商品分类。

这个功能的优势在于提供了更清晰的商品分类信息,使用户能够更方便地浏览和筛选商品。同时,对于商家来说,可以更好地组织和管理商品分类,提高用户体验和销售效果。

在Prestashop中,可以通过以下步骤来实现在类别树中显示父类别:

  1. 登录Prestashop后台管理系统。
  2. 进入“商品”菜单,选择“分类”选项。
  3. 在分类列表中,选择需要编辑的子类别。
  4. 在子类别编辑页面中,找到“父类别”选项,并选择该子类别所属的父类别。
  5. 保存修改,刷新前台页面,即可看到在类别树中显示父类别的效果。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,其中适用于Prestashop的产品包括云服务器、云数据库、对象存储等。您可以通过访问腾讯云的官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • CVPR2022 | 浙大、蚂蚁集团提出基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络,建模多粒度标签间的层级知识

    机器之心专栏 作者:蚂蚁集团-大安全-数字身份及安全生态、浙江大学 来自浙江大学和蚂蚁集团 - 大安全 - 数字身份及安全生态的研究者提出了一种基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络 HRN。 基于有监督式深度学习的图像识别任务中一个方面要求是构建整理大规模、高质量的标注数据,这就对图像质量和标注人员的背景知识有比较高的要求。例如,在细粒度分类任务中,标注人员需要依赖大量的领域知识去区分各种种类的鸟以及不同型号的舰船,如图 1 所示。 图 1: 不同种类的信天翁以及不同型号的航母 在图 1 中,标注人员需

    02

    Python机器学习从原理到实践(1):决策树分类算法

    一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点,用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式,它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别,也能有效地识别新样本的类别。 决策树算法ID3的基本思想: 首先找出最有判别力的属性,把样例分成多个子集,每个子集又选择最有判别力的属性进行划分,一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止。最后得到一棵决

    08

    浅谈数据库设计技巧(上)(转)

    转一篇他人写的数据库设计技巧,感觉也不一定都正确,开拓一下思路吧。 说到数据库,我认为不能不先谈数据结构。1996年,在我初入大学学习计算机编程时,当时的老师就告诉我们说:计算机程序=数据结构+算法。尽管现在的程序开发已由面向过程为主逐步过渡到面向对象为主,但我还是深深赞同8年前老师的告诉我们的公式:计算机程序=数据结构+算法。面向对象的程序开发,要做的第一件事就是,先分析整个程序中需处理的数据,从中提取出抽象模板,以这个抽象模板设计类,再在其中逐步添加处理其数据的函数(即算法),最后,再给类中的数据成员和函数划分访问权限,从而实现封装。   数据库的最初雏形据说源自美国一个奶牛场的记账薄(纸质的,由此可见,数据库并不一定是存储在电脑里的数据^_^),里面记录的是该奶牛场的收支账目,程序员在将其整理、录入到电脑中时从中受到启发。当按照规定好的数据结构所采集到的数据量大到一定程度后,出于程序执行效率的考虑,程序员将其中的检索、更新维护等功能分离出来,做成单独调用的模块,这个模块后来就慢慢发展、演变成现在我们所接触到的数据库管理系统(DBMS)——程序开发中的一个重要分支。   下面进入正题,首先按我个人所接触过的程序给数据库设计人员的功底分一下类:   1、没有系统学习过数据结构的程序员。这类程序员的作品往往只是他们的即兴玩具,他们往往习惯只设计有限的几个表,实现某类功能的数据全部塞在一个表中,各表之间几乎毫无关联。网上不少的免费管理软件都是这样的东西,当程序功能有限,数据量不多的时候,其程序运行起来没有什么问题,但是如果用其管理比较重要的数据,风险性非常大。   2、系统学习过数据结构,但是还没有开发过对程序效率要求比较高的管理软件的程序员。这类人多半刚从学校毕业不久,他们在设计数据库表结构时,严格按照教科书上的规定,死扣E-R图和3NF(别灰心,所有的数据库设计高手都是从这一步开始的)。他们的作品,对于一般的access型轻量级的管理软件,已经够用。但是一旦该系统需要添加新功能,原有的数据库表差不多得进行大换血。   3、第二类程序员,在经历过数次程序效率的提升,以及功能升级的折腾后,终于升级成为数据库设计的老鸟,第一类程序员眼中的高人。这类程序员可以胜任二十个表以上的中型商业数据管理系统的开发工作。他们知道该在什么样的情况下保留一定的冗余数据来提高程序效率,而且其设计的数据库可拓展性较好,当用户需要添加新功能时,原有数据库表只需做少量修改即可。   4、在经历过上十个类似数据库管理软件的重复设计后,第三类程序员中坚持下来没有转行,而是希望从中找出“偷懒”窍门的有心人会慢慢觉悟,从而完成量变到质变的转换。他们所设计的数据库表结构有一定的远见,能够预测到未来功能升级所需要的数据,从而预先留下伏笔。这类程序员目前大多晋级成数据挖掘方面的高级软件开发人员。   5、第三类程序员或第四类程序员,在对现有的各家数据库管理系统的原理和开发都有一定的钻研后,要么在其基础上进行二次开发,要么自行开发一套有自主版权的通用数据库管理系统。 我个人正处于第三类的末期,所以下面所列出的一些设计技巧只适合第二类和部分第三类数据库设计人员。同时,由于我很少碰到有兴趣在这方面深钻下去的同行,所以文中难免出现错误和遗漏,在此先行声明,欢迎大家指正,不要藏私哦8)   一、树型关系的数据表   不少程序员在进行数据库设计的时候都遇到过树型关系的数据,例如常见的类别表,即一个大类,下面有若干个子类,某些子类又有子类这样的情况。当类别不确定,用户希望可以在任意类别下添加新的子类,或者删除某个类别和其下的所有子类,而且预计以后其数量会逐步增长,此时我们就会考虑用一个数据表来保存这些数据。按照教科书上的教导,第二类程序员大概会设计出类似这样的数据表结构: 类别表_1(Type_table_1) 名称     类型    约束条件   说明 type_id   int   无重复   类别标识,主键 type_name   char(50) 不允许为空 类型名称,不允许重复 type_father int 不允许为空 该类别的父类别标识,如果是顶节点的话设定为某个唯一值   这样的设计短小精悍,完全满足3NF,而且可以满足用户的所有要求。是不是这样就行呢?答案是NO!Why?   我们来估计一下用户希望如何罗列出这个表的数据的。对用户而言,他当然期望按他所设定的层次关系一次罗列出所有的类别,例如这样: 总类别   类别1     类别1.1       类别1.1.1     类别1.2   类别2     类别2.1   类别3     类别3.1     类别3.2   ……   看看为了实现这样的列表显示(树的先序遍历),要对上面的表进行多少次检索?注

    01

    CVPR2020最佳检测 | 带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络

    传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据,并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的(工作)。在本文中,我们提出了少量样本的目标检测网络,目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。我们的方法的核心是注意力RPN和多关系模块,充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象,同时抑制背景中的错误检测。为了训练我们的网络,我们已经准备了一个新的数据集,它包含1000类具有高质量注释的不同对象。据我们所知,这也是第一个数据集专门设计用于少样本目标检测。一旦我们的网络被训练,我们可以应用对象检测为未见过的类,而无需进一步的训练或微调。我们的方法是通用的,并且具有广泛的应用范围。我们证明了我们的方法在不同的数据集上的定性和定量的有效性。

    03
    领券