相信各位在实际的项目中,需要开发打条码模块的也会有不少,很多同行肯定也一直觉得斑马打印机很不错,但是ZPL打印中文字符很麻烦。如果购买字体卡,或者通过CODESOFT,BARTENDER,LABELVIEW等有控件的条码软件打印,成本较高,老板也不容易接受,而自己开发的程序则灵活性更好,方便适应公司的发展需要。下面把自己在实际的运用中写的关于打印中文信息的代码与大家一起分享,如果有写得不好的地方,请各位指出。以下代码是在C#环境中测试通过。先用文本排版好格式(zpl文件),然后通过填充数据打印所需要的内容。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/195508.html原文链接:https://javaforall.cn
上面的方法只是将XMl字符串读入到DataSet中,然后再冲DataSet中查找先前定义过的DataTable即可。
最近在做新生系统,其中有一个导入功能就是把保存在Excel中的多条数据导入到mysql数据库中。最初一点思路都没有,通过查阅资料,研究出了一种导入的方法,首先要把导入的Excel文件转换成Datatable,然后在底层将Datatable 转换成csv格式的文件,最终通过MySqlBulkLoader导入到数据库中。
最近在用 Pandas 读取 csv 进行数据分析,好在数据量不是很大,频率不是很高,使用起来得心用手,不得不说真的很方便。不过当数据量很大,你就要考虑读写的性能了,可以看下这个库,留下印象,以备不时之需。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:Avi Chawla 翻译:欧阳锦 校对:和中华 Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的,这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间,但遗憾的是,Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV(请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954
所有图表都需要数据。Google Chart Tools 图表要求将数据包装在名为google.visualization.DataTable. 此类在您之前加载的 Google Visualization 库中定义。
Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的,这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间,但遗憾的是,Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV(请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f了解原因),但我知道在某些情况下,除了使用 CSV 之外别无选择。
策略模式在我们日常开发中经常被用到,这篇文章不是策略模式的深入讨论和学术研究,只是让初学者能有个基本的了解。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。
最近笔者终于把H5-Dooring的后台管理系统初步搭建完成, 有了初步的数据采集和数据分析能力, 接下来我们就复盘一下其中涉及的几个知识点,并一一阐述其在Dooring H5可视化编辑器中的解决方案. 笔者将分成3篇文章来复盘, 主要解决场景如下:
1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Data.SqlClient; 4 using System.Data; 5 using System.Configuration; 6 using System.Reflection; 7 using System.Collections; 8 namespace DataHelp 9 { 10 #region ADO.NET
随着数据收集和使用持续呈指数级增长,对这些数据进行可视化的需求变得越来越重要。开发人员寻求将数百万个数据库记录整合到美丽的图表和仪表板中,人类可以快速直观地解释这些记录。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。鉴于很多童鞋们对数据库操作不是很熟悉,这里对数据库操作的相关知识做个介绍。
之前我们所学只能在查询分析器里查看数据,操作数据,我们不能让普通用户去学sql,所以我们搭建一个界面(Web Winform)让用户方便的操作数据库中的数据
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
using System; using System.Configuration; using System.Data; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Security; using System.Web.UI; using System.Web.UI.HtmlControls; using System.Web.UI.WebControls; using System.Web.UI.WebControls.WebParts; u
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。举个例子,单词 Python (区分大小写):
//格式化图表横坐标文字 let textFormatter = function(e) { let arr = e.split(",");/// 将字符串转数组 let str = arr[0] + "\n" + arr[1]; return str; };
上篇文章(深入浅出三层架构)分析了简单三层架构的实现。包括Model,DAL(数据访问层),BLL(业务逻辑层)的实现。 实际开发中,由于重复代码的操作,会花费大量时间,如果以代码生成器来自动生成三层
CSV文件(Comma-Separated Values),中文叫,逗号分隔值或者字符分割值,其文件以纯文本的形式存储表格数据。该文件是一个字符序列,可以由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分割。每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其他字符或者字符串。所有的记录都有完全相同的字段序列,相当于一个结构化表的纯文本形式。
送给大家一个XML与DataSet的相互转换的类:XmlDatasetConvert该类提供了四种网络
Arduino与其他元器件常用串口通信,本文章在主要通过实践方式介绍Serial.println()的同时,牵扯到一些常用的串口操作函数,一下会带领想入门Arduino的同学层层深入,如有错误还请不吝赐教。
/// /// <para> </para> /// 常用工具类——直接在浏览器输出数据 /// <para> -------------------------------------------------------------</para> /// <para> DumpDataTable:接在浏览器输出数据DataTable</para> /// <para> DumpListItemILIST:直接在浏览器输出数据ILIST<List
多个Y轴的分析(上边是ChartControl控件、下边是GridControl控件)
Stimulsoft Reports.Net是一个基于.NET框架的报表生成器,能够帮助你创建结构、功能丰富的报表。StimulReport.Net的报表设计器不仅界面友好,而且使用便捷,能够让你轻松创建所有报表;该报表设计器在报表设计过程中以及报表运行的过程中都可以使用。在运行时使用StimulReport.Net 的报表设计器不需要支付任何的专利费用。
默认情况下,Python 3 源码文件以 UTF-8 编码,所有字符串都是 unicode 字符串。 当然你也可以为源码文件指定不同的编码:
你用 Python 处理过的最大数据集有多大?我想大概不会超过上亿条吧,今天分享一个用 Python 处理分析 14 亿条数据的案例。
该ui.Chart插件提供帮助方法来构建DataTable和呈现从图表Image,ImageCollection Feature,FeatureCollection, Array,和List对象。每个函数都接受特定的数据类型,并包括以各种安排将数据减少到表格格式的方法,这些安排规定了对图表系列和轴的数据分配。
本文介绍了如何将DataTable转换为List<T>,主要包括泛型的使用、类型转换和反射等技术的应用。通过实例讲解了转换过程的具体实现步骤和注意事项。
总结自己一年来开发Epicor常常用到的代码,并且也时整理出目录便于以后快速查询。 使用语言:vb.net 本文为本人原创,转载请注明出处
#判断是否可以转换为整型 a="1,2,3" print(a.isdecimal()) print(a.isdigit()) print("九".isnumeric())
上一遍我介绍了AgileEAS.NET中统计的数据访问,本文我将来介绍AgileEAS.NET中的ORM实现思路。关于ORM的概念和介绍,我在此就不在重复介绍了,我相信大家都很熟悉这个概念了。 AgileEAS.NETORM并没有采用如NHibernate中映射文件的文件的模式,而是采用了直接硬编码的模式实现,ORM体系设计采用了属性/列>数据对象>数据集合(表)的结构: image.png 最基本的思路是一个记录/实体(IEntity)映射一条记录,一个实体包括若干属
Connection对象 Command对象 DataReader对象 DataAdapter对象 DataSet对象 DataTable对象 DataRow对象 DataColumn对象 参数化SQL语句 分页查询SQL语句
Google Charts 提供了一种完美的方式来可视化您网站上的数据。从简单的折线图到复杂的分层树图, 图表库 提供了大量即用型图表类型。
在GridControl控件中点击Run Designer,添加三列数据并分别设置FieldName(与数据库中对应)
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似,但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外,datatable 还致力于实现更好的用户体验,提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
ClosedXML是一个用于读取、操作和写入Excel 2007+ (.xlsx, .xlsm)文件的.NET第三方库。它基于OpenXML,但与OpenXML相比,ClosedXML具有更高的性能和更易于使用的API接口。
scanf函数是C和C++中常用的输入函数之一,可以从用户输入的标准输入流stdin中读取格式为指定类型的数据。其基本用法如下:
https://developer.salesforce.com/docs/component-library/bundle/lightning-datatable/documentation
首先贴上Jquery的ajax: $.ajax({ url: 'ws_Ajax.asmx/BindDictByUpper', type: 'POST', contentType: 'application/json;charset=utf-8', dataType: 'json', data: '{ PpareId:"' + varlue
在Python中,类型转换是将一个数据类型的值转换为另一个数据类型的过程。Python提供了丰富的类型转换函数和操作符,方便我们在编程中进行数据类型的转换。本篇博客将详细介绍Python中的类型转换,并通过代码示例展示每种类型转换的用法和注意事项。
第七章第 1 节: ADO.Net简介 MYSQL的.Net驱动mysql-connector-net-***.msi下载地址:
什么是数据?数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。数据可以是连续的值,也可以是离散的。
在上一篇中,我故意留下了查询的示范没讲。虽然说可以通过以下代码获取一个DataReader:
python3默认时UTF-8编码,也可以为源文件指定不同的编码(使用 Windows-1252 字符集中的字符编码):
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