上期扩展系列内容说到了GUI图形化界面作为数据接收的入口。在近期公司内部演示的时候,考虑到使用便捷性,决定将脚本结合flask框架,做成web端的形式。这样大家都可以正常访问。
node操作Excel的例子 # 安装依赖 npm install一下以下模块 node-xlsx(基于Node.js解析excel文件数据及生成excel文件,仅支持xlsx格式文件) excel-export(基于Node.js将数据生成导出excel文件,生成文件格式为xlsx) fs # 示例代码 demo.js const fs = require('fs') const xlsx = require('node-xlsx') const nodeExcel = require('excel-e
房东将整栋楼各房间的应缴房租详情用一个excel表记录了下来,现在需要给每个房间都以图片或excel表形式发送一个房租单。
最近几个月,我们发现使用恶意Microsoft Excel 加载项(XLL) 文件感染系统的恶意软件活动有所增加。这种技术在 MITRE ATT&CK 中被跟踪为T1137.006。此类加载项背后的想法是它们包含高性能函数,并且可以通过应用程序编程接口 (API) 从 Excel 工作表中调用。与 Visual Basic for Applications (VBA) 等其他脚本接口相比,此功能使用户能够更强大地扩展 Excel 的功能,因为它支持更多功能,例如多线程。但是,攻击者也可以利用这些功能来实现恶意目标。
昨日分享的《Python API自动化测试实操》的文章里代码截图模糊,今日为大家奉上高清版配图,大家赶紧照着图片把代码敲起来吧~
生成报表并下载是作为web应用的一个传统功能,在nodejs中,很多开发人员也提供了很多的依赖来实现这一功能。
通过之前一篇文章 基于Vue和Quasar的前端SPA项目实战之业务数据(七)的介绍,实现了业务数据基本crud功能,本文主要介绍业务数据批量导入相关内容。
近期,研究人员发现使用恶意 Microsoft Excel 加载项(XLL)文件发起攻击的行动有所增加,这项技术的 MITRE ATT&CK 技术项编号为 T1137.006。
Jxl 简单运用 jxl.jar 包简介 下载地址:http://www.andykhan.com/jexcelapi/ 特征: ● 支持Excel 95-2000的所有版本 ● 生成Excel 2000标准格式 ● 支持字体、数字、日期操作 ● 能够修饰单元格属性 ● 支持图像和图表 最关键的是这套API是纯Java的,并不依赖Windows系统,即使运行在Linux下,它同样能够正确的处理Excel文件。另外需要说明的是,这套API对图形和图表的支持很有限,而且仅仅识别PNG格式。 搭建环境 将下载后
使用XLSX库,你可以读取现有的Excel文件,提取其中的数据和元数据。例如,假设你有一个名为"data.xlsx"的Excel文件,你可以通过以下方式读取它:
直接安装用 pip install xlwings,用 anaconda 的,已经内置了,见下图。
在一些导入功能里,甲方经常会给我们一些格式化的文本,类似 CSV 那样的纯文本。比如有关质量监督的标准文件(如国家标准、地方标准、企业标准等),还有一此国际标准文件等等。提供给我们的这些文件是文件尺寸比较大的纯文本文件,文件内容是格式化的文本,具有规律的分隔字符。Excel 本身提供有导入文本文件的功能,但由于标准制定和发布是比较频繁,每次的导入与整理还是比较耗时的,因些实现文本文件导入到 Excel 的功能可以更快速的解决重复劳动和错误,实现流程自动化的一环。
一、前言 1.环境准备: - python3.6 - requests - xlrd - openpyxl - HTMLTestRunner_api 2.目前实现的功能: - 封装requests请求方法 - 在excel填写接口请求参数 - 运行完后,重新生成一个excel报告,结果写入excel - 用unittest+ddt数据驱动模式执行 - HTMLTestRunner生成可视化的html报告 - 对于没有关联的单个接口请求是可以批量执行的,需要登录的话写到setUpclass里的session里
导入导出通用库,支持Dto导入导出以及动态导出,支持Excel、Word、Pdf、Csv和Html。已加入NCC开源组织。
多年Linux运维经验,精通Zabbix监控系统架构,熟悉Shell,Python等语言脚本的编写等。
支持Excel 95-2000的所有版本;生成Excel 2000标准格式;支持字体、数字、日期操作;能够修饰单元格属性;支持图像和图表。
Python 处理 Excel,可以使用 xlrd/xlwt 2个模块,使用简单特好上手。
Python 操作 Excel 可能是自动化办公最火热的需求了,看一看公众号文章底部的视频广告就知道了,里面尽是一些 5 分钟搞定 excel,将数据生成漂亮的图表。
谷歌Gemini 的api现在是免费的,功能很强大。可以在其官网简单几步操作申请到API:https://ai.google.dev/pricing
在前端开发领域,表格一直都是一个高频使用的组件,尤其是在中后台和数据分析场景下。但当一屏展示数据超过1000条数据记录时,会出现浏览器卡顿等问题,严重影响客户体验。为解决这些性能问题,不少组件也提出了相关的解决方案,以ElementPlus为例,提出了虚拟化表格的概念来流畅的展示更多的数据,但该功能目前仍在测试中,投入生产环境可能会有一定的风险,因此本文不做更多的介绍,大家有兴趣可以参考虚拟化表格。
一种常见的做法是,前端触发数据导出请求,将请求发送到后台,后台处理数据生成Excel文件,然后将生成的Excel文件发送回前端以供用户下载。这种方法结合了前后端的优势,可以提供数据处理和安全性。
随着办公自动化的发展,越来越多的企业和个人开始使用Excel进行数据分析和处理。在Excel中,除了可以插入文字和数字之外,还可以插入图片,这为我们展示数据、制作报表等提供了更加丰富的方式。但是,在Excel中插入图片并不是一件很容易的事情,需要借助于一些工具来实现。本文将介绍如何使用Hutool插入图片到Excel中,并给出详细的代码示例。
首先要指出的是,实现的思路和freeMarker差不离,将.doc的文档做相应的转换后转为.ftl文档,其中的变量会以${xxx}来代替,这样就可以
总是有很多朋友咨询Magicodes.IE如何基于ASP.NET Core导出Excel,出于从框架的体验和易用性的角度,决定对Excel的导出进行独立封装,以便于大家更易于使用,开箱即用。
后端abp,前端vue导入excel,开始准备用直接用npoi,觉得要写太多的代码,就算从以前的复制粘贴也麻烦,所以偷懒直接用别人的轮子 Magicodes.IE。这样可以节省很多工作,根据实体生成excel模板、支持枚举、导入时自动验证数据是否合法(必填、类型等)
Excel文件的导入导出功能,在项目中可以说是一个极其常见的功能了,使用到这技术的业务场景也非常多,例如:客户信息的导入导出,运营数据的导入导出,订单数据的导入导出等等。
在日常工作中,避免不了需要操作excel文件的情况,如果还带有需要对excel的内容进行格式设定、合并单元格等需求,那么可以使用openxl来解决处理。
我主要尝试了四种工具,在此并不会给出他们的排名,因为在不同的应用场景下,做出的选择会不同。
呆鸟云:本篇虽然是 Pandas 百问百答系列的开篇,但其实用的并不是 Pandas,而是 xlwings,但讲的是如何处理 Pandas 输出的 Excel 文件,为啥呢?因为,很多数据分析结果的用户,比如,部门领导、业务人员他们不会用 Python、Jupyter、Pandas,除非你有 BI 系统,否则大部分人都是看 Excel 的,但 Pandas 的 to_excel 函数输出的 xlsx 文件是不带格式的。
近日,TiDB Cloud 发布了 Chat2Query 功能,在 TiDB Cloud 上通过自然语言提问,即可生成相应的 SQL,通过 TiDB Cloud 对上传的任意数据集进行分析。Gartner 也在一份有关 ChatGPT 对数据分析影响研究的报告中提及了 PingCAP 的 Chat2Query 产品。
现在的项目里,有诸多下载功能,随着数据越来越多,下载的时间也越来越长,很影响用户体验,为了解决这一问题,我不得不挺身而出,斩破难关。项目中原本用的是poi-HSSFWorkbook,但是如果是50万数据量下载,回经历一个漫长的等待过程,然后内存溢出。jxl也不用想了,估计也差不多。
使用pyinstaller: pyinstaller -F 你的.py文件 -i 你的ico图标(logo)
GcExcel和POI是两个应用于处理Excel文件的技术库。为了帮助开发者更好地了解它们之间的差异和不同的适用场景,本文将对GcExcel和POI进行对比,并探讨它们在实际应用中的差异和适用领域。
Aspose.Total是Aspose公司旗下的最全的一套office文档管理方案,它提供的原生API可以对Word、Excel、PDF、Powerpoint、Outlook、CAD、图片、3D、ZIP等超过100多种文件格式进行操作,还具有报表、二维码、GIS、任务等功能,可以使用C#(.NET/.NET Core/Mono/Xamarin...)、Java、Android、C++、Nodejs、PHP、Python等语言。
在当今的商业和技术世界中,Java仍然是处理企业级数据的重要语言之一,尤其是在涉及到大量的数据处理和报告任务时。Excel,作为最广泛使用的数据记录和分析工具,承载了无数企业的财务、销售、市场分析等关键业务数据。因此,掌握如何通过Java有效地操作Excel文件,对于开发者来说是一项非常有价值的技能。通过合适的库来处理Excel不仅可以提高开发效率,还可以增强应用程序的处理能力,使其能够应对大数据量和复杂的数据格式。
Web 页面导出表数据到 Excel(或其他格式)可以由前端或后台来实现,具体的实现方式取决于你的应用需求和架构。以下是一些考虑因素:
首先你这日志存哪里呀?文件系统还是数据库表,还是 NoSQL,存的位置不一样处理方式不一样。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
原始数据如下,主要有水果蔬菜名称、销售日期、销售数量、平均价格、平均成本、总收入、总成本、总利润等。
Java当中常用的Excel文档导出主要有POI、JXL和“直接IO流”这三种方式,三种方式各自分别有不同的优势与缺点,下面将分行对其进行简
EasyExcel 是阿里巴巴开源的一款专注于解决大数据量Excel导入导出场景的Java类库。相较于传统的Apache POI等库,EasyExcel在设计上注重性能优化和降低内存开销,特别是在处理包含大量数据的Excel文件时表现突出。
前面介绍了Pandas最重要的两个类:Series和DataFrame,讲述了这两种数据结构常用的属性和操作,比如values,index, columns,索引,Series的增删改查,DataFrame的增删改查,Series实例填充到Pandas中,请参考:
它是一个Java解析excel文件的工具,今天来实现一个easyexcel向磁盘中写入excel的简单代码
在.NET开发中,处理Excel文件是一项常见的任务,而有一些优秀的Excel处理包可以帮助开发人员轻松地进行Excel文件的读写、操作和生成。本文介绍了NPOI、EPPlus和Spire.XLS这三个常用的.NET Excel处理包,分别详细介绍了它们的特点、示例代码以及使用方法。通过对这些程序集的比较和示例代码的演示,读者可以更好地理解如何在C#开发中利用这些工具进行Excel文件的读取、写入和操作。这些程序集提供了丰富的功能和灵活的API,能够满足不同场景下对Excel文件处理的需求,有助于提高开发效率和减少工作量。
相信大家做Excel导入导出功能,都会遇到大数据量超时问题。一般解决方法,采用异步操作,但每次都需要自己写异步的代码,为了减少重复不必要的工作,我决定开发一套基于注解的导入导出功能,并且支持异步操作。
有持久化的数据的应用, 部署在2套K8S集群上做双中心双活, 存储也是2套. (存储不提供存储level的双向同步方案.)
面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。
总是有很多朋友咨询Magicodes.IE如何基于ASP.NET Core导出Excel,出于从框架的体验和易用性的角度,Magicodes.IE决定对Excel的导出进行独立封装,以便于大家更易于使用,开箱即用。
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