دمج الأرقام في SQL عبر Python

مكتبة Python عالية السرعة لدمج الأرقام في SQL. استخدم تحويل Excel API لتطوير برامج مستقلة عالية المستوى للنظام الأساسي في Python. هذا حل برمجي احترافي لاستيراد وتصدير Excel, CSV, OpenOffice, PDF, HTML, image والعديد من تنسيقات Excel الأخرى.

دمج الأرقام في SQL باستخدام Python

كيف يمكنني دمج الأرقام في SQL؟ باستخدام مكتبة Aspose.Cells for Python via Java، يمكنك بسهولة دمج NUMBERS في SQL برمجيًا باستخدام بضعة أسطر من التعليمات البرمجية. Aspose.Cells for Python via Java قادر على إنشاء تطبيقات مشتركة بين الأنظمة الأساسية مع القدرة على إنشاء جميع ملفات Excel وتعديلها وتحويلها وعرضها وطباعتها. Python Excel API لا يقوم فقط بالتحويل بين تنسيقات جداول البيانات، بل يمكنه أيضًا عرض ملفات Excel كصور، وPDF, HTML, ODS, CSV, SVG, JSON, WORD, PPT والمزيد، مما يجعله خيارًا مثاليًا لتبادل المستندات بتنسيقات متوافقة مع معايير الصناعة. يمكنك تثبيت Aspose.Cells for Python via Java منpypi ، استخدم الأمر كـ:$ pip install aspose-cells.

دمج الأرقام في SQL في Python

يوضح المثال التالي كيفية دمج NUMBERS في SQL في Aspose.Cells for Python via Java.

اتبع الخطوات السهلة لدمج NUMBERS في SQL. قم بتحميل ملفاتك، واستدعاء طريقة Workbook.Combine لدمج الملفات، ثم احفظها في ملف SQL. إذا قمت بتطوير التعليمات البرمجية في Python، فسيكون هذا أبسط مما يبدو. راجع مثال Python الذي يدمج الأرقام في SQL.

نموذج التعليمات البرمجية لدمج الأرقام في SQL في Python

Select two files

Merge

Output format

   
                                   
                
	
  import  jpype     
  import  asposecells     
  jpype.startJVM() 
  from asposecells.api import Workbook
  workbook = Workbook("Input.xlsx")
  workbook.combine(Workbook("Combine.xlsx"))
  workbook.Save("Output.pdf")
  jpype.shutdownJVM()
	
                
            Run
code
|||
Copy code to the clipboard

كيفية دمج الأرقام في SQL عبر Python

هل تحتاج إلى دمج NUMBERS في SQL برمجيًا؟ وثيقة أساسية دمج وتسلسل مع Aspose.Cells for Python via Java يمكن إنشاء واجهات برمجة التطبيقات باستخدام بضعة أسطر من التعليمات البرمجية.

تثبيت ‘Aspose.Cells for Python via Java’.
أضف مرجع مكتبة (استيراد المكتبة) إلى مشروعك Python.
قم بتحميل ملف NUMBERS بفئة Workbook.
استدعاء الأسلوب Workbook.Combine لدمج الملفات.
استدعاء الأسلوب Workbook.Save وتمرير اسم ملف الإخراج كمعلمة.
الآن يمكنك فتح واستخدام ملف الإخراج في Microsoft Office أو Adobe PDF أو أي برنامج آخر متوافق.

مكتبة Python لدمج الأرقام في SQL

هناك ثلاثة خيارات لتثبيت “Aspose.Cells for Python via Java” على نظامك. يرجى اختيار ما يناسب احتياجاتك واتباع التعليمات خطوة بخطوة:

تثبيت Aspose.Cells for Python via Java في Windows. انظر توثيق
قم بتثبيت Aspose.Cells for Python via Java في Linux. يرى توثيق
قم بتثبيت Aspose.Cells for Python via Java في نظام التشغيل macOS. يرى توثيق

متطلبات النظام

يتم دعم واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بنا على جميع المنصات وأنظمة التشغيل الرئيسية. قبل تنفيذ التعليمات البرمجية أدناه، يرجى التأكد من توفر المتطلبات الأساسية التالية على نظامك.

تثبيت Java 1.8 أو أعلى وإضافته إلى متغير البيئة PATH، على سبيل المثال:PATH=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131;.
ثَبَّتَ Python 3.5 أو أعلى.
تثبيت Aspose.Cells for Python منpypi ، استخدم الأمر كـ:$ pip install aspose-cells.

NUMBERS ما هو NUMBERS تنسيق الملف

يتم تصنيف الملفات ذات الامتداد .numbers كنوع ملف جدول بيانات، ولهذا السبب فهي تشبه ملفات .xlsx؛ ولكن يتم إنشاء ملفات Numbers باستخدام برنامج جداول البيانات Apple iWork Numbers. Apple iWork Numbers هو برنامج وحدة لمجموعة iWork الإنتاجية. تعادل مجموعة iWork الإنتاجية مجموعة Office Microsoft المستخدمة على أجهزة الكمبيوتر الشخصية Windows. ومن ثم يمكننا القول أن Numbers المتوفر لنظام التشغيل MacOS هو أيضًا منافس لـ Microsoft Excel. وبالمثل، Microsoft Excel، قد يحتوي ملف NUMBERS أيضًا على الجداول والرسوم البيانية والصيغ.

قراءة المزيد

SQL ما هو SQL تنسيق الملف

الملف ذو الامتداد .sql هو ملف لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) الذي يحتوي على تعليمات برمجية للعمل مع قواعد البيانات العلائقية. يتم استخدامه لكتابة عبارات SQL لعمليات CRUD (الإنشاء والقراءة والتحديث والحذف) على قواعد البيانات. تعد ملفات SQL شائعة أثناء العمل مع سطح المكتب وكذلك قواعد البيانات المستندة إلى الويب. هناك العديد من البدائل لـ SQL مثل Java لغة الاستعلام المستمر (JPQL)، LINQ، HTSQL، 4D QL، والعديد من البدائل الأخرى. يمكن فتح ملفات SQL بواسطة محرري الاستعلام Microsoft SQL Server وMySQL ومحرري النص العادي الآخرين مثل Notepad على نظام التشغيل Windows.

قراءة المزيد