Konvertieren Sie SPREADSHEETML in SQL in der Excel-Bibliothek Python
Hochgeschwindigkeits-Excel-Bibliothek Python zum Konvertieren von SPREADSHEETML in SQL. Verwenden Sie unsere Excel-Konvertierung API, um hochrangige, plattformunabhängige Software in Python zu entwickeln.
Aspose.Cells for Python
Overview
Konvertieren Sie SPREADSHEETML in SQL in der Excel-Bibliothek Python
Wie konvertiere ich SPREADSHEETML in SQL? Mit der Bibliothek Aspose.Cells for Python über NET können Sie SPREADSHEETML mit wenigen Codezeilen problemlos programmgesteuert in SQL konvertieren. Aspose.Cells for Python über NET kann plattformübergreifende Anwendungen erstellen und alle Excel-Dateien generieren, ändern, konvertieren, rendern und drucken. Python Excel API konvertiert nicht nur zwischen Tabellenkalkulationsformaten, sondern kann Excel-Dateien auch als Bilder rendern, PDF, HTML, ODS, CSV, SVG, JSON, WORD, PPT und mehr und ist daher die perfekte Wahl für den Austausch von Dokumenten in Industriestandardformaten.Speichern Sie SPREADSHEETML in SQL in der Excel-Bibliothek Python
Das folgende Beispiel zeigt, wie SPREADSHEETML in der Excel-Bibliothek Python in SQL konvertiert wird.
Befolgen Sie die einfachen Schritte, um SPREADSHEETML in SQL zu konvertieren. Laden Sie Ihre SPREADSHEETML-Datei hoch und speichern Sie sie dann einfach als SQL-Datei. Sowohl zum Lesen von SPREADSHEETML als auch zum Schreiben von SQL können Sie vollqualifizierte Dateinamen verwenden. Der SQL-Ausgabeinhalt und die Formatierung sind identisch mit dem ursprünglichen SPREADSHEETML-Dokument.
import aspose.cells
from aspose.cells import Workbook
workbook = Workbook("Input.xlsx")
workbook.save("Output.pdf")
So konvertieren Sie SPREADSHEETML in SQL
Müssen Sie SPREADSHEETML-Dateien programmgesteuert in SQL konvertieren? Python-Entwickler können SPREADSHEETML mit nur wenigen Codezeilen problemlos in SQL laden und konvertieren.
- Installieren Sie „Aspose.Cells for Python via .NET“.
- Fügen Sie Ihrem Projekt Python einen Bibliotheksverweis hinzu (importieren Sie die Bibliothek).
- Laden Sie die SPREADSHEETML-Datei mit einer Instanz von Workbook.
- Konvertieren Sie SPREADSHEETML in SQL, indem Sie die Methode Workbook.save aufrufen.
- Holen Sie sich das Konvertierungsergebnis von SPREADSHEETML in SQL.
Python Excel-Bibliothek zum Konvertieren von SPREADSHEETML in SQL
Wir hosten unsere Python-Pakete in PyPi-Repositories.
Installieren Sie Aspose.Cells for Python vonpypi , verwenden Sie den Befehl wie folgt:$ pip install aspose-cells-python.
Und Sie können auch folgen der Schritt für Schritt Anweisungen zur Installation von „Aspose.Cells for Python via .NET“ in Ihrer Entwicklerumgebung.
System Anforderungen
Aspose.Cells for Python via NET ist plattformunabhängig API und kann auf jeder Plattform (Windows, Linux) verwendet werden, stellen Sie einfach sicher, dass das System Python 3.7 oder höher.
SPREADSHEETML Was ist SPREADSHEETML Dateiformat
XML steht für Extensible Markup Language, die ähnlich wie HTML ist, sich aber durch die Verwendung von Tags zur Definition von Objekten unterscheidet. Die Grundidee hinter der Entwicklung des XML-Dateiformats war, Daten zu speichern und zu transportieren, ohne von Software- oder Hardwaretools abhängig zu sein. Seine Popularität verdankt es seiner Fähigkeit, sowohl von Menschen als auch von Maschinen gelesen zu werden. Dadurch können gemeinsame Datenprotokolle in Form von Objekten erstellt werden, die über Netzwerke wie das World Wide Web (WWW) gespeichert und geteilt werden können. Das „X“ in XML steht für erweiterbar, was bedeutet, dass die Sprache je nach Benutzeranforderungen auf eine beliebige Anzahl von Symbolen erweitert werden kann. Aufgrund dieser Funktionen wird es von vielen Standarddateiformaten verwendet, wie beispielsweise Microsoft Open XML, LibreOffice OpenDocument, XHTML und SVG.
Weiter lesenSQL Was ist SQL Dateiformat
Eine Datei mit der Erweiterung .sql ist eine Structured Query Language (SQL)-Datei, die Code für die Arbeit mit relationalen Datenbanken enthält. Sie wird zum Schreiben von SQL-Anweisungen für CRUD-Operationen (Create, Read, Update und Delete) in Datenbanken verwendet. SQL-Dateien sind sowohl bei der Arbeit mit Desktop- als auch mit webbasierten Datenbanken üblich. Es gibt mehrere Alternativen zu SQL, wie Java Persistence Query Language (JPQL), LINQ, HTSQL, 4D QL und einige andere. SQL-Dateien können mit Abfrageeditoren von Microsoft SQL Server, MySQL und anderen einfachen Texteditoren wie Notepad auf Windows OS geöffnet werden.
Weiter lesenAndere unterstützte Konvertierungen
Sie können SPREADSHEETML auch in viele andere Dateiformate konvertieren, darunter einige der unten aufgeführten.